Los científicos usan el análisis facial de la IA para predecir los resultados de supervivencia del cáncer
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Los científicos han utilizado el análisis de inteligencia artificial de las caras de pacientes con cáncer para predecir los resultados de supervivencia y, en algunos casos, superan los pronósticos de esperanza de vida a corto plazo de los médicos.
Los investigadores utilizaron un algoritmo de aprendizaje profundo para medir la edad biológica de los sujetos y descubrieron que las características de los pacientes con cáncer aparecían en promedio aproximadamente cinco años mayores que sus edades cronológicas.
La nueva herramienta tecnológica, conocida como Faceage, es parte de un impulso creciente para usar las estimaciones del envejecimiento en los órganos corporales como los llamados biomarcadores de riesgos potenciales de enfermedades. Los avances en la IA han aumentado estos esfuerzos debido a su capacidad para aprender de grandes conjuntos de datos de salud y hacer proyecciones de riesgos basadas en ellos.
La investigación mostró que la información derivada de las imágenes de las caras podría ser «clínicamente significativa», dijo Hugo Aerts, co-senior autor de un papel en el estudio publicado en Lancet Digital Health el jueves.
«Este trabajo demuestra que una foto como una selfie simple contiene información importante que podría ayudar a informar los planes clínicos de toma de decisiones y atención para pacientes y médicos», dijo Aerts, Director de AI en Medicina del general Mass Brigham, con sede en Massachusetts.
«Qué edad se ve alguien en comparación con su edad cronológica realmente es importante: las personas con facetos que son más jóvenes que sus edades cronológicas son significativamente mejores después de la terapia contra el cáncer», agregó.
Los científicos capacitaron a Faceage en 58,851 fotos de presuntas personas sanas de conjuntos de datos públicos. Luego probaron el algoritmo en 6,196 pacientes con cáncer, utilizando fotos tomadas al comienzo de la radioterapia.
Entre los pacientes con cáncer, cuanto más antiguos sean el Faceage, peor será el resultado de supervivencia, incluso después de ajustar por edad cronológica, sexo y cáncer. El efecto fue especialmente pronunciado para las personas que aparecieron mayores de 85 años.
Luego, los científicos pidieron a 10 médicos e investigadores que predecieran si los pacientes que recibieron radioterapia paliativa para cánceres avanzados estarían vivos después de seis meses, los asesores humanos tenían razón aproximadamente el 61 por ciento del tiempo en que tenían acceso solo a una foto de paciente, pero eso mejoró al 80 por ciento cuando también tuvieron un análisis de FaceAge.
Las posibles limitaciones de la facilidad incluyen sesgos en los datos y el potencial de lecturas para reflejar errores en el modelo en lugar de diferencias reales entre la edad cronológica y biológica, dijo el equipo de investigación.
Los científicos ahora están probando la tecnología en una gama más amplia de pacientes, además de evaluar su capacidad para predecir enfermedades, estado de salud general y vida útil.
El estudio de los biomarcadores para el envejecimiento es un tema de intensa actividad de investigación. En febrero, los científicos presentaron un simple análisis de sangre para detectar cuán rápido envejecen los órganos internos y ayudar a marcar el aumento de los riesgos para 30 enfermedades, incluido el cáncer de pulmón.
El envejecimiento de la cara es un área de creciente interés, con científicos que exploran diversas técnicas. Uno es el concepto de envejecimiento percibido: En otras palabras, ¿cuántos años busca una persona a profesionales de la salud experimentados en lugar de cuántos años tienen biológicamente?
Los investigadores dicen que el envejecimiento percibido se ha convertido en un posible predictor de mortalidad y varias enfermedades relacionadas con la edad. El inconveniente está generando que los datos por observación humana requieren mucho tiempo y costoso.
La evaluación de Faceage parecía ser «bastante exhaustiva», dijo Jaume Bacardit, un especialista en IA de la Universidad de Newcastle que ha hecho trabajo Aplicar la tecnología al envejecimiento percibido.
Pero tenía que haber más explicación de cómo funcionaba la técnica AI, para verificar los posibles factores de distorsionamiento, agregó.
«Es decir, ¿en qué partes de la cara están basando sus predicciones?» Dijo Bacardit. «Esto ayudará a identificar posibles factores de confusión que pueden ir sin ser detectados de otra manera».
