Los avances tecnológicos permiten realizar diagnósticos cada vez más precisos y ayudar en la prevención de enfermedades. Ahora, una IA dice ser capaz de predecir la supervivencia en pacientes oncológicos y calcular el riesgo de muerte a partir de una simple fotografía facial. "El algoritmo no 've' ni detecta el cáncer de forma precoz, ni hace un diagnóstico clínico", asegura en declaraciones a Redacción Médica Alberto Jacobo Cunquero Tomás, coordinador del Grupo de IA de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) y oncólogo médico del Consorcio Hospital general Universitario de Valencia. "Tan solo detecta en la cara patrones estadísticos que se asocian a mayor o menor mortalidad", explica.
El modelo, bautizado como FAHR-Face (Inteligencia Artificial Fundamental para el Reconocimiento Facial en Salud), ofrece resultados sobre dos aspectos distintos: la edad biológica (FAHR-FaceAge) y la predicción de la supervivencia (FAHR-FaceSurvival). Este último se centra en analizar la "zona bajo los ojos y alrededor de la nariz", las regiones donde "se refleja la pérdida de grasa y músculo propia del deterioro" y que los médicos identifican como "'facies' del enfermo grave".
La IA que emplea este algoritmo se encarga de cuantificar y estandarizar "la impresión visual que cualquier oncólogo se forma al ver entrar a un paciente en la consulta; lo que se da en llamar 'ojo clínico'", explica. "Podría tener valor porque los médicos somos notablemente imprecisos y optimistas al estimar el pronóstico, pero no es algo que no hagamos ya en el día a día". Es decir, "el modelo no puede decirle a una persona cuánto va a vivir".
Límites en la práctica asistencial
Hay que tener en cuenta que todo avance debe ser probado antes de ponerlo en marcha en la práctica asistencial. Actualmente, este descubrimiento recogido en un estudio publicado en The Lancet no supondría "nada en la práctica asistencial", advierte Cunquero Tomás. "A futuro permitirá la estadificación anatómica del tumor con una caracterización funcional del paciente más completa", aunque asegura que ya disponen de "otras herramientas validadas que permiten hacer esto a día de hoy".
En cualquier caso, la IA facial podría ayudar a "mejorar la precisión y calidad asistencial centrada en el cribado de fragilidad cuando no hay tiempo o recursos para una valoración geriátrica completa". Es decir, en aquellos casos en los que se quiere evaluar la salud física, funcional, mental y social de los adultos mayores.
De cara a una supuesta aplicación en consulta, el facultativo vaticina que podría "ayudar a proteger a los enfermos frágiles de tratamientos desproporcionados que no podrían tolerar y a evitar que pacientes con edad cronológica avanzada pero con una 'edad facial' joven sean privados de terapias curativas por el simple dato de su fecha de nacimiento".
Mirada a futuro
Cunquero Tomás advierte que la IA no responde a una de las cuestiones clave. "¿Aporta información más allá de lo que ya medimos?", se pregunta. En el estudio, "los análisis no se ajustaron por el estado funcional del paciente, el estadio tumoral, la pérdida de peso ni los parámetros analíticos, que son los pilares del pronóstico en oncología". Por tanto, puede ser probable que "buena parte de lo que 've' el algoritmo sea precisamente eso".
Mirando al futuro, el profesional se muestra crítico con su posible aplicación en el Sistema Nacional de Salud (SNS): "Siendo realistas no lo veo en la práctica asistencial antes de cinco a diez años; y solo si los estudios prospectivos demuestran beneficio real", por lo que "es perfectamente posible que no llegue nunca en su formato actual".
Será solo "cuando demuestren impacto en la toma de decisiones clínicas" el momento en el que estos modelos deban "integrarse única y exclusivamente como herramientas complementarias de soporte a la decisión médica, nunca para decidir en solitario".