Según una nueva investigación, un nuevo modelo de inteligencia artificial puede predecir el riesgo de muerte de un paciente con cáncer a partir de una sola fotografía de su rostro. Si bien no es perfectamente exacto, el modelo encontró que las personas con puntuaciones más altas de riesgo de muerte, en general, tenían un mayor riesgo de morir.
La IA se basa en la forma en que los médicos humanos evalúan la salud de sus pacientes, dice Ray Mak, oncólogo radioterapeuta del Mass General Brigham Cancer Institute, quien realizó la investigación con sus colegas.
“Estamos capacitados en la facultad de medicina para entrar a una habitación, observar al paciente y hacer una evaluación: una impresión de cuán sano, frágil o enfermo está”, dice Mak. Esa decisión puede ayudar a determinar qué tratamiento recibe un paciente: cirugía, quimioterapia, radiación y más. El problema, dice Mak, es que “esa es realmente una evaluación subjetiva”.
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Mak y su equipo esperan que la IA pueda ayudar a médicos y pacientes a tomar decisiones más informadas y objetivas sobre el tratamiento del cáncer y la atención al final de la vida.
Mak y sus colegas entrenaron un algoritmo para analizar y “aprender” 40 millones de imágenes de rostros sin asignarle una tarea específica. Luego modificaron el modelo para analizar nuevas fotografías de dos maneras distintas: primero, para estimar la edad biológica de una persona y, segundo, para predecir las probabilidades de supervivencia de los pacientes con cáncer.
El resultado fue sorprendentemente preciso. En un grupo de prueba de 3.820 pacientes con cáncer, más de la mitad de los que tenían la puntuación de riesgo más alta (64 de 122) murieron en tan solo 90 días después de que se les tomó la fotografía. En un grupo de prueba separado que incluyó a más de 38.000 pacientes con cáncer, aquellos que parecían mayores que su edad cronológica también tenían un mayor riesgo de morir.
“Hasta donde sabemos, este es el primer informe de un algoritmo de IA que puede predecir directamente la supervivencia de un paciente con cáncer a partir de una simple fotografía de la cara”, escriben los investigadores en el estudio, publicado el lunes en la revista Lancet Digital Health.
La pregunta es: ¿Cómo hace esto la IA? Tanto para las predicciones de edad como de riesgo de muerte, Mak y su equipo rastrearon hacia dónde “miraba” el algoritmo en su análisis, una técnica que llaman “mapeo de atención”. Para la predicción de la edad, descubrieron que la IA tendía a basar sus predicciones en áreas faciales como los pliegues nasolabiales (el pliegue entre la nariz y la boca) y partes de la frente. En cuanto al riesgo de muerte, la IA tendía a centrarse en el puente de la nariz y las zonas debajo de los ojos. No está claro por qué esas áreas se correlacionaban específicamente con el riesgo de muerte de una persona.
Los dos análisis funcionan mejor juntos. “Cuando ponemos tanto la edad de la cara como las puntuaciones de supervivencia de la cara en un modelo de pronóstico clínico, obtenemos mejores resultados en la predicción de la supervivencia que cualquiera de los dos por separado”, dice Mak.
En algunos casos, es posible que la IA haya detectado riesgos para la salud conocidos, como el tabaquismo y el consumo de alcohol. En lo que respecta a la estimación de la edad, los fumadores, por ejemplo, tenían más probabilidades de parecer mayores que su edad, dice Mak. Lo mismo ocurrió con los bebedores empedernidos de alcohol.
Tampoco importaba si una fotografía mostraba a una persona con el ceño fruncido o sonriendo, con o sin maquillaje o con distinta iluminación. Para la predicción de la edad, la IA pudo tener en cuenta formas comunes de cirugía plástica, dice Mak. Una excepción importante fue la rinoplastia: la IA tendía a calificar a las personas que se habían operado la nariz como ligeramente mayores en las imágenes tomadas después de la cirugía en comparación con las imágenes tomadas antes.
La esperanza de Mak es que, eventualmente, un modelo de IA como este pueda implementarse en hospitales y servir como un punto de datos adicional en la toma de decisiones de los médicos. También podría servir como sistema de alerta temprana de enfermedades si un paciente parece estar envejeciendo más rápido de lo esperado. Mass General Brigham tiene una patente pendiente para algoritmos de salud facial.
En este momento la IA no está lista para la clínica. Por un lado, el modelo de supervivencia al cáncer se entrenó en una población de pacientes con cáncer del área de Boston que era mayoritariamente blanca. Mak y sus colegas están trabajando para ampliar sus conjuntos de entrenamiento para incluir una mayor diversidad de rostros. (Con ese fin, si se siente cómodo haciéndolo, puede ayudar a entrenar el algoritmo y recibir una estimación de la “edad del rostro” compartiendo sus propias fotografías aquí).
Pero la posibilidad de que la IA tenga algún papel en la determinación del plan de tratamiento de un paciente plantea claras cuestiones éticas.
Matthew Liao, profesor y director del Centro de Bioética de la Universidad de Nueva York, que no participó en la nueva investigación, dice que el artículo era “interesante” y que este tipo de herramienta podría ser útil para identificar personas que podrían estar enfermas y necesitar atención adicional. Pero señala que es posible que un algoritmo de IA pueda cometer un error e identificar erróneamente a los pacientes si están sanos o no. “Si se equivoca, es posible que no estemos brindando atención a alguien que realmente la necesita”, dice.
Liao también planteó la cuestión de si las compañías de seguros recurren a este tipo de tecnología para otorgar o denegar cobertura o si los empleadores la utilizan para contratar a un determinado candidato a un puesto considerado “más saludable” que otro. “Realmente necesitamos pensar en las implicaciones sociales de esto a medida que intentamos desarrollarlo aún más”, dice.
Mak, por su parte, se muestra optimista. “Aún queda mucho desarrollo por delante y pruebas clínicas”, afirma. “Pero estamos muy entusiasmados de lanzar un campo completamente nuevo en medicina”.