Votre smartphone peut-il détecter votre risque de diabète ?

L'INSULINORÉSISTANCE, CE TUEUR SILENCIEUX

Imaginez un ennemi qui s’installe dans votre corps des années avant que vous ne remarquiez quoi que ce soit. Cet ennemi, c’est l’insulinorésistance, un phénomène où vos cellules refusent de répondre correctement à l’insuline, l’hormone qui régule votre taux de sucre dans le sang. Le pire ? Elle commence à abîmer vos vaisseaux sanguins, votre foie et votre façon de transformer l’énergie bien avant que votre glycémie à jeun ne dépasse les seuils dangereux. Selon les études épidémiologiques, un score HOMA-IR supérieur à 2,9 indique une insulinorésistance avérée. Pourtant, cette condition reste souvent undiagnostiquée pendant des années, laissant le champ libre à des maladies comme le diabète de type 2.

LE POIDS NE DIT PAS TOUT : CE QUE LE BMI IGNORE

Le BMI (Body Mass Index, ou indice de masse corporelle) est l’indicateur le plus connu pour évaluer le risque de surpoids. Mais il a un gros défaut : il ne fait pas la différence entre la graisse et les muscles. Deux personnes avec le même BMI peuvent avoir une santé cardiométabolique radicalement différente. Pour aller plus loin, les médecins utilisent des mesures bien plus précises comme le rapport androïde/gynoïde (A/G), qui compare la graisse du ventre (forme « pomme ») à celle des hanches et des cuisses (forme « poire »). Un autre indicateur clé est le rapport graisse viscérale/graisse sous-cutanée (V/S), qui distingue la graisse dangereuse autour des organes de celle, plus inoffensive, juste sous la peau. Plus ces ratios sont élevés, plus le risque d’insulinorésistance augmente.

LA RÉFÉRENCE ABSOLUE : LE SCANNER DXA, MAIS IL A SES LIMITES

Pour mesurer avec précision la composition corporelle, les médecins utilisent aujourd’hui le scanner DXA (Dual-Energy X-Ray Absorptiometry). Cet examen ultra-précis envoie deux faisceaux de rayons X pour scanner votre corps et distinguer la graisse, les muscles et les os. Le problème ? Le scanner DXA coûte cher, nécessite un équipement spécialisé et expose les patients à de faibles doses de radiation. Résultat : il n’est pas adapté aux dépistages de routine. Les alternatives comme les montres connectées utilisant l’impédance bioélectrique (BIA) sont plus accessibles, mais elles ne mesurent que le pourcentage de graisse totale, sans pouvoir distinguer la graisse viscérale ou le rapport A/G.

PHOTOSCAN : L'IA QUI LIT VOTRE CORPS DANS VOS PHOTOS

Et si votre smartphone pouvait faire le travail à la place ? C’est le pari de PhotoScan, un système d’intelligence artificielle développé par des chercheurs de Google. PhotoScan est capable d’estimer des indicateurs clés de composition corporelle directement à partir de photos standards prises avec un smartphone. Pas besoin de scanner 3D coûteux ou d’équipement médical : une simple photo en 2D suffit pour obtenir des données comme le pourcentage de graisse corporelle, le rapport A/G ou le rapport V/S. Pour entraîner ce modèle, les chercheurs ont utilisé les données de plus de 35 000 participants de la UK Biobank, une base de données médicale britannique, puis l’ont affiné avec un groupe de 677 adultes. Les résultats sont impressionnants : PhotoScan surpasse les montres connectées en précision pour le pourcentage de graisse, et permet même d’accéder à des mesures comme le rapport A/G ou V/S, impossibles à obtenir avec les technologies actuelles.

COMMENT FONCTIONNE PHOTOSCAN ? TROIS ÉTAPES CLÉS

Pour transformer une photo en données médicales, PhotoScan suit un processus en trois phases. D’abord, le modèle d’IA analyse la photo pour repérer les contours du corps, la répartition des graisses et les proportions entre le ventre, les hanches et les cuisses. Ensuite, il combine ces informations avec des données démographiques comme l’âge, le sexe ou le poids pour affiner ses prédictions. Enfin, il calcule des indicateurs comme le pourcentage de graisse ou les rapports A/G et V/S. Contrairement aux montres connectées qui mesurent uniquement la graisse totale, PhotoScan offre une vision beaucoup plus complète de la composition corporelle, sans avoir besoin de Matériel supplémentaire.

TESTS RIGOUREUX : PHOTOSCAN RIVALE LE SCANNER DXA

Pour évaluer l’efficacité de PhotoScan, les chercheurs ont mené une série de tests sur un groupe de 132 personnes. Ils ont comparé cinq méthodes différentes pour prédire l’insulinorésistance :

• Les données démographiques de base (âge, sexe, BMI)
• Les mesures standard avec un mètre ruban
• Les données des montres connectées (BIA)
• Les résultats de PhotoScan
• Les données du scanner DXA (la référence absolue)

Les modèles ont été testés avec un classifieur à gradient boosting, un algorithme d’apprentissage automatique qui apprend à distinguer les personnes insulinorésistantes de celles qui ne le sont pas. Pour éviter tout biais, les chercheurs ont répété les tests sur des données jamais vues auparavant et équilibré les groupes en fonction du BMI et du statut d’insulinorésistance. Résultat ? PhotoScan a atteint une précision quasi équivalente à celle du scanner DXA, avec un AUROC de 0,760 contre 0,773 pour le DXA. Mieux encore, l’ajout des données de PhotoScan a amélioré la capacité de classification de 59,3 % par rapport au modèle de base, un score bien supérieur à celui des montres connectées (qui n’apportent aucune amélioration).

POURQUOI PHOTOSCAN SURPASSE LES AUTRES MÉTHODES ?

Les montres connectées utilisant l’impédance bioélectrique (BIA) ont un gros défaut : elles ne mesurent que le pourcentage de graisse totale. Or, ce n’est pas la graisse sous la peau qui pose problème, mais la graisse viscérale, celle qui entoure les organes. PhotoScan, en revanche, extrait des informations géométriques précises depuis une simple photo, ce qui lui permet de calculer des indicateurs comme le rapport A/G ou V/S. Ces données sont bien plus pertinentes pour évaluer le risque d’insulinorésistance que le pourcentage de graisse totale. En combinant ces informations avec des données démographiques, PhotoScan offre une vision beaucoup plus fine de la santé cardiométabolique.

LES CHIFFRES QUI PARLENT : UNE PRÉCISION PROCHE DE LA RÉFÉRENCE

Les résultats sont sans appel. Le modèle de base utilisant uniquement les données démographiques atteint un AUROC de 0,692. En ajoutant les données de PhotoScan, ce score passe à 0,760, une amélioration de 6,8 points. Pour comparaison, le scanner DXA, considéré comme la référence absolue, obtient un AUROC de 0,773. Quant au Net Reclassification Index (NRI), qui mesure l’amélioration de la capacité à classer correctement les patients, il atteint 0,593 avec PhotoScan contre 0,748 pour le DXA. Les montres connectées, elles, n’apportent aucune amélioration (NRI de 0). Autrement dit, PhotoScan offre une précision presque équivalente à celle du scanner DXA, mais sans les contraintes de coût, de temps ou d’exposition aux radiations.

UN OUTIL PROMETTEUR POUR LA RECHERCHE ET LE DÉPISTAGE

Les chercheurs soulignent que PhotoScan pourrait révolutionner la façon dont on étudie et dépiste les maladies métaboliques. Contrairement au scanner DXA, qui est réservé aux hôpitaux et aux centres spécialisés, PhotoScan peut être utilisé n’importe où, avec un simple smartphone. Il ne nécessite ni matériel coûteux ni expertise médicale, ce qui le rend idéal pour des études à grande échelle ou des campagnes de dépistage en population générale. De plus, il pourrait compléter les données des montres connectées, qui suivent déjà des paramètres comme le rythme cardiaque ou l’activité physique. En combinant ces différentes sources d’informations, les chercheurs espèrent développer des outils encore plus précis pour évaluer le risque cardiométabolique.

LIMITES ET PERSPECTIVES : VERS UNE SANTÉ CONNECTÉE PLUS COMPLÈTE

PhotoScan n’est encore qu’un prototype de recherche. Il ne remplace pas un diagnostic médical, mais ouvre la voie à des outils de dépistage accessibles et non invasifs. À l’avenir, les chercheurs envisagent d’intégrer d’autres données, comme les mesures continues des montres connectées, les dynamiques de glycémie ou les marqueurs sanguins cliniques. L’objectif ? Créer une vision holistique de la santé métabolique, accessible à tous, sans avoir besoin de se rendre dans un centre médical. Cette approche pourrait aussi aider les personnes à mieux comprendre leur corps et à prendre des décisions éclairées sur leur mode de vie.

UNE ÉTUDE RIGOUREUSE BASÉE SUR DES DONNÉES SOLIDES

Cette recherche a été menée en utilisant les données de la UK Biobank, une base de données médicale britannique regroupant les informations de plus de 500 000 participants. Les photos utilisées pour entraîner PhotoScan ont été prises avec des smartphones Pixel, tandis que les données des montres connectées ont été comparées à celles du scanner DXA. L’étude a reçu l’approbation du comité d’éthique (IRB Pro00065782), et 132 participants ont été suivis dans le cadre d’une étude longitudinale (IRB 20241060). Ces garanties éthiques assurent que les résultats sont fiables et reproductibles.

LE BMI EST MORTEL… MAIS PAS ASSEZ PRÉCIS

Le BMI reste l’indicateur le plus utilisé pour évaluer le risque de surpoids, mais il est loin d’être parfait. Deux personnes avec le même BMI peuvent avoir une composition corporelle radicalement différente : l’une avec beaucoup de graisse viscérale (dangereuse) et peu de muscles, l’autre avec une masse musculaire importante et peu de graisse. PhotoScan permet de dépasser les limites du BMI en offrant une vision détaillée de la répartition des graisses et des muscles. Cette approche pourrait aider à identifier des personnes à risque bien avant que les symptômes ne se manifestent, permettant ainsi une intervention précoce et plus efficace.

ET DEMAIN ? VERS UNE MÉDECINE PERSONNALISÉE ET ACCESSIBLE

Les résultats de cette étude montrent que la technologie peut transformer notre façon de surveiller notre santé. PhotoScan n’est qu’un début : à l’avenir, des outils similaires pourraient être intégrés directement dans les applications de santé sur smartphone, permettant à chacun de suivre son risque cardiométabolique en temps réel. Imaginez une application qui analyse vos photos, combine ces données avec celles de votre montre connectée et de vos analyses sanguines, et vous alerte si votre risque d’insulinorésistance augmente. Ce scénario n’est plus de la science-fiction : il est en train de devenir une réalité, grâce à l’intelligence artificielle et aux smartphones.

EN BREF : CE QU'IL FAUT RETENIR

PhotoScan est un outil d’intelligence artificielle qui utilise vos photos de smartphone pour estimer des indicateurs clés de santé comme le pourcentage de graisse, le rapport A/G ou le rapport V/S. Ces données permettent de prédire l’insulinorésistance avec une précision proche de celle du scanner DXA, mais sans les contraintes de coût ou de matériel. Contrairement aux montres connectées, PhotoScan offre une vision beaucoup plus complète de la composition corporelle. Bien que ce ne soit encore qu’un prototype, cette technologie ouvre la voie à des outils de dépistage accessibles, non invasifs et scalables, pour une médecine plus préventive et personnalisée.