How a photo of a patient’s face could predict whether they’ll survive cancer
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- Investigadores del Brigham and Women's Hospital han desarrollado un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir el riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer mediante fotografías faciales.
- Al analizar millones de imágenes, el algoritmo identifica marcadores fisiológicos, como pliegues faciales y zonas específicas alrededor de la nariz y los ojos, para estimar la edad biológica y la probabilidad de supervivencia.
- Aunque la tecnología aún no es perfectamente precisa, el estudio publicado en Lancet Digital Health sugiere un potencial significativo para mejorar las evaluaciones clínicas de fragilidad. La Vanguardia
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Cobertura más reciente
Un nuevo modelo de IA predice el riesgo de muerte de pacientes con cáncer a partir de una fotografía del rostro
La Vanguardia · actualizado hace 1 h
Primera cobertura
How a photo of a patient’s face could predict whether they’ll survive cancer
The Washington Post · actualizado hace 3 h
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Un nuevo modelo de IA predice el riesgo de muerte de pacientes con cáncer a partir de una fotografía del rostro
Investigadores del Brigham and Women's Hospital han desarrollado un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir el riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer mediante fotografías faciales. Al analizar millones de imágenes, el algoritmo identifica marcadores fisiológicos, como pliegues faciales y zonas específicas alrededor de la nariz y los ojos, para estimar la edad biológica y la probabilidad de supervivencia. Aunque la tecnología aún no es perfectamente precisa, el estudio publicado en Lancet Digital Health sugiere un potencial significativo para mejorar las evaluaciones clínicas de fragilidad.
Leer en el medio originalHow a photo of a patient’s face could predict whether they’ll survive cancer
Investigadores de Mass General Brigham en Boston han desarrollado un modelo de IA capaz de predecir el riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer mediante fotografías faciales. Entrenada con más de 40 millones de imágenes, la tecnología se basa en el sistema previo FaceAge, diseñado para estimar la edad biológica y evaluar la condición fisiológica. Este avance busca ofrecer a los clínicos una herramienta no invasiva para evaluar el pronóstico de los pacientes analizando rasgos faciales.
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