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La reconnaissance faciale aide aussi à diagnostiquer des maladies rares

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La reconnaissance faciale s'est montrée particulièrement efficace pour détecter plusieurs maladies génétiques peu fréquentes et habituellement difficiles à diagnostiquer.

La reconnaissance faciale ne sert pas qu’à savoir si des étudiants s’ennuient ou à détecter des voleurs dans la foule. Une équipe de chercheurs de l’Institut national américain de recherche sur le génome humain (NHGRI) a développé une méthode s’appuyant sur cette technologie pour diagnostiquer une maladie génétique rare, le syndrome de DiGeorge, chez des patients d’Afrique, d’Asie et d’Amérique latine.

Cette maladie, causée par la perte d’un petit segment du chromosome 22, entraîne un grand nombre de troubles (malformations cardiaques, anomalies de la partie supérieure de la bouche, difficultés d’apprentissage…) qui rendent parfois difficiles sa détection.

"Ces malformations, explique Paul Kruszka, généticien, sur le site de l’Institut, prennent des formes différentes à travers le monde et même des médecins expérimentés ont des difficultés à diagnostiquer cette maladie." Et c’est là que la reconnaissance faciale entre en jeu.

Même technique que celle de Facebook

La technologie utilisée est la même que celle employée par Facebook pour vous retrouver sur des photos ou dans le cadre de la surveillance d’aéroports. Les chercheurs ont soumis à une intelligence artificielle les visages et photos de 156 personnes de différents groupes ethniques atteintes de ce syndrome et d’autres ne souffrant d’aucune maladie. En s’appuyant sur 126 critères faciaux particuliers, le système a pu détecter les malades dans 96,6% des cas.

Cette méthode a également été utilisée en fin d’année dernière pour détecter la trisomie 21 et la même équipe travaillera bientôt sur son application à deux autres maladies rares : les syndromes de Noonan et de Williams.

Même si cela risque de prendre du temps, les chercheurs espèrent pouvoir développer cet outil afin qu’un jour, les médecins puissent diagnostiquer la maladie à partir de la photo d’un patient prise avec leur smartphone.