Una fotografía del rostro podría aportar información útil para evaluar el pronóstico de una persona con cáncer. Esa es la propuesta de una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por especialistas de Mass General Brigham, una red sanitaria y académica de Massachusetts, según informa The Guardian.
El sistema se ha diseñado para estimar la edad biológica y predecir la supervivencia de pacientes ya diagnosticados. La idea resulta llamativa por su sencillez aparente: obtener información médica relevante a partir de una imagen. Pero conviene separar lo que sugiere la investigación de lo que puede darse por demostrado.
La edad del calendario no lo cuenta todo
La edad cronológica es la que figura en el DNI. La biológica intenta reflejar cómo ha envejecido el organismo. Dos personas que cumplen años el mismo día pueden presentar estados de salud muy distintos.
La herramienta busca estimar esa edad biológica mediante el análisis del rostro y, además, ofrecer predicciones de supervivencia en personas con cáncer. Esto no significa que una fotografía permita detectar un tumor: el trabajo descrito se refiere al pronóstico de pacientes que ya tienen un diagnóstico.
Una predicción no es una sentencia
Para quien está en tratamiento, la palabra «supervivencia» tiene un peso enorme. Por eso importa explicar qué significa aquí predecir: calcular una probabilidad, no saber con certeza qué le ocurrirá a una persona.
El resumen disponible no detalla cuántos pacientes participaron, qué tipos de cáncer se estudiaron ni con qué precisión funcionó el sistema. Tampoco permite establecer si mejora las evaluaciones médicas habituales o si está preparado para utilizarse de forma generalizada en las consultas.
Sin esos datos, sería precipitado presentar esta herramienta como una prueba clínica lista para usar o como una alternativa a la valoración del equipo médico.
Qué tendría que demostrar para resultar útil
Si futuras evaluaciones confirmaran su utilidad, una fotografía podría convertirse en una fuente adicional de información. El interés no estaría en sustituir las pruebas o la historia clínica, sino en comprobar si aporta algo que ayude a valorar mejor a cada paciente.
- Fiabilidad: habría que conocer sus errores y comprobar su funcionamiento en pacientes de distintos perfiles.
- Utilidad real: no basta con producir una estimación; debe demostrarse si mejora la atención.
- Privacidad: las imágenes del rostro son datos personales sensibles, especialmente cuando se vinculan a información médica.
La propuesta merece atención, pero también prudencia. Para los pacientes, la pregunta decisiva no es si una IA puede extraer una predicción de una foto, sino si esa predicción es suficientemente fiable y útil para ayudarles a recibir una atención mejor.
