Un equipo de investigadores estadounidenses ha desarrollado una IA capaz de estimar la edad biológica de una persona a partir de su rostro y, en pacientes con cáncer, evaluar sus probabilidades de supervivencia a corto plazo. Estos trabajos, publicados el 19 de octubre de 2026 en la revista The Lancet Digital Health, provienen del Mass General Brigham, la red hospitalaria universitaria más grande de Massachusetts, afiliada a Harvard.
- Una IA estima la edad biológica a partir de una simple foto del rostro.
- El modelo también predice la supervivencia a corto plazo de pacientes con cáncer.
- El estudio es retrospectivo y aún no demuestra mejoras en la decisión médica.
- Dos ensayos clínicos prospectivos ya se han iniciado en Mass General Brigham.
En un paciente con cáncer, el rostro puede proporcionar a los oncólogos pistas valiosas. Estos marcadores morfológicos ayudan a los clínicos a juzgar, por ejemplo, si un paciente es lo suficientemente fuerte para soportar una quimioterapia o radioterapia intensas. Sin embargo, esta evaluación es, por naturaleza, subjetiva: puede variar de un profesional a otro y no es reproducible.
El equipo del Mass General Brigham desarrolló un modelo llamado FAHR-Face, que significa « Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition – Face ». Fue entrenado con más de 40 millones de fotografías de rostros, y luego especializado en dos tareas: estimar la edad biológica (FAHR-FaceAge) y predecir la supervivencia de un paciente con cáncer (FAHR-FaceSurvival). Según los autores, se trata de « la primera demostración de que un modelo de IA puede predecir directamente la supervivencia de un paciente con cáncer a partir de una simple fotografía ».
Un « modelo de fundación » orientado a la medicina
Como ChatGPT o Gemini, FAHR-Face es un « modelo de fundación », es decir, un modelo entrenado primero con un volumen muy grande de datos para adquirir una comprensión general de su dominio, y luego especializado para tareas específicas. La diferencia radica en su corpus: fotografías de rostros humanos, de todas las etnias y edades, y no texto. Al analizarlas, el modelo aprendió qué estructura un rostro (proporciones, textura de la piel, profundidad de los surcos, estado de los tejidos suborbitarios), pero también qué lo altera con el tiempo, como el envejecimiento celular, patologías, tabaquismo, alcohol y deficiencias nutricionales. Los investigadores luego orientaron esta base hacia dos aplicaciones médicas.
FAHR-FaceAge se interesa por el estado real de las células, tejidos, órganos y sistemas fisiológicos de una persona, en contraposición a su edad civil. Se concentra en la frente, las sienes, los surcos nasogenianos (los pliegues que conectan la nariz con las comisuras de los labios) y el contorno de los ojos. Validado en una cohorte de 38 000 pacientes de Harvard, indica que aquellos cuyo rostro mostraba al menos cinco años más que su edad civil tenían un riesgo de muerte superior en un 21 %, por todas las causas, tras ajustar por edad, sexo, tipo de cáncer y estadio de la enfermedad. El modelo también evidenció una asociación entre tabaquismo, alcohol, consumo de drogas y envejecimiento facial acelerado.
FAHR-FaceSurvival evalúa el riesgo de muerte de un paciente con cáncer analizando la zona suborbitaria y el contorno del puente nasal. Para probarlo, los investigadores sometieron al modelo fotografías de pacientes tratados con radioterapia, sin proporcionarle otra información que su rostro. El modelo clasificó a cada paciente en una categoría de riesgo, desde la más baja hasta la más alta.
Entre los 122 pacientes ubicados en la categoría más crítica, el 52,5 % falleció efectivamente en los 90 días posteriores a la fotografía. En la categoría de menor riesgo, que incluía a 975 pacientes, aproximadamente el 2 % murió en el mismo período. Al distribuir a los pacientes en cuatro grupos según la gravedad del pronóstico, los del grupo de mayor riesgo murieron 3,23 veces más frecuentemente que los del grupo menos expuesto.
Un estudio retrospectivo, sin ensayo en condiciones reales
Estos resultados deben contextualizarse. El estudio es retrospectivo: el modelo fue alimentado con fotos de pacientes cuyo desenlace ya se conocía, y luego sus predicciones se compararon con la realidad. Muestra que FAHR-FaceSurvival clasifica correctamente datos pasados, pero aún no demuestra que mejoraría la decisión médica si se usara en tiempo real. Solo ensayos clínicos prospectivos, que integren la herramienta en el proceso de atención, permitirían medir su efecto concreto. Dos de estos ensayos ya se han iniciado en Mass General Brigham.
Los investigadores también han abierto un portal público donde cualquiera puede subir una foto de su rostro para enriquecer su base de datos. Según la página de inicio, el procedimiento no toma más de 10 minutos, y « todas las fotos y datos se almacenan de forma segura y se usan únicamente con fines de investigación ». A cambio, el usuario recibe una estimación de su edad biológica por FAHR-FaceAge, y su participación permanece anónima.
