{"id":495923,"date":"2026-10-20T22:47:26","date_gmt":"2026-10-20T22:47:26","guid":{"rendered":"http:\/\/6ad7ddf9f504610d95b44c69"},"modified":"2026-10-20T22:47:26","modified_gmt":"2026-10-20T22:47:26","slug":"a-partir-de-una-selfie-esta-ia-estima-la-probabilidad-de-supervivencia-de-un-paciente-con-cancer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sarmiento24h.com\/?p=495923","title":{"rendered":"A partir de una selfie, esta IA estima la probabilidad de supervivencia de un paciente con c\u00e1ncer"},"content":{"rendered":"

Una selfie<\/em> podr\u00eda ser suficiente para estimar las probabilidades de supervivencia de los pacientes con c\u00e1ncer. Investigadores de Mass General Brigham (MGB) crearon un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de calcular la edad biol\u00f3gica y predecir el riesgo de mortalidad en personas con neoplasias malignas mediante el an\u00e1lisis de im\u00e1genes faciales. El sistema podr\u00eda convertirse en una herramienta de apoyo para desarrollar tratamientos personalizados para diferentes padecimientos.<\/p>\n

Diversos especialistas sostienen que las im\u00e1genes faciales tienen potencial para funcionar como un biomarcador no invasivo y accesible para evaluar el estado general de salud y el avance del envejecimiento. Sin embargo, cuantificar y cualificar la informaci\u00f3n que aporta la apariencia del rostro sigue siendo un desaf\u00edo, debido a la dificultad para establecer una interpretaci\u00f3n objetiva de los rasgos.<\/p>\n

Investigaciones previas sugieren que los avances en IA podr\u00edan contribuir a resolver este problema. En a\u00f1os recientes, se han desarrollado modelos experimentales dise\u00f1ados para predecir, entre otros aspectos, el riesgo de mortalidad<\/a> por diversas causas y la progresi\u00f3n de ciertas enfermedades por medio del an\u00e1lisis de fotograf\u00edas de millones de pacientes.<\/p>\n

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\"H\u00edgado<\/picture><\/span><\/div>\n
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El h\u00edgado graso es una enfermedad silenciosa, pero la IA podr\u00eda detectarla a tiempo<\/a><\/div>\n

M\u00e1s de mil millones de personas en todo el mundo tienen exceso de grasa en el h\u00edgado, lo que puede provocar una serie de problemas de salud. Los investigadores creen que las herramientas de IA puede detectarlo y ayudar a frenarla con la suficiente antelaci\u00f3n como para salvar vidas.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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No obstante, muchos de estos algoritmos presentan limitaciones derivadas de la falta de datos representativos de distintas poblaciones y de los sesgos presentes en la informaci\u00f3n utilizada para entrenarlos.<\/strong> En la pr\u00e1ctica, esto puede traducirse en resultados poco precisos, especialmente cuando los modelos se aplican a grupos de personas que no estuvieron representados durante su desarrollo.<\/p>\n

Los especialistas de MGB intentaron superar estas inconsistencias con FAHR-Face<\/strong>, un modelo de IA entrenado con m\u00e1s de 40 millones de fotograf\u00edas de rostros mediante t\u00e9cnicas de aprendizaje autosupervisado. Este m\u00e9todo permiti\u00f3 al sistema aprender a reconocer caracter\u00edsticas y patrones visuales sin depender de diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos asociados con esos rasgos.<\/p>\n

Despu\u00e9s de esta primera etapa, centrada en identificar caracter\u00edsticas generales, el modelo adquiri\u00f3 la capacidad de relacionar los elementos de las im\u00e1genes y especializarse en tareas concretas, como reconocer se\u00f1ales asociadas con enfermedades<\/a>. Para ello, se utilizaron conjuntos de fotograf\u00edas mucho m\u00e1s peque\u00f1os que pod\u00edan incluir informaci\u00f3n cl\u00ednica.<\/p>\n

Hugo Aerts, director del programa de Inteligencia Artificial en Medicina (AIM) de MGB y coautor del estudio, explica que \u201ceste enfoque basado en un modelo fundamental nos proporciona una forma escalable de desarrollar m\u00faltiples biomarcadores de salud facial, en lugar de entrenar cada modelo desde cero\u201d.<\/p>\n

El trabajo, publicado<\/a> en la revista The Lancet Digital Health<\/em>, describe c\u00f3mo los investigadores utilizaron FAHR-Face para desarrollar dos herramientas destinadas a proporcionar informaci\u00f3n pron\u00f3stica complementaria sobre el riesgo de mortalidad.<\/p>\n

La primera, denominada FAHR-FaceAge, fue dise\u00f1ada para estimar la edad biol\u00f3gica de una persona a partir de su rostro.<\/strong> Para desarrollarla, el algoritmo se entren\u00f3 en dos etapas con diez conjuntos de datos de acceso p\u00fablico que reun\u00edan 743,152 im\u00e1genes de personas cuya edad cronol\u00f3gica era conocida.<\/p>\n

Para evaluar su capacidad, los investigadores realizaron una prueba de control en la que el sistema deb\u00eda calcular la edad de diferentes individuos a partir de fotograf\u00edas que no se hab\u00edan utilizado durante su entrenamiento. Posteriormente, repitieron el ejercicio con im\u00e1genes de m\u00e1s de 4,890 pacientes que hab\u00edan recibido radioterapia.<\/p>\n

Una IA para estimar el envejecimiento biol\u00f3gico<\/h2>\n

Los resultados mostraron que las estimaciones del algoritmo se desviaron de la edad cronol\u00f3gica en un promedio de 5.1 a\u00f1os durante la prueba general y de casi siete a\u00f1os en el an\u00e1lisis de los pacientes sometidos a radioterapia. Los investigadores interpretan esta diferencia como un posible indicador de envejecimiento biol\u00f3gico acelerado<\/a>.<\/p>\n

En una segunda prueba, los especialistas analizaron la relaci\u00f3n entre este indicador y la supervivencia de 38,183 pacientes con c\u00e1ncer que hab\u00edan recibido radioterapia. El an\u00e1lisis revel\u00f3 que quienes presentaban una edad biol\u00f3gica estimada al menos cinco a\u00f1os superior a su edad cronol\u00f3gica ten\u00edan un riesgo de muerte 21% mayor que el resto de los participantes. Esto sugiere que, dentro de la poblaci\u00f3n estudiada, las personas cuyos rostros reflejaban una edad considerablemente superior a la real tambi\u00e9n presentaban una mayor probabilidad de fallecer.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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