# Una IA usa selfies para medir riesgo de muerte por cáncer > Un equipo de Massachusetts creó dos modelos que, con una foto del rostro, estiman edad biológica y supervivencia en pacientes con cáncer tratados con radioterapia. Por Anaís P.B. · 20 de octubre de 2026 · Tecnología ![Una IA usa selfies para medir riesgo de muerte por cáncer](https://cdn.panorama.onl/uploads/c2a7f3263f8e9f8c-scaled.webp) Un grupo de investigadores de Mass General Brigham desarrolló un sistema de inteligencia artificial capaz de analizar una selfie para estimar la edad biológica y calcular el riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer. El trabajo, publicado en [The Lancet Digital Health](https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(26)00079-8/fulltext), plantea que el rostro podría servir como una señal clínica complementaria para orientar decisiones médicas más personalizadas. Los autores parten de una idea ya explorada en medicina: que las imágenes faciales pueden funcionar como un biomarcador no invasivo del estado general de salud y del envejecimiento. Pero también admiten que ese tipo de lectura sigue siendo difícil de estandarizar, sobre todo por la variabilidad de los rasgos y por los sesgos que suelen arrastrar los modelos entrenados con datos limitados. ## Una base de más de 40 millones de rostros Para intentar superar esas limitaciones, el equipo creó FAHR-Face, un modelo entrenado con más de 40 millones de fotografías mediante aprendizaje autosupervisado. Ese método permitió al sistema reconocer patrones visuales sin depender de diagnósticos médicos asociados a cada imagen. Después de esa fase inicial, el modelo fue afinado para tareas concretas con conjuntos de datos más pequeños que sí incluían información clínica. En palabras de Hugo Aerts, director del programa de Inteligencia Artificial en Medicina de Mass General Brigham, este enfoque permite desarrollar múltiples biomarcadores de salud facial sin entrenar cada sistema desde cero. La primera herramienta derivada del modelo, FAHR-FaceAge, buscó estimar la edad biológica a partir del rostro. Para ello, el algoritmo fue entrenado en dos etapas con diez conjuntos de datos de acceso público que reunían 743.152 imágenes de personas cuya edad cronológica era conocida. En las pruebas de control, el sistema debió calcular la edad de personas cuyas fotos no habían sido usadas durante el entrenamiento. Luego, los investigadores repitieron el ejercicio con imágenes de más de 4.890 pacientes que habían recibido radioterapia. ## Qué encontró el algoritmo en pacientes con cáncer En esa evaluación, las estimaciones del modelo se desviaron de la edad cronológica en un promedio de 5,1 años durante la prueba general y de casi siete años en el grupo tratado con radioterapia. Los investigadores interpretan esa diferencia como una señal posible de envejecimiento biológico acelerado. Después, analizaron la relación entre ese indicador y la supervivencia de 38.183 pacientes con cáncer que habían recibido radioterapia. Allí observaron que quienes tenían una edad biológica estimada al menos cinco años por encima de su edad real presentaban un riesgo de muerte 21% mayor que el resto de los participantes. En paralelo, el equipo desarrolló FAHR-FaceSurvival, una segunda herramienta destinada a pronosticar directamente el riesgo de mortalidad a partir de una fotografía facial, sin pasar por la estimación de edad biológica. Ese sistema fue entrenado con más de 34.360 fotos de pacientes con cáncer, acompañadas de datos sobre su supervivencia. Al evaluar su desempeño, los científicos dividieron a los pacientes en cuatro grupos según el nivel de riesgo calculado por la IA. El grupo clasificado con mayor riesgo registró una mortalidad superior al triple de la observada entre quienes quedaron en el nivel más bajo, incluso después de ajustar por edad, sexo, tipo de cáncer, intención del tratamiento y técnica de radioterapia. Según Raymond Mak, integrante del programa de Inteligencia Artificial en Medicina y coautor del estudio, la meta es que la evaluación basada en fotografías faciales sea más cuantitativa, consistente y escalable, de forma que pueda respaldar decisiones de tratamiento personalizadas y no sustituir el criterio médico. En una nota divulgada por el equipo, Aerts afirmó que este sería el primer modelo capaz de predecir directamente la supervivencia al cáncer a partir de una simple fotografía facial, una observación recogida por [EurekAlert](https://www.eurekalert.org/news-releases/1147743). ## Qué zonas del rostro miró cada modelo Los autores señalan además que ambas herramientas no parecen depender de las mismas características fisiológicas. FAHR-FaceAge se apoyó sobre todo en áreas como los pliegues nasolabiales y las sienes, mientras FAHR-FaceSurvival se concentró en zonas debajo de los ojos y alrededor de la nariz. Esa diferencia, explican, sugiere que los indicadores de envejecimiento y los vinculados con la supervivencia podrían complementarse para afinar los pronósticos. Aun así, subrayan que ambos sistemas fueron concebidos como apoyo clínico y no como sustitutos de la evaluación profesional. Los investigadores también reconocen límites: aunque los modelos funcionaron con fotos tomadas bajo distintas condiciones de iluminación, expresiones y ángulos, e incluso con maquillaje, sus resultados no explican por sí solos los mecanismos biológicos detrás de las predicciones. Pese a ello, el equipo sostiene que estas herramientas podrían ser útiles en una práctica médica que necesita mejores formas de estimar fragilidad y reserva física antes de indicar tratamientos intensivos. --- **Fuente:** https://panorama.onl/tecnologia/una-ia-usa-selfies-para-medir-riesgo-de-muerte-por-cancer-20261020-1832.html Publicado por Panorama Online — contenido de libre lectura; se permite citar con atribución y enlace a la URL original.