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title: Une IA estime le risque de mortalité des patients atteints de cancer à partir d’un selfie
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![Une IA estime le risque de mortalité des patients atteints de cancer à partir d’un selfie](https://f2.hespress.com/wp-content/uploads/2024/10/cancer_mortalite.jpg)

[Zoubida Senoussi](https://fr.hespress.com/author/zoubida-senoussi "Articles par Zoubida Senoussi")samedi 24 octobre 2026 - 04:11

**Des chercheurs américains ont développé un outil d’intelligence artificielle capable d’évaluer le risque de mortalité à court terme chez des patients atteints de cancer à partir d’une simple photographie du visage. Publiée dans la revue The Lancet Digital Health, cette étude ouvre des perspectives pour le suivi médical, tout en soulignant les limites de cette technologie.**

Une simple photo du visage pourrait-elle fournir des indications sur l’état de santé d’un patient atteint de cancer ? C’est la piste explorée par une équipe de chercheurs de l’hôpital Mass General Brigham, dans le Massachusetts, aux États-Unis. Leur outil, baptisé FAHR-FaceSurvival, utilise l’intelligence artificielle pour analyser certains traits du visage et estimer le risque de mortalité à court terme.

Le modèle repose sur FAHR-Face, une intelligence artificielle préentraînée sur plus de 40 millions d’images faciales, puis adaptée à cette application médicale grâce à 34 363 photographies de patients atteints de cancer. Les chercheurs ont ensuite évalué ses performances sur un sous-groupe de 3 820 patients issu de la base de données Harvard-RT.

Selon les résultats publiés dans The Lancet Digital Health, l’outil a identifié un groupe de 122 patients considérés comme présentant un risque élevé de mortalité. Parmi eux, 52,5 % sont décédés dans les 90 jours suivant l’évaluation. À l’inverse, seuls 2 % des 975 patients classés dans la catégorie de risque la plus faible sont décédés au cours de cette même période.

Ces résultats suggèrent que les informations extraites d’une photographie faciale pourraient contribuer à repérer certains patients particulièrement vulnérables. Ils ne signifient toutefois pas qu’un selfie permet, à lui seul, de déterminer avec certitude l’évolution d’un cancer ou les chances de survie d’une personne.

**Une IA pour estimer aussi l’âge biologique**

Les chercheurs ont également développé un second outil, baptisé FAHR-FaceAge, conçu pour estimer l’âge biologique d’une personne à partir de son visage. Contrairement à l’âge chronologique, qui correspond au nombre d’années écoulées depuis la naissance, l’âge biologique cherche à refléter certains aspects du vieillissement de l’organisme.

Testé sur plusieurs ensembles de données, ce modèle a notamment permis d’observer des différences de mortalité à court terme selon l’écart entre l’âge biologique estimé et l’âge réel des patients.

Parmi 1 060 patients dont l’âge biologique estimé dépassait d’au moins 20 ans leur âge chronologique, 21 % sont décédés dans les 90 jours suivant l’évaluation. À l’opposé, environ 6 % des 4 195 patients dont l’âge biologique estimé était inférieur d’au moins dix ans à leur âge réel sont décédés pendant la même période.

Les chercheurs soulignent que les deux outils apportent des informations complémentaires. Les résultats de FAHR-FaceAge et de FAHR-FaceSurvival sont faiblement corrélés, et leurs associations avec la survie restent indépendantes lorsqu’ils sont étudiés conjointement.

L’étude relève également que certains facteurs liés au mode de vie, notamment le tabagisme et une consommation importante d’alcool, sont associés à un vieillissement prématuré du visage. Les modifications cosmétiques, comme le maquillage ou la chirurgie esthétique, n’ont pas affecté les performances de FAHR-FaceAge dans les tests rapportés.

**Des résultats prometteurs, mais des limites importantes**

Pour les auteurs, ces technologies pourraient, à terme, compléter les évaluations médicales classiques. Les photographies faciales présentent notamment l’avantage d’être faciles et peu coûteuses à obtenir, ce qui pourrait faciliter leur utilisation dans certains contextes de soins.

Les chercheurs insistent néanmoins sur un point essentiel : ces outils ne sont pas destinés à remplacer les médecins ni à se substituer à leur jugement clinique. Ils pourraient plutôt contribuer à enrichir l’évaluation de l’état de santé et à accompagner certaines décisions thérapeutiques personnalisées.

La performance de ces modèles devra donc être confirmée par des recherches supplémentaires, dans des contextes médicaux et auprès de populations plus diversifiés.

[Cancer](https://fr.hespress.com/tag/cancer) [IA](https://fr.hespress.com/tag/ia) [Selfie](https://fr.hespress.com/tag/selfie) [The Lancet Digital Health](https://fr.hespress.com/tag/the-lancet-digital-health)

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