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O modelo foi desenvolvido por pesquisadores do Mass General Brigham, sistema de saúde, pesquisa e ensino médico sediado em Boston, nos Estados Unidos. Chamado FAHR-Face, o sistema é um modelo de inteligência artificial desenvolvido para identificar indicadores de saúde a partir de fotografias do rosto. A tecnologia deu origem a duas ferramentas complementares: a FAHR-FaceAge, que estima a idade biológica de uma pessoa, e a FAHR-FaceSurvival, que calcula o risco de sobrevivência de pacientes com câncer com base em características faciais.

A idade biológica não é a mesma que a idade cronológica. Enquanto a segunda corresponde ao tempo transcorrido desde o nascimento, a primeira busca representar aspectos do estado físico e do envelhecimento do organismo. No estudo, pacientes cuja idade biológica estimada era superior à idade real apresentaram maior risco de morte durante o acompanhamento.

A diferença entre a idade facial estimada e a idade cronológica foi associada ao risco de morte. Entre pacientes com câncer tratados com radioterapia nos Estados Unidos, aqueles cuja idade facial estimada era pelo menos cinco anos superior à idade cronológica apresentaram risco de morte 21% maior em comparação com os demais participantes. Já aqueles cuja idade facial estimada era pelo menos cinco anos inferior à idade cronológica apresentaram risco 17% menor em comparação com os demais pacientes que não se enquadravam nesse grupo.

As duas ferramentas analisam regiões diferentes do rosto. A FAHR-FaceAge atribui maior importância às linhas entre o nariz e os cantos da boca, à região da testa acima dos olhos e às têmporas. Já a FAHR-FaceSurvival concentra parte relevante de suas análises na região abaixo dos olhos e ao redor da ponte do nariz. Segundo os pesquisadores, os dois sistemas captam informações complementares.

Os resultados ainda não permitem prever o destino de um paciente individual. O estudo avalia a capacidade estatística dos modelos de identificar associações com a sobrevivência. Isso não significa que uma fotografia determine se alguém vai morrer ou sobreviver, nem que a ferramenta possa substituir exames, avaliação clínica ou o julgamento dos médicos.

A expectativa é que a tecnologia possa apoiar decisões médicas. No futuro, a análise facial poderá contribuir para avaliar a condição física de pacientes antes de tratamentos intensivos, como radioterapia, cirurgia e terapias sistêmicas. Raymond Mak, oncologista do Mass General Brigham e um dos autores do trabalho, afirmou ao The Guardian que o objetivo é apoiar decisões individualizadas, e não substituir a avaliação dos profissionais de saúde.

A ferramenta ainda precisa de validação clínica. Os autores apontam que os dados vieram principalmente de centros de países de alta renda e que fatores como qualidade da imagem, iluminação e expressão facial podem influenciar os resultados. Eles defendem novas pesquisas com populações mais diversas e estudos prospectivos para verificar se o uso da tecnologia melhora as decisões médicas e os resultados dos pacientes.

O estudo também identificou associações com hábitos de vida. Tabagismo, consumo elevado de álcool e uso de drogas apareceram relacionados a uma aparência facial estimada como mais envelhecida. Essas associações, porém, não demonstram, por si só, uma relação de causa e efeito nem significam que o algoritmo possa diagnosticar hábitos ou condições de saúde a partir de uma fotografia.

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