Un groupe de chercheurs a proposé la zone autour des yeux humains comme un biomarqueur efficace de l'âge. Après avoir formé le réseau neuronal sur plus de 8 000 images d'yeux humains, les chercheurs ont présenté PhotoAgeClock, un programme qui prédit l'âge à partir d'une photographie des yeux avec une précision de deux ans. Un article décrivant le travail a été publié dans le magazine Aging.
Les signes externes ne correspondent pas toujours à l'âge civil d'une personne, mais ils peuvent refléter l'état de son corps et l'influence de divers facteurs externes, négatifs et positifs: cela peut être à la fois le tabagisme et l'abus d'alcool, ainsi qu'une bonne nutrition et des sports réguliers. Dans le même temps, l'âge dit biologique reflète mieux l'état du corps et peut être utilisé pour évaluer les facteurs affectant le processus de vieillissement en dehors de diverses maladies.
Les méthodes existantes d'évaluation de l'âge biologique d'une personne sont assez compliquées et reposent principalement sur l'analyse ADN. Dans un nouveau travail, des chercheurs dirigés par Eugene Bobrov de l'Université d'État de Moscou et la startup technologique estonienne HautAI OU ont proposé d'estimer l'âge des personnes à partir de photographies de la zone autour de leurs yeux. Pour ce faire, ils ont formé un réseau de neurones sur des paires de photographies de la partie supérieure du visage de 8414 personnes et leur âge exact. L'efficacité du réseau neuronal a ensuite été testée sur d'autres photographies: le système prédisait le plus précisément l'âge à partir des images dans lesquelles les coins des yeux étaient visibles. Le réseau neuronal prédit l'âge chronologique d'une personne à moins de 2,3 ans.
Malgré le fait que le réseau neuronal n'a pas appris à prédire l'âge biologique, les chercheurs sont convaincus qu'une détermination automatique efficace de l'âge chronologique peut être utile pour développer de tels systèmes ou améliorer les performances de l'évaluation par des spécialistes. En outre, les scientifiques notent que les changements de la peau autour des coins des yeux peuvent également être des paramètres importants lors de l'évaluation du vieillissement du corps lorsqu'ils sont soigneusement analysés.
L'analyse des mégadonnées et l'apprentissage automatique peuvent aider à prédire d'autres facteurs médicaux importants. Par exemple, en septembre, des chercheurs américains ont constaté qu'il est possible de prédire la propagation de l'obésité à l'aide d'images satellites de villes: pour cela, il est nécessaire d'évaluer automatiquement l'infrastructure locale.
Elizaveta Ivtushok
