Un outil d'IA utilise des photos de visage pour estimer l'âge biologique et prédire l'issue du cancer
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Les yeux sont peut-être le miroir de l'âme, mais l'âge biologique d'une personne pourrait se refléter dans ses caractéristiques faciales. Des chercheurs du Mass General Brigham ont développé un algorithme d'apprentissage profond appelé FaceAge, qui utilise une photo du visage pour prédire l'âge biologique et les chances de survie des patients atteints de cancer.
Ils ont constaté que les patients atteints de cancer présentaient en moyenne un FaceAge plus élevé que les autres et paraissaient environ cinq ans plus âgés que leur âge chronologique. Des prédictions de FaceAge plus anciennes étaient associées à de moins bons résultats de survie globale pour plusieurs types de cancer. Ils ont également constaté que FaceAge était plus performant que les cliniciens pour prédire l'espérance de vie à court terme des patients recevant une radiothérapie palliative. Leurs résultats sont publiés dans The Lancet Digital Health .
« Nous pouvons utiliser l'intelligence artificielle (IA) pour estimer l'âge biologique d'une personne à partir de photos de visage, et notre étude montre que ces informations peuvent être cliniquement significatives », a déclaré Hugo Aerts, PhD , co-auteur principal et auteur correspondant, directeur du programme d'intelligence artificielle en médecine (AIM) au Mass General Brigham. « Ces travaux démontrent qu'une photo, comme un simple selfie, contient des informations importantes qui pourraient éclairer la prise de décision clinique et les plans de soins pour les patients et les cliniciens. L'âge apparent d'une personne par rapport à son âge chronologique est vraiment important : les personnes dont l'âge facial est plus jeune que leur âge chronologique s'en sortent nettement mieux après un traitement contre le cancer. »
Lorsque les patients entrent dans les salles d'examen, leur apparence peut donner aux médecins des indications sur leur état de santé général et leur vitalité. Ces évaluations intuitives, combinées à l'âge chronologique du patient, ainsi qu'à de nombreuses autres mesures biologiques, peuvent aider à déterminer le meilleur traitement. Cependant, comme tout le monde, les médecins peuvent avoir des préjugés sur l'âge d'une personne, ce qui peut les influencer, d'où la nécessité de mesures prédictives plus objectives pour éclairer les décisions de soins.
Dans cet objectif, les chercheurs du Mass General Brigham ont exploité les technologies d'apprentissage profond et de reconnaissance faciale pour entraîner FaceAge. L'outil a été entraîné sur 58 851 photos de personnes présumées en bonne santé issues de bases de données publiques. L'équipe a testé l'algorithme auprès d'une cohorte de 6 196 patients atteints de cancer, issus de deux centres, à partir de photographies prises régulièrement au début d'un traitement de radiothérapie.
Les résultats ont montré que les patients atteints de cancer paraissent significativement plus âgés que ceux qui n'en souffrent pas, et que leur âge facial était en moyenne supérieur d'environ cinq ans à leur âge chronologique. Dans la cohorte de patients atteints de cancer, un âge facial plus élevé était associé à de moins bons résultats de survie, en particulier chez les personnes paraissant âgées de plus de 85 ans, même après ajustement en fonction de l'âge chronologique, du sexe et du type de cancer.
L'estimation de la durée de survie en fin de vie est difficile à cerner, mais elle a des implications thérapeutiques importantes dans la prise en charge du cancer. L'équipe a demandé à dix cliniciens et chercheurs de prédire l'espérance de vie à court terme à partir de 100 photos de patients recevant une radiothérapie palliative.
Malgré des résultats très variables, les prédictions des cliniciens n'étaient globalement que légèrement supérieures à celles d'un tirage au sort, même après avoir pris connaissance du contexte clinique, comme l'âge chronologique du patient et son statut cancéreux. Cependant, lorsque les cliniciens ont également reçu les informations « FaceAge » du patient, leurs prédictions se sont nettement améliorées.
Des recherches supplémentaires sont nécessaires avant que cette technologie puisse être envisagée en milieu clinique réel. L'équipe de recherche teste actuellement cette technologie pour prédire les maladies, l'état de santé général et l'espérance de vie. Des études complémentaires incluent l'extension de ces travaux à différents hôpitaux, l'étude de patients à différents stades de cancer, le suivi des estimations de FaceAge au fil du temps et la vérification de sa précision par rapport aux données de chirurgie plastique et de maquillage.
« Cela ouvre la voie à un tout nouveau domaine de découverte de biomarqueurs à partir de photographies, et son potentiel va bien au-delà du traitement du cancer ou de la prédiction de l'âge », a déclaré le Dr Ray Mak, co-auteur principal et membre du corps professoral du programme AIM au Mass General Brigham. « Alors que nous considérons de plus en plus les différentes maladies chroniques comme des maladies liées au vieillissement, il devient encore plus important de pouvoir prédire avec précision la trajectoire de vieillissement d'un individu. J'espère que nous pourrons à terme utiliser cette technologie comme système de détection précoce dans diverses applications, dans un cadre réglementaire et éthique rigoureux, afin de contribuer à sauver des vies. »