Un estudio publicado en The Lancet Digital Health encontró una relación entre los rasgos faciales y la supervivencia de pacientes oncológicos, aunque la herramienta aún necesita validación antes de su uso clínico.
Una fotografía del rostro podría aportar información adicional para evaluar el estado de salud de una persona con cáncer. Esa es la posibilidad que plantea una investigación internacional que utilizó inteligencia artificial (IA) para analizar imágenes faciales y estimar tanto la edad aparente como el riesgo de mortalidad de pacientes oncológicos.
El estudio, divulgado por el diario EL PAÍS el 19 de octubre de 2026, desarrolló dos herramientas capaces de identificar patrones que no necesariamente son evidentes a simple vista. Los resultados abren una nueva línea de investigación para la medicina personalizada, aunque los propios investigadores advierten que todavía no se trata de una prueba diagnóstica lista para utilizarse en hospitales.
Qué encontró la inteligencia artificial en los rostros
El modelo, denominado FAHR-Face, fue entrenado con más de 40 millones de imágenes faciales. A partir de esa base, los investigadores desarrollaron dos sistemas complementarios: FAHR-FaceAge, que estima la edad a partir de una fotografía, y FAHR-FaceSurvival, diseñado para clasificar a pacientes con cáncer según su riesgo de mortalidad.
De acuerdo con los resultados publicados en The Lancet Digital Health, el sistema de estimación de edad presentó un margen de error promedio de 5,1 años en una prueba con imágenes de personas cuya edad real era conocida.
Cuando se aplicó a pacientes oncológicos tratados con radioterapia, los investigadores encontraron que quienes aparentaban tener al menos cinco años más que su edad cronológica presentaban un riesgo de muerte un 21 % superior al del resto de los pacientes analizados.
El segundo algoritmo también identificó diferencias importantes entre grupos. Los pacientes clasificados en el cuartil de mayor riesgo presentaron más del triple de mortalidad que aquellos ubicados en el cuartil de menor riesgo, incluso después de ajustar los resultados por factores como la edad, el sexo y el tipo de cáncer.
Estos datos muestran una asociación estadística, pero no demuestran que los rasgos faciales causen una mayor mortalidad ni permiten determinar por sí solos cuánto vivirá una persona.
¿Podría ayudar a los médicos a decidir tratamientos?
Los investigadores plantean que, en el futuro, esta tecnología podría complementar la evaluación clínica, especialmente en pacientes mayores o frágiles que deben someterse a tratamientos intensivos. Una herramienta rápida y de bajo costo podría aportar información adicional para valorar el estado general de una persona antes de tomar decisiones médicas.
Sin embargo, todavía falta comprobar qué información ofrece la fotografía más allá de las pruebas y evaluaciones que ya utilizan los especialistas. Actualmente, las decisiones oncológicas consideran factores como el estadio del tumor, sus características genéticas e histológicas, las enfermedades asociadas y la respuesta a tratamientos anteriores.
Además, los investigadores no han establecido con claridad qué procesos biológicos explican la relación entre la apariencia facial y la supervivencia. La diferencia entre la edad estimada por la IA y la edad real podría reflejar señales de envejecimiento, enfermedades, hábitos de vida u otros factores que aún deben estudiarse.
Qué significa este avance para los pacientes en Colombia
Para los pacientes colombianos, el hallazgo representa una posibilidad de investigación, no una nueva prueba que puedan solicitar actualmente para conocer su pronóstico. Antes de incorporarse a la atención habitual, el sistema necesita estudios prospectivos y comparaciones que demuestren si mejora las herramientas clínicas existentes.
Los autores también reconocen limitaciones en la diversidad de las poblaciones estudiadas y el riesgo de sesgos demográficos. Por ello, será necesario comprobar su desempeño en grupos de pacientes más diversos antes de valorar una aplicación clínica amplia.
La principal conclusión es que la inteligencia artificial podría encontrar señales de salud en imágenes cotidianas que hasta ahora no se aprovechaban de esta manera. No obstante, una predicción algorítmica no equivale a un diagnóstico ni reemplaza la valoración de un oncólogo.
Fuente: El País