Cuando una persona es diagnosticada de cáncer, es importante comenzar el tratamiento lo más pronto posible. Pero el problema al que se enfrentan los oncólogos aquí es el hecho de decidir cuál es el mejor tratamiento que se puede prescribir, puesto que, aunque se piensa que siempre se puede ir a los fármacos más agresivos, la realidad es que puede ser fatal para el paciente.
El estado general de un paciente es uno de los factores más críticos a la hora de que un equipo decida el tipo de tratamiento, puesto que no es lo mismo hablar de una persona muy mayor y frágil que de un chico joven y entrenado. Aquí la evaluación dependía del ojo clínico del especialista, pero ahora se está trabajando en una IA para poder leer con una precisión asombrosa nuestra cara para sacar un perfil.
Este sistema se ha bautizado como FAHR-Face y a priori busca predecir el riesgo de mortalidad y estimar la edad biológica de pacientes con cáncer basándose únicamente en fotografías faciales.
El trabajo. Para lograr que una máquina entienda los estragos de la enfermedad en el rostro humano, los científicos no empezaron desde cero. Aquí el modelo base fue entrenado utilizando más de 40 millones de fotografías de cara, y a partir de aquí la IA se dividió para entrenarse con 34.363 fotografías de pacientes oncológicos para tener dos modelos:
- FAHR-FaceAge: Diseñado para calcular la edad biológica (qué edad aparenta tener el cuerpo realmente, más allá de la fecha de nacimiento).
- FAHR-FaceSurvival: Entrenado específicamente para predecir el riesgo de mortalidad general.
La revisión. Para comprobar que el sistema realmente funcionaba y no estaba simplemente memorizando los datos de su hospital de origen, el modelo se sometió a una validación independiente en una cohorte distinta con cerca de 5.000 pacientes. Además, los investigadores se aseguraron de que la IA fuera robusta y no se dejara engañar por variables como el maquillaje, la iluminación, la pose o incluso la cirugía estética que se hubiera practicado.
Cómo lo hace. Según la investigación, para estimar la edad biológica, la inteligencia artificial centra su "atención" en los surcos nasolabiales, la frente y las sienes. Sin embargo, cuando se trata de predecir la supervivencia, el algoritmo escudriña la zona situada bajo los ojos y el puente nasal.
Algo que funciona bastante bien, puesto que los pacientes situados en el cuartil de mayor riesgo clasificado por la IA presentaban un riesgo de mortalidad 3,23 veces superior al del cuartil de menor riesgo. Traducido a cifras absolutas de 122 pacientes clasificados como de alto riesgo, el 52,5% falleció en un plazo de 90 días, por lo que demuestra que se acercaba bastante bien a la realidad.
Es un apoyo. A pesar de que hablamos de unas cifras importantes, la realidad es que los expertos piden cautela, puesto que este sistema no diagnostica el cáncer ni pone una "fecha de caducidad" exacta a los pacientes. Se trata de estimaciones puramente estadísticas aplicadas a personas que ya tienen un diagnóstico oncológico.
La realidad es que la tecnología aún debe superar importantes limitaciones. Los datos actuales provienen de estudios retrospectivos basados en cohortes donde los pacientes son mayoritariamente blancos, lo que obliga a seguir entrenando al modelo para que no discrimine por el color de piel. Además, faltan datos detallados sobre la toxicidad específica de los tratamientos y, lo más importante, aún no se ha demostrado mediante ensayos clínicos prospectivos que el uso de esta IA mejore las decisiones médicas ni alargue la supervivencia real de los enfermos.
Imágenes | cottonbro studio
En Xataka | Sanidad dará prioridad a pacientes con cáncer más jóvenes para usar las máquinas donadas por Amancio Ortega
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La noticia Una simple foto del rostro puede dar pistas sobre la supervivencia de un paciente con cáncer. Esta IA busca encontrarlas fue publicada originalmente en Xataka por José A. Lizana .
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