Les yeux peuvent être la fenêtre de l'âme, mais l'âge biologique d'une personne pourrait se refléter dans ses caractéristiques faciales. Les enquêteurs du général de masse Brigham ont développé un algorithme d'apprentissage en profondeur appelé Faceage qui utilise une photo du visage d'une personne pour prédire l'âge biologique et les résultats de survie pour les patients atteints de cancer. Ils ont constaté que les patients atteints de cancer, en moyenne, avaient un visage plus élevé que ceux sans et apparaissaient environ cinq ans de plus que leur âge chronologique. Les prédictions plus anciennes du visage étaient associées à des résultats de survie globaux pires à travers plusieurs types de cancer. Ils ont également constaté que le visage a surpassé les cliniciens pour prédire les attentes à court terme des patients recevant une radiothérapie palliative. Leurs résultats sont publiés dans La santé numérique Lancet.
Nous pouvons utiliser l'intelligence artificielle (IA) pour estimer l'âge biologique d'une personne à partir des images du visage, et notre étude montre que les informations peuvent être cliniquement significatives. Ce travail démontre qu'une photo comme un selfie simple contient des informations importantes qui pourraient aider à éclairer la prise de décision clinique et les plans de soins pour les patients et les cliniciens. Quel âge quelqu'un semble par rapport à leur âge chronologique compte vraiment les individus avec des panes qui sont plus jeunes que leur âge chronologique ne mieux mieux après la thérapie contre le cancer. «
Hugo Aerts, PhD, co-Senior et auteur correspondant, directeur du programme Artificial Intelligence in Medicine (AIM) chez le général de masse Brigham
Lorsque les patients entrent dans les salles d'examen, leur apparence peut donner aux médecins des indices sur leur santé et leur vitalité globales. Ces évaluations intuitives combinées à l'âge chronologique d'un patient, en plus de nombreuses autres mesures biologiques, peuvent aider à déterminer le meilleur traitement. Cependant, comme quiconque, les médecins peuvent avoir des biais sur l'âge d'une personne qui peuvent les influencer, alimentant le besoin de mesures prédictives plus objectives pour éclairer les décisions de soins.
Avec cet objectif à l'esprit, les enquêteurs du général de masse Brigham ont mis à profit l'apprentissage en profondeur et les technologies de reconnaissance faciale pour former le visage. L'outil a été formé sur 58 851 photos d'individus en bonne santé présumés des ensembles de données publics. L'équipe a testé l'algorithme dans une cohorte de 6 196 patients cancéreux de deux centres, en utilisant des photographies régulièrement prises au début du traitement de la radiothérapie.
Les résultats ont montré que les patients atteints de cancer semblent significativement plus âgés que ceux sans cancer, et leur visage, en moyenne, avait environ cinq ans de plus que leur âge chronologique. Dans la cohorte des patients atteints de cancer, le visage plus âgé était associé à de pires résultats de survie, en particulier chez les personnes qui semblaient plus âgées de 85 ans, même après s'adapter à l'âge chronologique, au sexe et au type de cancer.
Il est difficile de cerner le temps de survie estimé en fin de vie, mais a des implications importantes sur le traitement dans les soins contre le cancer. L'équipe a demandé à 10 cliniciens et chercheurs de prédire l'espérance de vie à court terme de 100 photos de patients recevant une radiothérapie palliative. Bien qu'il y ait eu une large gamme dans leurs performances, dans l'ensemble, les prédictions des cliniciens n'étaient que légèrement meilleures qu'un retournement de pièces, même après leur conception clinique, comme l'âge chronologique du patient et le statut de cancer. Pourtant, lorsque les cliniciens ont également reçu les informations de FACEAGE du patient, leurs prédictions se sont considérablement améliorées.
Des recherches supplémentaires sont nécessaires avant que cette technologie puisse être prise en compte pour une utilisation dans un cadre clinique du monde réel. L'équipe de recherche teste cette technologie pour prédire les maladies, l'état de santé général et la durée de vie. Les études de suivi comprennent l'élargissement de ce travail dans différents hôpitaux, en regardant les patients à différents stades du cancer, en suivant les estimations du visage au fil du temps et en testant sa précision contre les ensembles de données de chirurgie plastique et de maquillage.
« Cela ouvre la porte à un tout nouveau domaine de la découverte de biomarqueurs à partir de photographies, et son potentiel va bien au-delà des soins du cancer ou de l'âge de prédiction », a déclaré l'auteur co-ennior Ray Mak, MD, membre du corps professoral du programme AIM du général de masse Brigham. « Alors que nous considérons de plus en plus différentes maladies chroniques comme des maladies du vieillissement, il devient encore plus important de pouvoir prédire avec précision la trajectoire du vieillissement d'un individu. J'espère que nous pourrons finalement utiliser cette technologie comme un système de détection précoce dans une variété d'applications, dans un cadre réglementaire et éthique solide, pour aider à sauver des vies. »
