IA estima idade biológica por foto e prevê risco de morte em pacientes com câncer

Pesquisadores dos Estados Unidos desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial capaz de estimar a idade biológica de uma pessoa a partir de uma fotografia do rosto. O sistema, batizado de FAHR-FaceAge, foi testado exclusivamente em pacientes com câncer e constatou que aparentar ser mais velho do que a idade cronológica está associado a menor sobrevida. O estudo foi publicado na revista científica The Lancet Digital Health.

O modelo foi treinado com mais de 40 milhões de imagens faciais para identificar indicadores de saúde. Uma das ferramentas, o FAHR-FaceSurvival, mapeia sulcos nasolabiais (o "bigode chinês") e a região abaixo dos olhos e ao redor do nariz, áreas associadas ao envelhecimento e, segundo o estudo, à mortalidade. A IA mede com maior precisão características que médicos experientes já observam clinicamente, como olhos fundos e aspecto de cansaço profundo.

Idade biológica versus cronológica

A idade cronológica considera apenas o tempo de vida, enquanto a idade biológica reflete o estado fisiológico do organismo. O estudo revelou que pacientes com câncer tratados com radioterapia nos EUA cuja idade facial estimada era pelo menos cinco anos superior à idade cronológica apresentaram um risco de morte 21% maior. Por outro lado, aqueles com idade facial cinco anos inferior à cronológica tiveram um risco 17% menor.

Os autores sugerem que a aparência facial pode conter informações relevantes sobre a condição biológica do indivíduo. A tecnologia é vista como uma alternativa não invasiva e de baixo custo para identificar pacientes com menor tolerância a tratamentos agressivos, podendo apoiar decisões médicas futuras.

Limitações e preocupações éticas

Apesar do potencial, especialistas brasileiros levantam preocupações. O cirurgião oncológico Gustavo Andreazza Laporte, da Sociedade Brasileira de Cirurgia Oncológica (SBCO), pondera que ainda não é possível saber exatamente quais características o algoritmo identifica e se ele oferece benefício adicional à avaliação clínica convencional. Ferramentas como a Escala ECOG e o estadiamento do tumor já são utilizadas para definir prognóstico e segurança de tratamentos.

O hematologista Phillip Bachour, do Hospital Alemão Oswaldo Cruz, alerta para o risco de a ferramenta subestimar a sobrevivência de determinados grupos. O estudo, embora treinado com milhões de imagens, incluiu predominantemente pacientes brancos dos EUA e Holanda. Cerca de 9 em cada 10 pacientes eram brancos. "Em pacientes negros, asiáticos e latinos, a ferramenta foi muito menos testada. No caso dos latinos, os resultados não foram confiáveis. Ou seja, para um país miscigenado como o Brasil, isso significa que não sabemos se ela funciona para a nossa população", avalia Bachour.

Existe o risco da "profecia que se cumpre sozinha", onde um prognóstico negativo leva a um tratamento mais leve, resultando em menor sobrevida, o que validaria erroneamente a previsão da IA. Questões como tom de pele, traços de diferentes origens, qualidade da foto, iluminação, inchaço por medicamentos ou cirurgias podem confundir o algoritmo. Além disso, uma estimativa de risco não é uma sentença, e a estatística não deve se tornar um instrumento de exclusão terapêutica.

Próximos passos e validação

Os autores do estudo reconhecem a necessidade de maior representatividade nos dados, regulamentação clara, validação em coortes mais amplas e integração com outros biomarcadores. Ensaios prospectivos são necessários para confirmar o benefício clínico e informar padrões práticos de captura e treinamento. Questões éticas como privacidade e uso responsável das informações também são fundamentais.

Especialistas reforçam que a tecnologia não substitui o médico. "A tecnologia pode nos ajudar a reconhecer riscos, interpretar informações e tomar decisões mais seguras, mas, diante de um diagnóstico de câncer, o paciente precisa de algo que nenhum algoritmo consegue oferecer sozinho: a presença de outro ser humano", resume Laporte.