Une étude publiée lundi 19 octobre dans The Lancet Digital Health, selon People, décrit des outils d’IA capables d’estimer l’âge ou la survie de patients atteints de cancer à partir de photographies. Les chercheurs les présentent comme une aide à la décision, pas comme un substitut au médecin.
Le modèle FAHR-Face, présenté comme un modèle de fondation bien plus vaste que les travaux antérieurs de l’équipe sur FaceAge, a été entraîné sur plus de 40 millions d’images de visages. À partir de ce modèle, les chercheurs ont développé FAHR-FaceAge, qui estime l’âge biologique, et FAHR-FaceSurvival, qui prédit la survie des patients atteints de cancer directement à partir d’une photo.
Le modèle a été entraîné sur des images non étiquetées du jeu de données WebFace42M et estimait l’âge avec une marge d’erreur d’environ cinq ans.
Deux outils, deux zones du visage
L’outil de survie a été affiné sur 34 363 photographies de patients atteints de cancer. Chaque outil analyse des zones différentes du visage. Le modèle d’âge se concentrait sur les sillons nasogéniens, le front juste au-dessus des orbites et les tempes.
Le modèle de survie, lui, s’attachait à la zone située sous les yeux et autour de l’arête du nez. Les prédictions des deux outils n’étaient que faiblement corrélées, et leur combinaison a amélioré l’ajustement des modèles de survie.
Des écarts de risque sur environ 38 000 patients
Les chercheurs ont testé ces outils sur environ 38 000 patients atteints de cancer aux États-Unis et traités par radiothérapie. Sur un suivi d’environ quatre ans, les patients dont le visage paraissait au moins cinq ans de plus que leur âge réel présentaient un risque de décès supérieur de 21 %, tandis que ceux qui paraissaient avoir au moins cinq ans de moins avaient un risque inférieur de 17 %,.
Les patients du quartile le plus à risque selon FaceSurvival avaient un risque de mortalité plus de trois fois supérieur à celui des patients du quartile le moins à risque, d’après The ASCO Post.
Les résultats de l’outil d’estimation de l’âge se sont maintenus malgré les différences de pose, d’éclairage, d’expression et de maquillage, même s’ils ont légèrement varié après une rhinoplastie, a noté Becker’s.
Prudence avant un usage clinique
Hugo Aerts, directeur du programme d’intelligence artificielle en médecine de Mass General Brigham, a déclaré : « À notre connaissance, il s’agit de la première démonstration qu’un modèle d’IA peut prédire directement la survie au cancer à partir d’une simple photographie ».
Ces outils ne sont pas encore prêts à être utilisés dans les hôpitaux. Raymond Mak, auteur correspondant de l’étude, les présente comme une aide pour les médecins, et non comme un substitut. « Notre objectif est de rendre l’évaluation de l’état de santé à partir de photos du visage plus quantitative, plus cohérente et plus facile à déployer à grande échelle, afin qu’elle puisse éclairer des décisions de traitement personnalisées plutôt que de remplacer le jugement du médecin », a-t-il déclaré.
Haugg F et al. “Foundation Artificial Intelligence Models for Health Recognition Using Face Photographs (FAHR-Face): a model development and validation study” Lancet Digital Health DOI: 10.1016/j.landig.2026.101056
