IT之家 Le 20 octobre : selon Bloomberg, des chercheurs ont développé un outil d'intelligence artificielle capable de prédire les chances de survie des patients atteints de cancer à partir d'une simple photo du visage. Cet outil peut compléter le jugement clinique fondé sur l'expérience des médecins et devrait servir de référence pour l'élaboration des plans de traitement, s'avérant particulièrement utile dans les contextes où les données médicales sont insuffisantes.
Ce nouveau modèle a été entraîné à la fois pour estimer l'âge d'une personne et pour prédire la survie de patients atteints de cancer. L'équipe de recherche a entraîné le modèle à l'aide de plus de 4000 万 d'images de visages ainsi que des photos de plus de 3 万 patients atteints de cancer, dont beaucoup sont déjà décédés. Cette étude, publiée dans la revue The Lancet Digital Health, montre que l'outil génère un score de risque pour chaque patient, les patients obtenant les scores les plus élevés étant plus susceptibles de mourir dans les 90 jours.
Les chercheurs affirment qu'un tel résultat constitue une première. Raymond Mak, radio-oncologue au Mass General Brigham Cancer Institute et co-auteur de l'article, indique que les médecins, dès leur formation, évaluent l'état des patients par leur apparence, mais qu'il leur est « généralement difficile d'estimer avec précision la durée de survie restante des patients en fin de vie ».
Lors d'une interview, Mak a déclaré : « Nous pensons que, grâce à l'intelligence artificielle, une simple photo du visage suffit à capturer une partie des réserves physiologiques du corps humain et le risque de mort. »
Cet outil IA estime l'âge avec une erreur d'environ 5 ans et peut également répartir de manière fiable les patients en deux groupes, à haut risque et à faible risque, dont les risques de mortalité diffèrent nettement. Le modèle est efficace chez des populations d'âges, d'origines ethniques, de sexes et de types de cancer différents.
IT之家 note que de plus en plus d'outils IA sont expérimentés dans le domaine de la détection et du traitement du cancer : certains aident au diagnostic par la lecture d'images médicales, d'autres analysent les gènes et les facteurs de risque liés au mode de vie pour prédire le risque individuel de développer un cancer.
Bien que les résultats expérimentaux semblent prometteurs, Miroslaw Bober, professeur de traitement vidéo et d'apprentissage automatique à l'Université du Surrey, estime que cet outil n'est pas encore prêt pour un usage clinique ; il n'a pas participé à cette étude.
« Prédire un résultat ne revient pas à en expliquer la cause », a déclaré Bober. « Cette étude n'a pas démontré que ces prédictions apportent, au-delà de l'évaluation par les médecins de l'état de santé global du patient, une information supplémentaire ayant une valeur clinique, et l'étude elle-même n'a pas mesuré ce type d'évaluation par les médecins. » Il ajoute que cet outil doit encore faire l'objet de tests supplémentaires dans différents hôpitaux et auprès de différents groupes de patients, en comparaison avec le jugement subjectif des médecins.
Mak, qui a développé cet outil avec son équipe, a indiqué que la qualité des prédictions du modèle concernant la survie l'a beaucoup surpris. L'équipe a découvert que l'algorithme se concentrait principalement, lors de son évaluation, sur l'arête du nez et la zone sous les yeux. Après avoir consulté la documentation, Mak a constaté qu'Hippocrate avait été le premier à décrire le creusement des orbites, l'affaissement des tempes et la maigreur de la pointe du nez comme des signes extérieurs précoces annonçant la fin de la vie.
Mak a précisé que cet outil ne sera pas utilisé pour refuser ou limiter l'accès des patients aux traitements. « Nous savons que, face à des patients en fin de vie, les médecins recourent parfois à un traitement excessif », a-t-il dit. À ses yeux, il s'agit simplement « d'ajouter une information de référence supplémentaire pour les médecins ».