FAHR-Face : une IA estime la survie de patients cancéreux à partir d'un selfie

Une équipe du Mass General Brigham, réseau hospitalo-universitaire du Massachusetts rattaché à Harvard, a mis au point FAHR-Face, un modèle d'intelligence artificielle capable d'estimer l'âge biologique d'une personne et le risque de décès d'un patient atteint d'un cancer à partir d'une simple photo de son visage. Les travaux ont été publiés le 19 octobre 2026 dans The Lancet Digital Health.

Selon les auteurs, il s'agit de « la première démonstration qu'un modèle d'IA peut directement prédire la survie d'un patient atteint de cancer à partir d'une simple photographie ». Ce résultat reste toutefois à confirmer en conditions réelles.

Un modèle de fondation entraîné sur 40 millions de visages

FAHR-Face, pour « Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition – Face », fonctionne selon le même principe que les modèles derrière Gemini, dont la fonction photo avait fait parler en septembre 2025 : un entraînement massif, puis une spécialisation. Ici, le corpus compte plus de 40 millions de photographies de visages de tous âges et de toutes origines.

Le modèle a appris à reconnaître ce qui structure un visage (proportions, texture de la peau, profondeur des sillons, tissus sous-orbitaires) et ce qui l'altère : vieillissement cellulaire, maladies, tabac, alcool, carences nutritionnelles. Les chercheurs l'ont ensuite orienté vers deux tâches.

FAHR-FaceAge : estimer l'âge biologique

FAHR-FaceAge évalue l'état réel des cellules, tissus et organes, par opposition à l'âge civil. Il se concentre sur le front, les tempes, les sillons nasogéniens et le contour des yeux.

Validé sur une cohorte de 38 000 patients de Harvard, il montre que les personnes dont le visage paraît au moins cinq ans plus âgé que leur âge civil présentent un risque de décès supérieur de 21 %, toutes causes confondues, après ajustement sur l'âge, le sexe, le type de cancer et le stade. Le tabagisme, l'alcool et la consommation de drogues sont associés à un vieillissement facial accéléré.

FAHR-FaceSurvival : classer les patients selon le risque

FAHR-FaceSurvival analyse la zone sous-orbitaire et le pourtour de l'arête nasale. Testé sur des photos de patients traités en radiothérapie, sans autre information, il a classé chacun dans une catégorie de risque.

• Parmi les 122 patients du groupe le plus critique, 52,5 % sont décédés dans les 90 jours suivant la photo.
• Parmi les 975 patients du groupe le moins à risque, environ 2 % sont décédés dans le même délai.
• Avec quatre groupes de pronostic, le plus à risque affichait une mortalité 3,23 fois supérieure à celle du moins exposé.

Une étude rétrospective, des essais en cours

L'étude est rétrospective : le modèle a reçu des photos de patients dont l'issue était connue. Elle montre qu'il classe correctement des données passées, mais pas qu'il améliorerait la décision médicale en temps réel. Seuls des essais cliniques prospectifs peuvent le démontrer ; deux ont déjà été lancés au Mass General Brigham.

Les chercheurs ont aussi ouvert un portail public où chacun peut téléverser une photo pour enrichir leur base de données et obtenir une estimation de son âge biologique. La procédure dure moins de 10 minutes et, selon le site, « toutes les photos et données sont stockées de manière sécurisée et utilisées uniquement à des fins de recherche ».

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