Une nouvelle étude montre que l'intelligence artificielle peut estimer l'âge d'une personne en bonne santé à partir d'une radiographie du thorax.
Des scientifiques ont mis au point un modèle d'intelligence artificielle (IA) capable de lire les radiographies du thorax pour déterminer l'âge biologique d'une personne.
PUBLICITÉDans une nouvelle étude publiée dans la revue The Lancet Healthy Longevity, des chercheurs de l'Université métropolitaine d'Osaka, au Japon, ont constaté que plus l'âge estimé par l'IA était élevé par rapport à l'âge réel d'une personne, plus cette dernière était susceptible de souffrir d'une maladie chronique.
"Nos résultats suggèrent que l'âge apparent basé sur la radiographie thoracique peut refléter avec précision les conditions de santé au-delà de l'âge chronologique", affirme Yasuhito Mitsuyama, étudiant diplômé et auteur de l'étude, dans un communiqué.
"Nous souhaitons développer davantage cette recherche et l'appliquer à l'estimation de la gravité des maladies chroniques, à la prédiction de l'espérance de vie et à la prévision d'éventuelles complications chirurgicales".
Afin de créer un modèle d'IA capable de lire les radiographies pulmonaires, les chercheurs ont utilisé plus de 67 000 radiographies pulmonaires obtenues entre 2008 et 2011 auprès de personnes en bonne santé. Pour les personnes en bonne santé, il existe une forte corrélation entre l'âge estimé par l'IA et l'âge chronologique de la personne.
Un âge plus élevé par rapport à l'âge réel d'une personne
Les chercheurs ont également testé plus de 34 000 radiographies thoraciques de patients atteints de maladies connues.
Ils ont constaté que le modèle estimé par l'IA donnait un âge plus élevé que l'âge réel de la personne pour certaines maladies chroniques telles que l'hypertension, la bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO), les maladies du foie, les maladies pulmonaires et l'insuffisance rénale chronique.
En revanche, la corrélation est faible pour les maladies aiguës, telles que les infections récentes comme la pneumonie.
"Ce résultat signifie que notre IA capture les changements chroniques plutôt que les changements aigus dans la radiographie thoracique, ce qui est suffisant car le vieillissement résulte de changements chroniques qui s'accumulent au fil du temps", expliquent les auteurs de l'étude.
Selon les auteurs, ce modèle d'IA pourrait servir d'indicateur pour les maladies liées à l'âge et contribuer à une détection et à une intervention précoces.
Ils ont toutefois appelé à réaliser des recherches supplémentaires pour confirmer la causalité, comparer le modèle IA avec d'autres marqueurs biologiques de l'âge, et étudier d'autres groupes ethniques.