Une simple photo de visage peut donner des indices sur la survie d’un patient atteint d’un cancer. Cette IA cherche à les retrouver

Lorsqu’une personne reçoit un diagnostic de cancer, il est important de commencer le traitement le plus tôt possible. Mais le problème auquel les oncologues sont confrontés ici est de décider quel est le meilleur traitement à prescrire, car même si l’on pense que l’on peut toujours opter pour les médicaments les plus agressifs, la réalité est qu’ils peuvent être mortels pour le patient.

L’état général d’un patient est l’un des facteurs les plus critiques lorsqu’une équipe décide du type de traitement, car parler d’une personne très âgée et fragile n’est pas la même chose que parler d’un garçon jeune et formé. Ici, l’évaluation dépendait de l’œil clinique du spécialiste, mais ils travaillent désormais sur une IA capable de lire notre visage avec une précision étonnante pour en dessiner un profil.

Ce système a été baptisé FAHR-Face et cherche a priori à prédire le risque de mortalité et à estimer l’âge biologique des patients atteints de cancer en se basant uniquement sur des photographies faciales.

Le travail. Pour mettre au point une machine capable de comprendre les ravages des maladies sur le visage humain, les scientifiques ne sont pas partis de zéro. Ici, le modèle de base a été formé à l’aide de plus de 40 millions de photographies de visages, et à partir de là, l’IA a été divisée pour s’entraîner avec 34 363 photographies de patients en oncologie afin d’avoir deux modèles :

• FAHR-FaceAge : Conçu pour calculer l’âge biologique (quel âge semble réellement avoir le corps, au-delà de la date de naissance).
• FAHR-FaceSurvival : spécialement formé pour prédire le risque global de mortalité.

La revue. Pour vérifier que le système fonctionnait réellement et ne mémorisait pas simplement les données de son hôpital d’origine, le modèle a été soumis à une validation indépendante dans une cohorte différente comprenant près de 5 000 patients. De plus, les chercheurs ont veillé à ce que l’IA soit robuste et ne se laisse pas tromper par des variables telles que le maquillage, l’éclairage, la pose ou même la chirurgie esthétique pratiquée.

Comment il le fait. Selon les recherches, pour estimer l’âge biologique, l’intelligence artificielle concentre son « attention » sur les sillons nasogéniens, le front et les tempes. Cependant, lorsqu’il s’agit de prédire la survie, l’algorithme examine la zone située sous les yeux et l’arête du nez.

Chose qui fonctionne plutôt bien, puisque les patients situés dans le quartile à risque le plus élevé classé par l’IA avaient un risque de mortalité 3,23 fois supérieur à celui du quartile à risque le plus faible. Traduit en chiffres absolus sur 122 patients classés à haut risque, 52,5 % sont décédés dans les 90 jours, ce qui montre que c’était assez proche de la réalité.

C’est un support. Bien que nous parlions de chiffres importants, la réalité est que les experts demandent la prudence, car ce système ne diagnostique pas le cancer et ne donne pas de « date de péremption » exacte aux patients. Il s’agit d’estimations purement statistiques appliquées aux personnes ayant déjà un diagnostic oncologique.

La réalité est que la technologie doit encore surmonter d’importantes limites. Les données actuelles proviennent d’études rétrospectives basées sur des cohortes où les patients sont majoritairement blancs, ce qui nécessite de continuer à entraîner le modèle afin qu’il ne fasse pas de discrimination en fonction de la couleur de la peau. Par ailleurs, les données détaillées sur la toxicité spécifique des traitements font défaut et, surtout, il n’a pas encore été démontré par des essais cliniques prospectifs que l’utilisation de cette IA améliore les décisions médicales ou allonge la survie réelle des patients.

Images | studio de cotonbro

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