Así se identifica un cadáver con inteligencia artificial

La mayoría conocemos, aunque solo sea por haber visto una serie policiaca en la televisión, tal como 'CSI', 'Dexter' o 'Bones', que existen distintas técnicas que ayudan en el proceso de identificación de personas cuando aparece un cadáver en la escena de un crimen. Entre las más famosas están la identificación por dactilogramas (huellas dactilares), por odontogramas (dientes) y por el ADN, aunque también hay otras como la comparación de radiografías o la superposición cráneo-facial. No parece nada nuevo, pero lo realmente novedoso es la inmensa contribución que está haciendo la tecnología a la medicina forense, especialmente la inteligencia artificial (IA).

En esta línea destaca un proyecto de la Universidad de Granada que, a través de su cooperativa Panacea, ha empezado a comercializar un software de IA, llamado Skeleton-ID, que facilita la identificación de restos óseos por superposición cráneo-facial. Esta técnica tiene más de 150 años de antigüedad y consiste en comparar un cráneo hallado con una fotografía de la cara de la persona a la que se sospecha que puede pertenecer, para ver si coinciden. Para tal fin, se coloca el cráneo en la misma posición en la que se tomó la fotografía, guiándose por una serie de puntos antropométricos, llamados 'landmarks' y unos valores de tejido blando estimados. Es una tarea que parece sencilla, pero es más compleja de lo que uno se imagina porque, para ser válido, el encaje de uno sobre otro debe ser muy preciso.

«Esta antes era una labor que se realizaba de forma manual, es decir, se tomaban decenas de fotografías del cráneo, se revelaban (no existían todavía las cámaras digitales) y se superponían y comparaban con la fotografía de la que se disponía. Era un proceso muy lento y tedioso en el que se podían tardar días», cuenta Inmaculada Alemán, catedrática de Antropología Física adscrita al Departamento de Medicina Legal, Toxicología y Antropología Física de la Universidad de Granada (UGR).

La solución propuesta por Skeleton-ID es la de automatizar todo este proceso. «Nosotros sustituimos el fotografiado masivo del cráneo por la digitalización tridimensional del mismo, un modelo que se puede manipular desde un ordenador, y es el propio sistema el que, de forma automática, trata de encontrar el mejor alineamiento, o la mejor superposición, sobre la fotografía antemortem de la persona desaparecida», explica Sergio Damas, catedrático del departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UGR.

«De esta forma hemos conseguido realizar identificaciones en segundos», destaca su compañero Óscar Cordón, catedrático en el departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la UGR. «Nuestra idea era crear un sistema que automatizase cualquier tarea que el forense tenga que realizar para agilizar su trabajo, pero dejándole siempre la última palabra, es decir, aunque el algoritmo muestre un porcentaje de coincidencia determinado al finalizar la superposición, es el especialista el que concluye finalmente si cráneo y cara pertenecen, o no, a la misma persona».

El hecho de utilizar el cráneo como referencia, y no otro hueso, responde a que, «desde el punto de vista antropológico consideramos que a cada cráneo le corresponde una sola cara, como si fuese una huella dactilar ósea», aclara Alemán.

A pesar de todo, los protocolos forenses internacionales no consideran la superposición cráneo-facial una técnica primaria para la identificación, como lo son el ADN o las huellas dactilares, pues dado el reducido número de estudios, en lugar de seguir una metodología uniforme, cada experto tiende a aplicar su propio enfoque al problema, lo que conduce a información contradictoria sobre su fiabilidad. Para remediarlo, en el marco del proyecto europeo 'Nuevas Metodologías y Protocolos de Identificación Forense por Superposición Cráneo-facial'(MEPROCS), se propuso un estándar común, evitando suposiciones particulares que pudiesen sesgar el proceso.

Sin embargo, aunque no sea la técnica más segura, es realmente útil en casos de identificación de último recurso, es decir, cuando no es posible poner en práctica otras, ya sea por las circunstancias de la muerte o el estado del cadáver. De ahí que se esté intentando promover para la identificación de restos óseos hallados en fosas comunes, como las de la Guerra Civil española, o para personas fallecidas en catástrofes naturales, que son más de los que pensamos.

De hecho, el número de cadáveres no identificados en el mundo es asombroso y espeluznante. Lo peor de todo es que sigue creciendo, especialmente debido a las repetidos conflictos bélicos, muertes violentas o desapariciones forzosas y catástrofes naturales, entre otros. Por ejemplo, en los últimos veinte años, estos los desastres masivos han causado más de 1.300 millones de muertes. El ciclón en Mozambique de 2019 causó más de 700 pérdidas de vidas humanas y el devastador terremoto en Haití de 2010 mató a más de 160.000 personas, muchas de ellas aún sin identificar.

La situación es especialmente dramática en los países latinoamericanos, como México, donde se contabilizan más de 26.000 cadáveres no identificados y más de 40.000 personas desaparecidas, según datos de la Comisión Nacional de Búsqueda (CNB) del país. En territorios vecinos las cifras no son mucho mejores: más de 83.000 en Colombia, alrededor de 45.000 en Guatemala y más de 30.000 en Argentina. Por su parte, la Unión Europea se enfrenta, en los últimos años, a una ola de migración sin precedentes y a un número cada vez mayor de muertos no identificados en el Mediterráneo. Más de 15.000 personas han fallecido intentando cruzar este mar, según cifras de la Organización Internacional para las Migraciones (OIM).

Todo ello manifiesta la necesidad de iniciativas y técnicas que permitan solucionar dicha problemática, pues la identificación humana es de gran importancia no solo para resolver graves problemas legales –por ejemplo, sin la identidad de una persona no se pueden cerrar certificados de defunción–, sino también sociales, pues la falta del cuerpo de un ser querido dificulta atravesar el duelo por su muerte de forma adecuada.

Aun así, en España, la superposición cráneo-facial no es el proceso de identificación más común y se ha utilizado únicamente en una veintena de casos desde los años 90. Entre ellos, para identificar los restos de una mujer malagueña con alzhéimer que desapareció y cuyos restos fueron hallados meses más tarde, o para casos de violencia doméstica. Sin embargo, hay otros países, como la India, donde se emplea constantemente. «Todo depende de la legislación de cada uno de ellos. Eso no quita que en nuestro país se haya utilizado esta técnica como prueba pericial en los juzgados», observa Cordón. «Trabajamos mucho en colaboración con el Instituto de Medicina Legal y Ciencias Forenses y con la Guardia Civil», declara Alemán.

Fuera de nuestras fronteras, el software ha sido muy bien acogido por países como Lituania, Alemania, Japón, Brasil, Sudáfrica, México y Reino Unido. «La inteligencia artificial puede ayudar, y ya lo hace desde hace tiempo, a automatizar tareas concretas para realizarlas de forma más rápida y precisa, sin cansarse. Tiene aplicaciones en muchos campos, no solo la antropología forense, pero en este aspecto consideramos que permitirá cerrar muchas heridas familiares», concluye Óscar Ibáñez, CEO de Panacea.

Antes de realizar cualquier identificación, los antropólogos realizan un perfil biológico que ayuda a cribar el número de candidatos potenciales a los que pueden pertenecer los restos óseos encontrados. Para ello, determinan la edad, el sexo y la altura. Estos datos son los que se le dan al sistema de IA.

Con un escáner especializado se obtiene un modelo tridimensional digital del cráneo, con un error inferior a un milímetro. Además, es necesario disponer de una foto antemortem reciente del potencial candidato, o mejor dos, a poder ser una frontal y otra de perfil, para que la identificación sea más precisa.

Se trata de puntos antropométricos que se colocan tanto en el cráneo en 3D como en la foto y que sirven para realizar el emparejamiento. Son puntos muy representativos, como los lacrimales o la barbilla. En general, son los lugares donde menos afecta el envejecimiento o la cantidad de grasa.

El algoritmo trata de encontrar la mejor superposición posible del cráneo y la fotografía, colocando el primero en la posición en la que estaría cuando se tomó la imagen (o imágenes) y guiándose por los 'landmarks' señalados, que deben coincidir, aunque pueda haber un mínimo desfase.

El sistema recoge los resultados obtenidos y muestra un porcentaje de coincidencia que varía entre el 0 y el 1. Si el emparejamiento no casa bien, el grado de coincidencia será muy bajo (0,2 o 0,3), y viceversa. Con esos datos, el forense concluye si el cráneo y la foto corresponden, o no, la misma persona.

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