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Una IA analiza rostros para estimar el riesgo de muerte por cáncer

El modelo usa más de 40 millones de imágenes, pero aún necesita validación clínica antes de aplicarse

Fecha
martes, 20 de octubre de 2026
Imágenes analizadas
Más de 40 millonesimágenes faciales
Riesgo de muerte
21% más
Mortalidad comparada
Más de 3veces
salud

Investigadores del Mass General Brigham han desarrollado una inteligencia artificial capaz de extraer de fotografías faciales señales asociadas con la edad biológica y la supervivencia de pacientes con cáncer. El sistema, llamado FAHR-Face, se entrenó con más de 40 millones de imágenes y dio lugar a dos herramientas: FAHR-FaceAge y FAHR-FaceSurvival.

En pacientes oncológicos, quienes aparentaban al menos cinco años más de los que tenían presentaron un 21% más de riesgo de muerte. El grupo clasificado con mayor riesgo por el segundo algoritmo registró más del triple de mortalidad que el grupo de menor riesgo.

Los investigadores plantean que la tecnología podría ayudar a valorar la fragilidad antes de tratamientos intensivos, pero no sustituiría el criterio médico. Expertos advierten de que todavía faltan estudios confirmatorios, comparación con las guías clínicas y pruebas en poblaciones más diversas.

Por qué importa
La herramienta podría aportar una evaluación adicional antes de tratamientos oncológicos intensivos, pero sus resultados todavía no demuestran una utilidad clínica suficiente para sustituir los modelos pronósticos habituales.

Cronología

2022
Un estudio relacionó rostros similares con genomas similares.
20 oct
Se difunden los resultados de FAHR-Face y sus dos herramientas complementarias.

El modelo facialhace 2 semanas

FAHR-Face se entrenó con más de 40 millones de imágenes faciales.
FAHR-FaceAge estima la edad biológica a partir de una fotografía facial.
FAHR-FaceSurvival calcula el riesgo de supervivencia de pacientes con cáncer.

Resultados oncológicoshace 2 semanas

FAHR-FaceAge se evaluó inicialmente con 743.152 retratos de edad conocida y tuvo un error medio de 5,1 años.
En 4.892 pacientes tratados con radioterapia, el error medio de edad se acercó a siete años.
Entre 38.183 pacientes, quienes aparentaban al menos cinco años más tuvieron un 21% más de riesgo de muerte.
El grupo de mayor riesgo de FAHR-FaceSurvival superó en más de tres veces la mortalidad del grupo de menor riesgo.

Aplicación médicahace 2 semanas

El modelo podría ayudar a valorar la reserva física antes de radioterapia, cirugía o terapia sistémica.
Los autores plantean que la fotografía debe apoyar decisiones personalizadas, no sustituir el juicio médico.
FAHR-FaceAge se fija sobre todo en pliegues nasolabiales, frente y sienes.
FAHR-FaceSurvival presta más atención a la zona bajo los ojos y al puente nasal.

Límites del estudiohace 2 semanas

Los investigadores no han demostrado qué mecanismo biológico conecta los rasgos faciales con la supervivencia.
El modelo aún debe compararse con edad, genética, histología y variables clínicas de las guías oncológicas.
Los autores reclaman ensayos prospectivos junto a los modelos pronósticos estándar.
Las cohortes proceden principalmente de países de renta alta y presentan grupos raciales infrarrepresentados.

Factores de envejecimientohace 2 semanas

El tabaquismo mostró la asociación más marcada con una apariencia facial biológicamente mayor.
El consumo excesivo de alcohol y drogas también se asoció con un envejecimiento facial mayor.
Los fumadores actuales aparentaban más edad que los exfumadores y estos más que quienes nunca habían fumado.

Validación pendientehace 2 semanas

Los autores deben comprobar si la imagen mejora los pronósticos clínicos existentes en un 5%, un 10% o nada.
El modelo apenas varió con maquillaje, iluminación, expresión facial o ángulo de la fotografía.
El Estudio de Investigación FaceAge permite al público subir una fotografía y recibir un informe de investigación.

Personas

RM

Raymond Mak

Oncólogo radioterápico

Nuestro objetivo es hacer más cuantitativa, consistente y escalable la evaluación de la salud a partir de una fotografía, de forma que apoye decisiones personalizadas, no que sustituya el juicio médico
LC

Leonor Cerdá Alberich

Investigadora biomédica

Que estemos prediciendo supervivencia no es suficiente para validar una medida de envejecimiento
En oncología, no basta con saber que una variable está relacionada con la supervivencia. La pregunta es qué ganancia diagnóstica ofrece cuando se añade a lo que ya se utiliza.
Manel Esteller

Manel Esteller

Investigador ICREA

Muchos estudios posteriores confirmatorios
Un tono más amarillo puede reflejar una afección hepática; unos párpados muy hinchados, un problema renal. Ese proceso artesanal, con la irrupción de la inteligencia artificial, ha dado un salto de varias magnitudes