Une équipe internationale de chercheurs a mis au point une intelligence artificielle capable d'identifier des maladies génétiques en utilisant la reconnaissance faciale. Les algorithmes se basent uniquement sur une photographie. Cette étude montre comment l'intelligence artificielle DeepGestalt identifie des phénotypes faciaux de maladies génétiques en utilisant le deep learning.
Plus de 17 000 images ont servi de base d'apprentissage au programme pour diagnostiquer quelque deux cents maladies. Dans plus de 90 % des cas, DeepGestalt a été capable d'identifier la maladie concernée, sur la base de la simple photographie d'un visage, en analysant des caractéristiques physiques spécifiques, des résultats supérieurs à ceux atteints par des professionnels.
De nombreuses maladies génétiques s'accompagnent de caractéristiques physiques, comme un nez plus court et un front plus grand pour la maladie de Williams par exemple, ou les yeux en amande pour la trisomie 21.
Pour les chercheurs, DeepGestalt est un outil de diagnostic très prometteur, s'il est utilisé à bon escient. Ces mêmes chercheurs soulignent toutefois les risques associés à ce système d'identification de la pathologie sur simple portrait.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
