Una IA detectó en el rostro señales sobre cuánto tiempo podríamos vivir
20 de octubre de 2026
Una fotografía del rostro puede revelar mucho más de lo que imaginamos. El cansancio, la falta de sueño y algunos cambios físicos dejan huellas visibles en nuestra apariencia. Pero un equipo de investigadores estadounidenses acaba de llevar esa idea a un terreno mucho más delicado: utilizar inteligencia artificial para encontrar señales faciales relacionadas con el riesgo de muerte en pacientes con cáncer. Y los resultados plantean preguntas tan fascinantes como inquietantes.
El descubrimiento procede de Mass General Brigham, vinculado a la Universidad de Harvard, donde los científicos desarrollaron una inteligencia artificial capaz de analizar fotografías y extraer información sobre el envejecimiento y la supervivencia. El sistema, denominado FAHR-Face, fue entrenado inicialmente con más de 40 millones de imágenes faciales. Según la investigación publicada en The Lancet Digital Health, determinados patrones del rostro permiten distinguir grupos de pacientes oncológicos con pronósticos diferentes, incluso después de considerar algunos factores clínicos conocidos.
La IA encontró señales de mortalidad en lugares que normalmente pasaríamos por alto
Para comprender el alcance del experimento hay que distinguir dos herramientas desarrolladas a partir del mismo sistema. La primera, FAHR-FaceAge, estima la edad de una persona mediante su apariencia facial. La segunda, FAHR-FaceSurvival, intenta identificar patrones relacionados directamente con la supervivencia de pacientes con cáncer.
Lo sorprendente es que ambas prestan atención a zonas diferentes del rostro. Mientras el modelo que calcula la edad analiza especialmente los pliegues alrededor de la nariz y la boca, la frente y las sienes, el que estima el riesgo de muerte se concentra más en la región inferior de los ojos y el puente nasal. Estos resultados, descritos en el trabajo científico sobre FAHR-Face, sugieren que la apariencia facial puede contener diferentes tipos de información fisiológica. Sin embargo, todavía no se ha demostrado qué procesos biológicos concretos explican esas asociaciones.
El equipo también evaluó la resistencia de los algoritmos ante modificaciones de iluminación, expresiones faciales, maquillaje e incluso algunas intervenciones estéticas. Aunque las predicciones mostraron cierta estabilidad, estas variables no dejaron de influir por completo en los resultados.
Parecer cinco años mayor estuvo relacionado con un 21% más de riesgo de muerte
La investigación encontró una asociación especialmente llamativa: entre los pacientes oncológicos estudiados, quienes presentaban una edad facial estimada al menos cinco años superior a su edad cronológica registraron un riesgo relativo de muerte un 21% mayor.
La cifra no significa que una persona que parece mayor tenga automáticamente un 21% de probabilidades de morir. Describe una diferencia estadística entre grupos de pacientes con cáncer, no una predicción individual ni una herramienta para diagnosticar enfermedades en personas sanas. Por otra parte, los investigadores entrenaron el modelo específico de supervivencia con más de 34.000 fotografías clínicas. Tras ajustar por variables como edad, sexo y características de los tratamientos, el grupo clasificado con mayor riesgo registró una mortalidad más de tres veces superior a la del grupo de menor riesgo.
La posible aplicación médica es relevante. Dos pacientes de 70 años pueden tener condiciones físicas completamente distintas, aunque compartan diagnóstico. Evaluar esa diferencia resulta fundamental antes de recomendar intervenciones exigentes como cirugía, radioterapia o tratamientos sistémicos. En un comunicado de Mass General Brigham, el oncólogo Raymond Mak explicó que el objetivo consiste en transformar la evaluación de la fragilidad física en una medición más consistente y accesible, siempre como complemento del criterio médico.
El gran interrogante: ¿está viendo la IA algo que los médicos todavía no pueden detectar?
Los resultados abren una posibilidad interesante para la oncología, pero también presentan una limitación fundamental: identificar patrones relacionados con la mortalidad no significa comprender qué los provoca.
En una evaluación independiente publicada por Science Media Centre, el especialista en aprendizaje automático Miroslaw Bober, de la Universidad de Surrey, destacó que todavía no se ha demostrado que esta tecnología aporte información útil más allá de la evaluación clínica que realizan los médicos. También señaló que algunas predicciones variaban con la iluminación o las expresiones faciales.
Existen además interrogantes sobre la diversidad de las poblaciones utilizadas para entrenar los algoritmos. Determinadas asociaciones no tuvieron la misma solidez estadística en todos los grupos analizados, lo que obliga a estudiar posibles sesgos antes de utilizar estas herramientas de manera generalizada.
Por ahora, FAHR-Face es una tecnología de investigación, no un sistema autorizado para determinar cuánto tiempo vivirá una persona. Y mucho menos permite que cualquiera pueda conocer su esperanza de vida a partir de una selfie. Lo que convierte al descubrimiento en algo relevante no es que una máquina haya aprendido a predecir el futuro, sino que una fotografía aparentemente corriente podría contener información sobre nuestro estado físico que todavía no sabemos interpretar completamente.
Si los próximos estudios confirman su utilidad, el rostro podría convertirse en una fuente adicional de información clínica. Aunque la decisión más importante seguirá siendo humana: determinar qué hacer con esa información y cómo utilizarla sin convertir una estimación estadística en una sentencia.