IA treinada em 40 milhões de rostos prevê risco de morte em pacientes com câncer, diz estudo
Pesquisadores do Mass General Brigham publicaram na Lancet Digital Health ferramentas que estimam idade biológica pela foto e estratificam risco de morte em 90 dias; autores dizem que métodos são experimentais e precisam de testes clínicos.
Pesquisadores do sistema hospitalar Mass General Brigham desenvolveram um modelo base chamado FAHR‑Face a partir de mais de 40 milhões de imagens públicas de rostos e publicaram duas ferramentas específicas — FAHR‑FaceAge e FAHR‑FaceSurvival — na Lancet Digital Health em 19 de outubro de 2026.
O FAHR‑FaceSurvival foi treinado com fotos de dezenas de milhares de pacientes com câncer e validado externamente em uma coorte holandesa. Na validação, aproximadamente metade dos pacientes com as maiores pontuações ficaram em um grupo no qual cerca de 52% morreram em até 90 dias, enquanto cerca de 2% dos pacientes com as menores pontuações morreram no mesmo período.
O FAHR‑FaceAge estima a “idade biológica” aparente do paciente com base na foto. Em uma das análises, pacientes cuja aparência era pelo menos cinco anos mais velha que a idade cronológica apresentaram um risco de mortalidade cerca de 21% maior. A combinação das duas ferramentas melhorou o ajuste de modelos de sobrevida.
O Mass General Brigham registrou um pedido provisório de patente nos EUA para algoritmos faciais de saúde de próxima geração e iniciou um estudo público FaceAge aprovado por comitê de ética que permite que qualquer pessoa envie fotos para pesquisa e receba resultados.
Os autores do estudo e especialistas externos ressaltam que as ferramentas são experimentais e não estão prontas para uso rotineiro na clínica. Eles destacam a necessidade de ensaios prospectivos que comparem o desempenho da IA com o julgamento dos clínicos, avaliem a acurácia em diferentes grupos raciais e clínicos e investiguem riscos relacionados à privacidade, viés e interpretabilidade.