馃懁 FAHR-Face Suite: Salud, Fragilidad y Fenotipo Facial
Demostraci贸n interactiva de los modelos FAHR-Face (Foundation Artificial Intelligence Models for Health Recognition by Use of Face Photographs), publicado en The Lancet Digital Health (2026) por investigadores de AIM-Harvard & Mass General Brigham.
An谩lisis de Fragilidad Biol贸gica Facial + Explicabilidad (XAI)
En el estudio de Harvard, la aceleraci贸n de la edad facial (螖-Age) predijo la fragilidad sist茅mica y supervivencia oncol贸gica.
Esta pesta帽a incluye: Auditor铆a de calidad t茅cnica, Estimaci贸n de fragilidad, Mapa de calor de atenci贸n (d贸nde mira la IA) y Descarga de informe cl铆nico.
El informe cl铆nico aparecer谩 aqu铆 tras pulsar el bot贸n.
| Fotograf铆a facial para examen cl铆nico | Edad cronol贸gica real (DNI) | Centrado y recorte facial autom谩tico |
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Demostraci贸n de Reconstrucci贸n de Parches Ocultos
El modelo fundacional de Harvard aprende ocultando el 75% de los parches de una cara.
Sube una foto y observa c贸mo la IA reconstruye el rostro a partir de los fragmentos visibles.
| Sube una fotograf铆a de rostro | Centrado y recorte facial autom谩tico |
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Compara dos fotograf铆as utilizando el modelo fundacional FAHR-Face (MAE de 768 dimensiones).
Estima la edad en cada foto, calcula la diferencia temporal de a帽os y analiza la similitud anat贸mica.
| Fotograf铆a A (ej. foto actual) | Fotograf铆a B (ej. foto joven o familiar) |
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驴C贸mo funciona la tecnolog铆a FAHR-Face?
- Preentrenamiento Fundacional: Se entren贸 un Vision Transformer (ViT) sobre m谩s de 40 millones de rostros (WebFace42M) con el m茅todo Masked Autoencoder (MAE), donde la red aprende a reconstruir rostros tras ocultar el 75% de la imagen.
- FAHR-FaceAge: Ajuste fino sobre m谩s de 740.000 fotos etiquetadas con edad cronol贸gica en 10 bases de datos p煤blicas.
- Riesgo y Supervivencia (Paper Lancet Digital Health 2026): Los investigadores demostraron que la brecha entre edad aparente y edad real (螖-Age) predice de forma independiente el estado de salud, fragilidad biol贸gica y supervivencia oncol贸gica.
- Pesos oficiales:
fridolin22/FAHR-Face - Repositorio de c贸digo: AIM-Harvard/FAHR-Face
- Publicaci贸n: The Lancet Digital Health (2026) doi:10.1016/j.landig.2026.101056