Herramienta de IA usa selfies para predecir la edad biológica y la supervivencia al cáncer
Un algoritmo de aprendizaje profundo analiza fotografías para determinar la edad biológica y mejorar decisiones médicas en la atención oncológica.
Una herramienta de inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que los médicos podrían evaluar la edad biológica de sus pacientes, utilizando simplemente una selfie. Esta tecnología, presentada en la revista The Lancet Digital Health, se llama FaceAge, y usa un algoritmo de aprendizaje profundo para convertir un retrato en un número que refleja con mayor precisión la edad biológica de una persona, en lugar de la edad cronológica registrada en su historial médico.
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Mayor precisión en el diagnóstico médico
Entrenado con decenas de miles de fotografías, FaceAge descubrió que los pacientes con cáncer eran, en promedio, cinco años mayores biológicamente que sus compañeros sanos. Según los autores del estudio, esta herramienta podría ayudar a los médicos a tomar decisiones más informadas sobre qué pacientes pueden tolerar tratamientos más agresivos y cuáles necesitan un enfoque más suave.
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Raymond Mak, oncólogo y coautor del estudio en Mass Brigham Health, un sistema de salud afiliado a Harvard, explicó que FaceAge podría ser usado como un biomarcador en la atención oncológica para medir la edad biológica del paciente, lo cual permitiría tomar decisiones más acertadas sobre tratamientos de cáncer. Por ejemplo, en un caso hipotético, dos pacientes de 75 y 60 años, pero con edades biológicas de 65 y 70, respectivamente, podrían requerir tratamientos radicalmente diferentes.
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Sesgos y dilemas éticos de la IA
Sin embargo, el uso de IA en el ámbito médico no está exento de preocupaciones. Las herramientas de IA han sido criticadas por no prestar suficiente atención a personas de orígenes no blancos, lo que podría generar sesgos en los resultados. A pesar de que las pruebas preliminares no revelaron sesgos raciales significativos, el equipo de investigación está entrenando una segunda generación de modelos con 20.000 pacientes para abordar estos posibles problemas.
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Fuente: ECUAVISA
Exprésate Morona Santiago
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