L’application qui permet de détecter des maladies rares
L’application gratuite Face2gene utilise l’intelligence artificielle et la reconnaissance faciale pour diagnostiquer des maladies rares sur les enfants.
La reconnaissance faciale pour diagnostiquer les maladies
Photo de Jelleke Vanooteghem sur Unsplash
Plusieurs maladies rares laissent des traces et des marques particulières sur le visage des enfants, les médecins diagnostiquent souvent ces maladies en analysant les traits du visage, c’est ainsi que l’idée de cette application est née.
En 2014 la start-up FDNA lance l’application Face2gene, elle permet de détecter des maladies rares en analysant les traits du visage de l’enfant. Cette application peut reconnaitre aujourd’hui plus de 1000 maladies génétiques.
L’algorithme qui permet de détecter les maladies, GestaltMatcher, utilise 17560 photographies de personnes atteintes de maladies génétiques rares qui permettent de modéliser certaines caractéristiques présentes sur le visage des enfants porteurs de maladie.
Les médecins et les généticiens utilisent de plus en plus ce logiciel médical qui leur permet de faciliter leurs recherches et leurs diagnostics. « C’est un apport important pour les maladies très rares, où seuls quelques patients ont été signalés dans le monde » disent les chercheurs de la start-up. L’application favorise la détection de la maladie à un stade précoce et la prescription rapide d’un traitement.
Les points à améliorer
Photo de Procreator UX Design Studio sur Unsplash
Cependant le logiciel ne peut pas détecter la majorité des maladies génétiques, car elles sont rares ! Il faut 7 photos de patients souffrant de la maladie pour qu’elle puisse être reconnue par l’algorithme, et obtenir 7 photos de patients atteints de maladie rare n’est pas chose facile.
L’application pose problème à un autre niveau : elle est plus efficace sur les visages caucasiens que sur les visages d’autres groupes ethniques. Les chercheurs et les programmeurs tentent de diminuer cette différence de détection en avançant dans leurs recherches et en ajoutant des photos dans leur base de données. Ce problème se retrouve sur d’autres types d’appareils technologiques, certaines marques de distributeurs automatiques de savon ne détectent pas les mains noires, ou encore les systèmes d’intelligence artificielle détectent plus difficilement les cancers de la peau chez les personnes noires. Cela illustre la nécessité de rendre l’intelligence artificielle plus inclusive et moins discriminatoire dans les nouvelles technologies.
Les futures mises à jour permettront à l’application d’augmenter leur quantité de photo, la fiabilité de la détection, le nombre de maladies génétiques rares détectables par le logiciel et ainsi de diagnostiquer de plus en plus de maladies de façon très simple.
Crédit photo : ThisisEngineering RAEng sur Unsplash
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