Quel âge avez-vous vraiment ? En matière de santé, l’âge biologique a plus de signification que l’âge chronologique et de nombreuses équipes cherchent à développer des outils diagnostiques permettant de l’estimer avec la plus grande précision possible. Cette équipe de biologistes de l’Osaka Metropolitan University démontre dans le Lancet Healthy Longevity que, combinée à l’IA, la radiographie pulmonaire ou thoracique livre de précieux biomarqueurs du vieillissement.
Ici, « faire son âge » ne passe donc pas seulement par l’aspect du visage, mais par la conformité de l’imagerie thoracique. Ces scientifiques ont développé un modèle avancé d’intelligence artificielle (IA) qui utilise des radiographies thoraciques pour estimer avec précision l’âge chronologique d’un patient. Plus important encore, ils identifient les anomalies qui pourraient signaler une corrélation avec une maladie chronique. Ces découvertes marquent un bond en avant dans l’imagerie médicale, ouvrant la voie à une meilleure détection et des interventions plus précoces.
Écart entre âge chronologique et âge biologique et suspection de maladie chronique
L’étude : les auteurs principaux, le chercheur Yasuhito Mitsuyama et le Dr Daiju Ueda du Département de radiologie diagnostique et interventionnelle de la Graduate School of Medicine de l’Université d’Osaka, ont développé ce modèle d’IA basé sur l’apprentissage en profondeur pour estimer l’âge à partir de radiographies thoraciques de témoins en bonne santé. Ensuite, le modèle nourri de radiographies de patients atteints de maladies connues a permis d’analyser la relation entre l’âge et chaque maladie. Au total, le modèle a été rodé à partir de 67.099 radiographies pulmonaires recueillies, entre 2008 et 2021 auprès de 36.051 personnes en bonne santé ayant passé des bilans de santé.
Pour valider la précision de l’âge estimé par l’IA en utilisant des radiographies thoraciques comme biomarqueur, 34.197 radiographies thoraciques supplémentaires ont été analysées. Cette analyse révèle que :
- la différence entre l’âge estimé par l’IA et l’âge chronologique du patient est corrélée à la préexistence de diverses maladies chroniques, dont l’hypertension, l’hyperuricémie et la maladie pulmonaire obstructive chronique : en d’autres termes,
- plus l’âge estimé par l’IA est élevé par rapport à l’âge chronologique, plus les patients sont susceptibles d’avoir ces maladies.
L’implication du modèle est claire, diagnostiquer plus avant les personnes qui obtiennent un écart important entre l’âge biologique estimé l’IA et leur âge chronologique.
« L’âge chronologique est l’un des facteurs les plus critiques en médecine »,
rappellent les auteurs : « l’âge basé sur la radiographie thoracique peut refléter avec précision les conditions de santé au-delà de l’âge chronologique ».
Source: The Lancet Healthy Longevity 16 Aug, 2023 DOI: 10.1016/S2666-7568(23)00133-2 Chest radiography as a biomarker of ageing: artificial intelligence-based, multi-institutional model development and validation in Japan
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