Harvard Desarrolló Modelo de IA Que Predice Supervivencia al Cáncer Basada en Análisis Facial

Por Jason Nelson

Un nuevo modelo de inteligencia artificial desarrollado en la Universidad de Harvard, llamado FaceAge, estima la edad biológica mediante el análisis de características faciales en fotografías, y podría ayudar a predecir la supervivencia al cáncer al indicar qué tan mayor se ve un paciente en relación con su edad real.

Entrenado con imágenes de 58.851 personas sanas, FaceAge fue posteriormente probado en pacientes con cáncer para explorar si verse mayor que la edad cronológica podría señalar peores resultados de salud.

"Encontramos que, en promedio, los pacientes con cáncer se ven mayores que su edad cronológica, y verse mayor está correlacionado con una peor supervivencia general", dice el reporte. "FaceAge demostró un rendimiento pronóstico independiente significativo en una variedad de tipos y etapas de cáncer".

La edad cronológica se refiere al número de años que una persona ha estado viva, mientras que la edad biológica refleja qué tan bien, o mal, está funcionando su cuerpo en relación con ese número. Según los investigadores de Harvard, la apariencia física de una persona puede proporcionar biomarcadores efectivos para determinar su edad biológica.

FaceAge se basa en trabajos anteriores de ETH Zurich, donde los investigadores crearon Deep EXpectations (DEX), un modelo de deep learning de código abierto que estima la edad aparente a partir de imágenes faciales. El equipo de Harvard también entrenó FaceAge usando imágenes de IMDB-WIKI y UTKFace, dos de los conjuntos de datos de imágenes faciales públicamente disponibles más grandes.

Desde 2006, Harvard ha destinado recursos significativos para entender y revertir el envejecimiento biológico. Recientemente, la universidad ha expandido su inversión en investigación impulsada por IA enfocada en diagnosticar y tratar el cáncer, campos que están convergiendo cada vez más.

En octubre de 2024, los desarrolladores de la Escuela de Medicina de Harvard presentaron un nuevo modelo de IA, conocido como Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation (CHIEF). En ese momento, los investigadores notaron que la IA superó a modelos previamente probados con una precisión del 96% en la detección de cáncer.

Aunque la investigación de FaceAge se centró en la edad biológica y el cáncer, los investigadores dijeron que podría llevar a aplicaciones más amplias.

"Estos hallazgos pueden extenderse a enfermedades más allá del cáncer, motivando el uso de algoritmos de deep learning para traducir la apariencia visual de un paciente en medidas objetivas, cuantitativas y clínicamente útiles", dijeron los investigadores de Harvard.

FaceAge es la última herramienta en un movimiento creciente entre expertos médicos para enfocarse en la edad biológica, usando análisis facial para identificar signos tempranos de deterioro y cambiar la atención hacia la prevención, en lugar de solo el tratamiento.

Según expertos como Kian Katanforoosh, profesor adjunto de deep learning en la Universidad de Stanford y fundador de la empresa de inteligencia de habilidades Workera, el cambio hacia la IA en la investigación de edad biológica se trata de superar las limitaciones humanas.

"La IA analiza miles de características en un rostro para cosas que la mayoría de nosotros no notamos conscientemente, y encuentra patrones que se correlacionan con el envejecimiento biológico", dijo Katanforoosh a Decrypt. "Es similar a cómo los primeros modelos de deep learning se volvieron mejores que los humanos para detectar gatos en fotos. No usaron intuición. Fueron entrenados con millones de ejemplos y aprendieron lo que era estadísticamente consistente".

"Los humanos son sesgados e inconsistentes", agregó. "La IA es entrenada sistemáticamente a una escala que no podemos igualar".

Editado por Andrew Hayward

Noticias recomendados