Une simple photographie du visage pourrait bientôt permettre aux médecins d’identifier les patients atteints de cancer les plus fragiles. Des chercheurs du Mass General Brigham, aux États-Unis, ont développé une intelligence artificielle capable d’associer certains traits faciaux au risque de mortalité chez les personnes atteintes de cette maladie. Publiés le 19 octobre dans The Lancet Digital Health, leurs travaux ouvrent des perspectives pour améliorer les chances de survie et personnaliser les traitements. Mais ils soulèvent aussi des questions sur la fiabilité clinique de cette technologie et l’utilisation des données.
Un selfie pourrait-il bientôt fournir aux oncologues un moyen de savoir combien de temps il reste à vivre à leurs patients ? Des chercheurs du Mass General Brigham, aux États-Unis, ont développé une intelligence artificielle capable d’associer certains traits faciaux au risque de mortalité chez les personnes atteintes de cette maladie. Publiés le 19 octobre dans The Lancet Digital Health, leurs travaux ouvrent des perspectives pour personnaliser les traitements et améliorer les chances de survie des patients.
Cet outil ne permet pas de déterminer combien de temps il reste à vivre à un patient
Baptisé FAHR-Face, ce système d’intelligence artificielle analyse des photographies pour estimer l’âge apparent du visage ainsi que le pronostic du patient. Selon l’étude publiée dans The Lancet Digital Health, les personnes classées dans le quart présentant les scores de risque les plus élevés avaient un risque instantané de décès plus de trois fois supérieur à celui du quart le moins exposé, après prise en compte de facteurs cliniques connus. Cette association statistique ne permet toutefois pas de déterminer combien de temps il reste à vivre à un patient.
Plus de 40 millions de photographies de personnes atteintes de cancer collectées sur Internet pour entraîner l’IA
Pour concevoir leur outil, les chercheurs ont entraîné le modèle initial sur plus de 40 millions de photographies collectées sur Internet. Le système a d’abord appris à reconnaître les caractéristiques faciales sans disposer de diagnostics médicaux associés. Il a ensuite servi de base à deux algorithmes spécialisés : FAHR-FaceAge, consacré à l’estimation de l’âge facial, et FAHR-FaceSurvival, destiné à évaluer la survie des patients atteints de cancer.
Ces deux algorithmes exploitent des régions différentes du visage. Le premier accorde notamment de l’importance aux tempes, au front et aux sillons nasogéniens, tandis que le second analyse davantage la zone sous les yeux et l’arête du nez. Leurs résultats apportent des informations complémentaires et leur combinaison a amélioré les performances du modèle de survie dans une cohorte externe de validation.
Cette IA ne sert ni à détecter un cancer à partir d’un selfie ni à remplacer le diagnostic médical
Au cours de leur étude, les chercheurs ont observé une certaine robustesse face aux variations de pose, d’éclairage, d’expression et de maquillage. Les estimations de l’âge facial sont par ailleurs restées relativement stables après plusieurs interventions esthétiques testées. L’objectif de leur outil est d’aider les oncologues à mieux apprécier la fragilité physique des patients avant de proposer une chirurgie, une radiothérapie ou un traitement lourd. Il ne sert donc ni à détecter un cancer à partir d’un selfie ni à remplacer le diagnostic médical. FAHR-Face pourrait compléter les évaluations existantes et contribuer à adapter les décisions thérapeutiques.
Certains scientifiques ont des réserves
Des réserves demeurent cependant. Le professeur Wilbur Lam, de l’université Emory, estime que l’utilité clinique de cette approche doit encore être démontrée. Miroslaw Bober, de l’université de Surrey, souligne également qu’une prédiction statistique ne constitue pas une explication du phénomène observé. Il reste notamment à vérifier si l’IA apporte des informations supplémentaires par rapport à l’évaluation habituelle des médecins et si ses performances se maintiennent dans différentes populations et différents établissements.
Des études prospectives devront confirmer l’intérêt réel de cet outil pour les patients et garantir une utilisation fiable
Au-delà de ses perspectives médicales, FAHR-Face soulève des interrogations sur la collecte et la réutilisation des millions de visages ayant servi à son entraînement. En attendant d’y apporter des réponses, les chercheurs poursuivent leurs travaux pour renforcer la validation des outils. Avant leur éventuelle intégration dans les hôpitaux, des études prospectives devront confirmer leur intérêt réel pour les patients et garantir une utilisation suffisamment fiable et équitable.
