CANCER : FaceAge, une photo du visage et l’IA pour le pronostic
C’est une nouvelle application, en santé, de l’intelligence artificielle, qui en analysant les caractéristiques de photos du visage, permet non seulement d’estimer l'âge biologique mais aussi de prédire l'évolution du cancer. Ce développement, mené par des chercheurs du Mass General Brigham (MGB, Boston) présenté dans le Lancet Digital Health, va éclairer les décisions thérapeutiques en matière de prise en charge du cancer et d'autres maladies chroniques liées à l'âge.
L'outil en question, FaceAge, est un algorithme d'apprentissage profond, un type d’intelligence artificielle (IA), qui utilise une photo du visage pour prédire l'âge biologique et la survie des patients atteints de cancer. L’outil part d’un principe -et d’un constat en médecine pour certaines pathologies- : les yeux sont parfois le reflet de l'âme, et de la santé. Ainsi, les chercheurs ont émis l’hypothèse que
l'âge biologique pourrait se refléter dans les caractéristiques faciales.
Au-delà, ces cliniciens du MGB avaient relevé que les patients atteints de cancer présentaient en moyenne un âge du visage plus élevé que ceux qui n'en étaient pas atteints et semblaient plus âgés d'environ 5 ans que leur âge chronologique.
Un visage apparaissant plus âgé semblant associé à de moins bons résultats de survie globale pour plusieurs types de cancer.
L’un des auteurs principaux, le Dr Hugo Aerts, directeur du programme d’IA du MGB, résume : « nous exploitons ici l’IA pour estimer l'âge biologique d'une personne à partir de photos de son visage, et nous démontrons que ces données peuvent être cliniquement significatives ».
Une photo, comme un simple selfie, contient de précieuses données
De nombreuses études ont mis en exergue l’importance de l’âge biologique vs âge chronologique.
Lors des consultations, l’apparence du patient peut apporter au médecin de précieuses indications sur son état de santé, sa vitalité, voire son mode de vie. Cette évaluation intuitive, combinée à l'âge chronologique du patient, ainsi qu'à d’autres mesures biologiques, peut aider à déterminer le meilleur traitement. Cependant, les médecins ne sont pas infaillibles, d'où la nécessité de mesures plus objectives et prédictives pour éclairer les décisions thérapeutiques.
L’étude exploite ainsi les technologies d'apprentissage profond et de reconnaissance faciale pour entraîner l’outil FaceAge. Soit, 58.851 photos de personnes présumées en bonne santé, issues de bases de données publiques et les photos de 6.196 patients atteints de cancer prises au début de la radiothérapie. L’analyse constate que :
- les patients atteints de cancer paraissent significativement plus âgés ;
- leur âge facial est en moyenne d'environ 5 ans supérieur à leur âge chronologique ;
- un âge facial plus élevé était associé à de moins bons résultats de survie ;
- le pronostic est particulièrement sombre chez les patients paraissant âgés de plus de 85 ans ;
- l’estimation de la durée de survie en fin de vie reste complexe avec l’outil,
- cependant, les prédictions des cliniciens ne sont quant à elles que légèrement supérieures à celles d'un tirage au sort, même après avoir pris en compte le contexte clinique, comme l'âge chronologique du patient et les caractéristiques de son cancer ;
- enfin, lorsque les médecins reçoivent les informations de l’outil FaceAge, leurs prédictions s’améliorent considérablement.
Le pronostic de survie a, à l’évidence, des implications thérapeutiques importantes dans la prise en charge du cancer. Si des recherches supplémentaires restent nécessaires avant la mise en œuvre en clinique de cette nouvelle technologie, celle-ci ouvre la voie à un tout nouveau domaine de découverte de biomarqueurs à partir de photographies, et son potentiel va déjà bien au-delà du traitement du cancer ou de la prédiction de l'âge.
« Alors qu’augmente la prévalence des maladies liées à l’âge, il devient toujours plus important de pouvoir prédire avec précision la trajectoire de vieillissement d'un individu ».
Source: The Lancet Digital Health 8 May, 2025 DOI: 10.1016/j.landig.2025.03.002 FaceAge, a deep learning system to estimate biological age from face photographs to improve prognostication: a model development and validation study
Lire aussi : DOULEUR : L’IA analyse le visage pour l’évaluer
Cette actualité a été publiée le 12/06/2025 par
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