FaceAge: médicos usan fotos para calcular edad biológica de las personas
Domingo 18 de
Mayo 2025
Una nueva tecnología de IA valora más el tono muscular facial que las canas o la calvicie para determinar nuestra edad biológica.
Los médicos a menudo comienzan los exámenes con la llamada "prueba visual": un juicio rápido sobre si el paciente parece mayor o menor que su edad, lo que puede influir en decisiones médicas clave. Esta evaluación intuitiva pronto podría recibir una actualización con inteligencia artificial.
FaceAge, un algoritmo de aprendizaje profundo descrito en The Lancet Digital Health, convierte una simple fotografía de rostro en un número que refleja con mayor precisión la edad biológica de una persona en lugar de la fecha de nacimiento en su historial.
Entrenado con decenas de miles de fotografías, el sistema identificó a pacientes con cáncer como biológicamente cinco años mayores en promedio que sus pares saludables. Los autores del estudio afirman que podría ayudar a los médicos a decidir quién puede tolerar con seguridad tratamientos agresivos y quién podría beneficiarse más de un enfoque más suave.
"Nuestra hipótesis es que FaceAge podría utilizarse como un biomarcador en la atención del cáncer para cuantificar la edad biológica de un paciente y ayudar al médico a tomar estas difíciles decisiones", dijo el coautor principal Raymond Mak, oncólogo en Mass Brigham Health, un sistema de salud afiliado a Harvard en Boston.
Considere dos pacientes hipotéticos: un enérgico adulto de 75 años cuya edad biológica marca 65, y un frágil paciente de 60 años cuya biología indica 70. La radiación agresiva podría ser apropiada para el primero pero arriesgada para el segundo.
La misma lógica podría ayudar a guiar decisiones sobre cirugía cardíaca, reemplazos de cadera o cuidados al final de la vida.
Envejecimiento diferencial: cómo una selfie revelaría tu edad real
Evidencia creciente muestra que los humanos envejecen a diferentes ritmos, influenciados por genes, estrés, ejercicio y hábitos como fumar o beber. Mientras que costosas pruebas genéticas pueden revelar cómo se desgasta el ADN con el tiempo, FaceAge promete ofrecer información utilizando solo una selfie.
El modelo fue entrenado con 58.851 retratos de adultos presumiblemente saludables mayores de 60 años, extraídos de conjuntos de datos públicos.
Luego fue probado en 6.196 pacientes con cáncer tratados en Estados Unidos y los Países Bajos, utilizando fotos tomadas justo antes de la radioterapia. Los pacientes con tumores malignos parecían en promedio 4,79 años mayores biológicamente que su edad cronológica.
Entre los pacientes con cáncer, una puntuación FaceAge más alta predijo fuertemente una peor supervivencia –incluso después de considerar la edad real, sexo y tipo de tumor– y el riesgo aumentó abruptamente para cualquiera cuya lectura biológica superara los 85.
Curiosamente, FaceAge parece ponderar los signos del envejecimiento de manera diferente a los humanos. Por ejemplo, tener canas o calvicie importa menos que los cambios sutiles en el tono muscular facial.
FaceAge también mejoró la precisión de los médicos. Se pidió a ocho médicos que examinaran fotografías de pacientes con cáncer terminal y adivinaran quién moriría en seis meses. Su tasa de éxito apenas superó el azar; con los datos de FaceAge disponibles, las predicciones mejoraron notablemente.
El modelo incluso confirmó un meme favorito de internet, estimando la edad biológica del actor Paul Rudd en 43 años en una foto tomada cuando tenía 50.
Avances en IA médica: precisión y sesgos potenciales
Las herramientas de IA han enfrentado escrutinio por brindar un servicio deficiente a personas no blancas. Mak dijo que comprobaciones preliminares no revelaron sesgo racial significativo en las predicciones de FaceAge, pero el grupo está entrenando un modelo de segunda generación con 20.000 pacientes.
También están investigando cómo factores como el maquillaje, la cirugía estética o las variaciones de iluminación podrían engañar al sistema.
Dilemas éticos: privacidad y aplicaciones futuras
Los debates éticos son importantes. Una IA que puede leer la edad biológica a partir de una selfie podría ser una bendición para los médicos, pero también tentadora para las aseguradoras de vida o empleadores que buscan evaluar riesgos.
"Es sin duda algo que necesita atención, para asegurar que estas tecnologías se utilicen solo en beneficio del paciente", dijo Hugo Aerts, colíder del estudio que dirige el programa de IA en medicina de MGB.
Otro dilema: ¿Qué sucede cuando el espejo responde? Enterarse de que tu cuerpo es biológicamente mayor de lo que pensabas puede impulsar cambios saludables o sembrar ansiedad.
Los investigadores están planeando abrir un portal público de FaceAge donde las personas puedan subir sus propias fotos para inscribirse en un estudio de investigación para validar aún más el algoritmo. Pueden seguir versiones comerciales dirigidas a médicos, pero solo después de más validación.
FaceAge, un algoritmo de aprendizaje profundo descrito en The Lancet Digital Health, convierte una simple fotografía de rostro en un número que refleja con mayor precisión la edad biológica de una persona en lugar de la fecha de nacimiento en su historial.
Entrenado con decenas de miles de fotografías, el sistema identificó a pacientes con cáncer como biológicamente cinco años mayores en promedio que sus pares saludables. Los autores del estudio afirman que podría ayudar a los médicos a decidir quién puede tolerar con seguridad tratamientos agresivos y quién podría beneficiarse más de un enfoque más suave.
"Nuestra hipótesis es que FaceAge podría utilizarse como un biomarcador en la atención del cáncer para cuantificar la edad biológica de un paciente y ayudar al médico a tomar estas difíciles decisiones", dijo el coautor principal Raymond Mak, oncólogo en Mass Brigham Health, un sistema de salud afiliado a Harvard en Boston.
Considere dos pacientes hipotéticos: un enérgico adulto de 75 años cuya edad biológica marca 65, y un frágil paciente de 60 años cuya biología indica 70. La radiación agresiva podría ser apropiada para el primero pero arriesgada para el segundo.
La misma lógica podría ayudar a guiar decisiones sobre cirugía cardíaca, reemplazos de cadera o cuidados al final de la vida.
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Evidencia creciente muestra que los humanos envejecen a diferentes ritmos, influenciados por genes, estrés, ejercicio y hábitos como fumar o beber. Mientras que costosas pruebas genéticas pueden revelar cómo se desgasta el ADN con el tiempo, FaceAge promete ofrecer información utilizando solo una selfie.
El modelo fue entrenado con 58.851 retratos de adultos presumiblemente saludables mayores de 60 años, extraídos de conjuntos de datos públicos.
Luego fue probado en 6.196 pacientes con cáncer tratados en Estados Unidos y los Países Bajos, utilizando fotos tomadas justo antes de la radioterapia. Los pacientes con tumores malignos parecían en promedio 4,79 años mayores biológicamente que su edad cronológica.
Entre los pacientes con cáncer, una puntuación FaceAge más alta predijo fuertemente una peor supervivencia –incluso después de considerar la edad real, sexo y tipo de tumor– y el riesgo aumentó abruptamente para cualquiera cuya lectura biológica superara los 85.
Curiosamente, FaceAge parece ponderar los signos del envejecimiento de manera diferente a los humanos. Por ejemplo, tener canas o calvicie importa menos que los cambios sutiles en el tono muscular facial.
FaceAge también mejoró la precisión de los médicos. Se pidió a ocho médicos que examinaran fotografías de pacientes con cáncer terminal y adivinaran quién moriría en seis meses. Su tasa de éxito apenas superó el azar; con los datos de FaceAge disponibles, las predicciones mejoraron notablemente.
El modelo incluso confirmó un meme favorito de internet, estimando la edad biológica del actor Paul Rudd en 43 años en una foto tomada cuando tenía 50.
Avances en IA médica: precisión y sesgos potenciales
Las herramientas de IA han enfrentado escrutinio por brindar un servicio deficiente a personas no blancas. Mak dijo que comprobaciones preliminares no revelaron sesgo racial significativo en las predicciones de FaceAge, pero el grupo está entrenando un modelo de segunda generación con 20.000 pacientes.
También están investigando cómo factores como el maquillaje, la cirugía estética o las variaciones de iluminación podrían engañar al sistema.
Dilemas éticos: privacidad y aplicaciones futuras
Los debates éticos son importantes. Una IA que puede leer la edad biológica a partir de una selfie podría ser una bendición para los médicos, pero también tentadora para las aseguradoras de vida o empleadores que buscan evaluar riesgos.
"Es sin duda algo que necesita atención, para asegurar que estas tecnologías se utilicen solo en beneficio del paciente", dijo Hugo Aerts, colíder del estudio que dirige el programa de IA en medicina de MGB.
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