Iniciar un tratamiento contra el cáncer con la mayor prontitud posible resulta fundamental tras recibir el diagnóstico médico. Sin embargo, los especialistas en oncología se enfrentan frecuentemente al desafío de elegir la terapia más adecuada, ya que recurrir de manera directa a los fármacos más agresivos puede resultar letal para el enfermo.
EL RETO DE EVALUAR EL ESTADO FÍSICO
La condición general del paciente se considera uno de los aspectos más determinantes cuando un equipo médico debe definir el tratamiento idóneo. No se evalúa de la misma manera a una persona adulta mayor y con fragilidad que a un joven con buena condición física. Tradicionalmente, esta valoración dependía por completo de la experiencia y el juicio clínico del especialista. Ahora, el desarrollo tecnológico avanza en la creación de una inteligencia artificial capaz de analizar el rostro humano con notable precisión para trazar un perfil clínico.
Esta herramienta tecnológica recibe el nombre de FAHR-Face y su propósito principal consiste en calcular la edad biológica y anticipar el riesgo de mortalidad en pacientes oncológicos utilizando únicamente imágenes fotográficas de sus rostros.
EL ENTRENAMIENTO DEL MODELO DIGITAL
Para conseguir que un sistema computacional logre identificar los estragos provocados por la enfermedad en la cara humana, los investigadores partieron de un modelo base entrenado con más de 40 millones de fotografías faciales. Posteriormente, la inteligencia artificial se dividió para entrenarse con 34 mil 363 imágenes de pacientes con cáncer, dando origen a dos variantes específicas.
La primera variante, denominada FAHR-FaceAge, se desarrolló para calcular la edad biológica del individuo, determinando la condición real que aparenta el cuerpo más allá de la fecha de nacimiento oficial. La segunda, llamada FAHR-FaceSurvival, se entrenó con el objetivo específico de pronosticar el riesgo general de mortalidad.
Con el propósito de verificar la eficacia del sistema y descartar que únicamente memorizara información de su hospital de origen, el modelo se sometió a una validación independiente utilizando un grupo distinto de cerca de 5 mil pacientes. Asimismo, los creadores comprobaron que la inteligencia artificial mantuviera su solidez ante factores externos como el uso de maquillaje, la iluminación ambiental, la postura o intervenciones de cirugía estética previas.
ANÁLISIS FACIAL Y ZONAS CLAVE
De acuerdo con la investigación, para calcular la edad biológica, el algoritmo concentra su atención en áreas específicas como los surcos nasolabiales, la frente y la zona de las sienes. En contraste, al momento de pronosticar la supervivencia del enfermo, el sistema examina detalladamente la región localizada debajo de los ojos y el puente nasal.
Los resultados demuestran un funcionamiento eficaz, ya que los enfermos ubicados en el grupo de mayor riesgo determinado por la inteligencia artificial mostraron un peligro de mortalidad 3.23 veces mayor en comparación con el grupo de menor riesgo. Al llevarlo a cifras absolutas, de un total de 122 pacientes catalogados en alto riesgo, el 52.5 por ciento perdió la vida en un periodo de 90 días, reflejando una aproximación certera a la realidad clínica.
LIMITACIONES Y LLAMADO A LA CAUTELA
A pesar de la relevancia de estas cifras, los expertos solicitan mantener prudencia, debido a que esta plataforma tecnológica no emite diagnósticos de cáncer ni establece un pronóstico de vida definitivo para los enfermos. Las cifras corresponden exclusivamente a estimaciones de carácter estadístico aplicadas a personas que ya cuentan con un diagnóstico oncológico previo.
La tecnología todavía enfrenta retos importantes por resolver. La información actual proviene de análisis retrospectivos con grupos donde la mayoría de los participantes son de tez blanca, lo que demanda continuar el entrenamiento del modelo para evitar sesgos por el color de piel. Igualmente, se carece de registros detallados sobre la toxicidad particular de los tratamientos y, de forma más relevante, todavía falta comprobar mediante ensayos clínicos prospectivos que la implementación de esta inteligencia artificial optimice las decisiones médicas o incremente la supervivencia real de los afectados.
Por: Redacción de Noticia Digital (NoticiaDigital.com.mx)
