FaceAge, la IA que predice la edad biológica con una selfie y mejora los pronósticos en cáncer

• curecompass
• 17 mayo, 2025
• I+D, Salud, Tecnología
• FaceAge, Inteligencia Artificial, Mass General Brigham, Portada
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Un algoritmo desarrollado por investigadores del Mass General Brigham permite calcular la edad biológica a partir de una simple foto del rostro. El sistema ya mostró resultados prometedores al anticipar el pronóstico de pacientes oncológicos con mayor precisión que los propios médicos.

¿Una selfie puede salvar vidas? Para los investigadores del programa de Inteligencia Artificial en Medicina (AIM) de Mass General Brigham, la respuesta es sí. Su nuevo desarrollo, FaceAge, es un algoritmo basado en deep learning capaz de estimar la edad biológica de una persona a partir de una fotografía del rostro. Lo más impactante: la herramienta ya demostró que puede predecir con mayor precisión la expectativa de vida de pacientes con cáncer que un grupo de médicos entrenados.

La investigación fue publicada en The Lancet Digital Health y muestra cómo FaceAge representa una nueva frontera en el cruce entre inteligencia artificial, salud y análisis facial. “Podemos usar inteligencia artificial para estimar la edad biológica a partir de fotografías faciales, y nuestro estudio demuestra que esta información puede ser clínicamente significativa”, afirmó Hugo Aerts, PhD, autor principal del estudio y director del programa AIM. “Una selfie contiene información importante que puede ayudar a definir decisiones médicas y planes de tratamiento”, agregó.

Un nuevo biomarcador visual

El equipo entrenó el modelo con 58.851 imágenes de individuos sanos provenientes de bases de datos públicas. Luego, validó su funcionamiento con 6.196 pacientes oncológicos de dos centros médicos, utilizando fotos tomadas al inicio del tratamiento con radioterapia.

Los resultados fueron concluyentes: los pacientes con cáncer mostraban, en promedio, una FaceAge cinco años mayor que su edad cronológica, y aquellos que “aparentaban” más edad tenían peores pronósticos de supervivencia. Incluso en pacientes mayores de 85 años, el modelo pudo identificar variaciones significativas en los resultados, luego de ajustar por edad, sexo y tipo de cáncer.

FaceAge también superó a los médicos al anticipar la esperanza de vida a corto plazo. En una prueba con 100 fotografías de pacientes en cuidados paliativos, 10 médicos y científicos intentaron predecir la supervivencia restante. Sus resultados fueron apenas superiores al azar. Sin embargo, al incorporar el dato de FaceAge, la precisión de sus estimaciones mejoró de manera significativa.

Implicancias para la medicina del futuro

La diferencia entre edad cronológica y edad biológica no es un concepto nuevo, pero FaceAge permite ahora cuantificarla de manera objetiva, rápida y accesible. “Cómo se ve una persona en comparación con su edad real importa mucho: aquellos con una FaceAge menor responden mejor a las terapias contra el cáncer”, explicó Aerts.

Más allá del contexto oncológico, FaceAge abre una puerta a nuevas formas de diagnóstico y seguimiento. Según Ray Mak, MD, también coautor del estudio, “esto inaugura una nueva era en el descubrimiento de biomarcadores visuales a partir de fotografías. Su potencial va mucho más allá del cáncer o la edad, y puede aplicarse a diversas enfermedades crónicas, muchas de ellas asociadas al envejecimiento”.

Aunque la herramienta aún no está lista para ser usada en contextos clínicos reales, el equipo ya está desarrollando investigaciones adicionales: comparación con datos de cirugía plástica, análisis del efecto del maquillaje, y seguimiento de pacientes a lo largo del tiempo para observar cómo varía su edad biológica en función de la salud o los tratamientos.

El valor de lo visible

El trabajo también invita a reflexionar sobre el rol de la percepción médica. Cuando un paciente entra a una consulta, su apariencia puede influir en la evaluación del profesional, incluso de manera inconsciente. FaceAge ofrece una alternativa objetiva que podría reducir estos sesgos y mejorar la toma de decisiones médicas.

Aunque aún se necesitan más estudios y validaciones regulatorias, los autores creen que herramientas como esta se volverán cada vez más comunes. “Espero que podamos usar esta tecnología como un sistema de detección temprana, bajo un marco ético y regulatorio sólido, para ayudar a salvar vidas”, concluyó Mak.