Une nouvelle étude a montré que l’intelligence artificielle (IA) peut estimer l’âge d’un individu en bonne santé à partir d’une radiographie thoracique.
Les scientifiques ont développé un modèle d’intelligence artificielle (IA) qui peut lire les radiographies pulmonaires pour déterminer l’âge biologique d’une personne.
Dans une nouvelle étude publiée dans la revue The Lancet Healthy Longevity, des chercheurs de l’Université métropolitaine d’Osaka au Japon ont découvert que plus l’âge estimé par l’IA était élevé par rapport à l’âge réel d’une personne, plus les individus étaient susceptibles d’avoir 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 », a déclaré l’étudiant diplômé et auteur de l’étude Yasuhito Mitsuyama dans un communiqué.
« Nous visons à développer davantage cette recherche et à l’appliquer pour estimer la gravité des maladies chroniques, prédire l’espérance de vie et prévoir d’éventuelles complications chirurgicales ».
Afin de créer un modèle d’IA capable de lire les radiographies thoraciques ou les rayons X, les chercheurs ont utilisé plus de 67 000 radiographies thoraciques obtenues entre 2008 et 2011 auprès d’individus en bonne santé dans plusieurs institutions.
Pour les individus en bonne santé, il y avait une forte corrélation entre l’âge estimé par l’IA et l’âge chronologique de la personne.
Âge plus élevé par rapport à l’âge réel d’une personne
Les chercheurs ont également testé plus de 34 000 radiographies pulmonaires de patients atteints de maladies connues.
Ils ont déterminé que le modèle estimé par l’IA donnait un âge plus élevé par rapport à l’âge réel de la personne pour certaines maladies chroniques telles que l’hypertension, la maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC), les maladies du foie, les maladies pulmonaires et l’insuffisance rénale chronique.
Il y avait peu de corrélation, cependant, pour les maladies aiguës, telles que celles qui sont des infections plus récentes comme la pneumonie.
« Ce résultat signifie que notre IA capture les changements chroniques plutôt que les changements aigus de la radiographie thoracique, ce qui est raisonnable car le vieillissement résulte de changements chroniques qui s’accumulent au fil du temps », ont déclaré les auteurs de l’étude.
Les auteurs ont déclaré que ce modèle d’IA pourrait servir d’indicateur pour les maladies liées à l’âge et aider à la détection et à l’intervention précoces.
Mais ils ont appelé à des recherches supplémentaires pour confirmer la causalité, comparer le modèle d’IA avec d’autres marqueurs d’âge biologiques et étudier d’autres groupes ethniques.
