Une photographie du visage pourrait apporter une information supplémentaire aux médecins qui soignent un cancer. Des chercheurs du réseau hospitalier américain Mass General Brigham ont développé FAHR-FaceSurvival, une intelligence artificielle conçue pour estimer le risque de décès de patients déjà diagnostiqués.
Leurs travaux, publiés dans The Lancet Digital Health, portent sur une estimation statistique. L’outil ne permet ni de détecter une tumeur sur un selfie, ni de déterminer avec certitude combien de temps une personne va vivre.
Des écarts importants entre les groupes de patients
Le système repose sur un modèle initial entraîné sur plus de 40 millions d’images faciales, puis adapté à l’analyse de photographies de patients atteints de cancer.
Dans les résultats rapportés, 52,5 % des 122 patients classés à haut risque sont décédés dans les 90 jours suivant l’évaluation. À l’inverse, cette proportion était de 2 % parmi les 975 patients du groupe présentant le risque le plus faible.
Ces pourcentages décrivent les résultats observés dans des groupes étudiés. Ils ne constituent pas une prédiction certaine pour chaque malade. Ils ne signifient pas non plus que l’outil atteint un taux de précision de 52,5 %.
Deux outils qui analysent des indices différents
Les chercheurs ont également développé FAHR-FaceAge, qui estime un âge à partir des caractéristiques du visage, utilisé comme indicateur du vieillissement biologique.
Les deux modèles exploitent des régions différentes. Celui consacré à la survie s’appuie notamment sur la zone située sous les yeux et autour de l’arête du nez. Celui consacré à l’âge analyse davantage les tempes, le front et les plis reliant le nez aux coins de la bouche.
Un appui potentiel aux décisions médicales
L’objectif est d’aider les équipes à mieux apprécier la fragilité des patients avant des traitements lourds. Une telle information pourrait compléter l’évaluation clinique lors du choix d’une chirurgie, d’une radiothérapie ou d’un traitement médicamenteux.
Cette technologie reste toutefois un outil de recherche. Son intérêt pour les décisions thérapeutiques doit encore être confirmé avant une utilisation courante auprès des patients.