Investigadores de Mass General Brigham desarrollaron una IA experimental que estimó el riesgo de muerte en pacientes con cáncer tratados con radioterapia a partir de una foto del rostro. El estudio de desarrollo y validación, publicado el 19 de octubre de 2026 en The Lancet Digital Health, explora una posible ayuda para personalizar tratamientos.
El resultado clasifica a los pacientes por riesgo relativo dentro de un grupo. Sus puntuaciones todavía carecen de validación como probabilidades individuales de supervivencia, advierte Miroslaw Bober, investigador de la Universidad de Surrey, en una evaluación difundida por Science Media Centre.
Dos modelos que extraen señales distintas
El modelo base, FAHR-Face, se entrenó con más de 40 millones de imágenes. A partir de él, el equipo desarrolló FAHR-FaceAge, que estima la edad facial como indicador de envejecimiento biológico, y FAHR-FaceSurvival, que aprende directamente la relación entre fotografías y supervivencia.
Para el ajuste específico de FAHR-FaceSurvival se usaron 34,363 fotografías de pacientes con cáncer y sus datos de supervivencia, según El País. Esa muestra corresponde al entrenamiento oncológico, distinto del entrenamiento general con millones de rostros.
Mass General Brigham reporta que combinar ambas herramientas mejoró el ajuste estadístico de un modelo pronóstico en una cohorte externa. Bober destaca como fortaleza la validación con casi 5,000 pacientes en Países Bajos.
La utilidad para decidir tratamientos sigue por demostrar
La edad facial es una estimación visual. Bober señala que el algoritmo no mide directamente los procesos biológicos del envejecimiento y que el estudio tampoco comparó su utilidad con la valoración médica del estado general del paciente.
Esa comparación es necesaria para saber si una fotografía añade información útil al decidir un tratamiento. El experto también señala diferencias entre grupos: la medida de edad facial dejó de mostrar una asociación estadísticamente significativa con la supervivencia en pacientes negros tras ajustar otros factores, aunque el modelo específico de supervivencia sí mantuvo esa asociación.
Entre los intereses declarados, el hospital informó de una solicitud provisional de patente en Estados Unidos sobre estos algoritmos. Bober es director de tecnología de Forecom.AI, que desarrolla modelos de riesgo clínico.
Raymond Mak, oncólogo radioterápico y autor del trabajo, sitúa el objetivo en apoyar el juicio clínico. El equipo amplía la investigación para reunir datos de poblaciones más numerosas y diversas.
