Bientôt, il suffira de scanner votre visage pour savoir si vous êtes porteur de maladies rares

Déterminer simplement via la reconnaissance faciale si nous serons victimes de troubles génétiques peut sembler de l’ordre de la science-fiction. C’est cependant ce qu’est en train de développer FDNA, une société américaine. Dans un avenir proche, une analyse de notre visage par une intelligence artificielle pourrait donc faire part des tests de santé.

DÉTECTER UNE MALADIE RARE EN OBSERVANT LES SOURCILS ?

FDNA, entreprise américaine spécialisée dans l’analyse par reconnaissance faciale, travaille actuellement à un logiciel capable de détecter en quelques minutes si une personne est porteuse d’une maladie rare ou non en se fiant uniquement à son visage.

Baptisé DeepGestalt, cette intelligence artificielle travaille en combinant à la fois un système de reconnaissance faciale et une base de données sous forme d’application. Celle-ci regroupe 17 000 images couvrant 200 syndromes différents ayant comme particularité de donner des traits faciaux distincts.

Age-specific Facial Analysis Discoveries for Overgrowth Syndromes with @Invitae & @CGFCharity in #RareDiseaseYOD https://t.co/ZFBJWgufW6 pic.twitter.com/mfAR6QklMa

— FDNA (@fdna) 19 mai 2017

UN TAUX DE RÉUSSITE IMPRESSIONNANT

DeepGestalt a été mis à l’épreuve et sa mission consistait à reconnaître les personnes porteuses de deux maladies spécifiques : le syndrome de Cornelia de Lange et le syndrome Angelman. Les porteurs de ces maladies ont soit des sourcils arqués qui se rencontrent au milieu du visage pour l’une et une peau particulièrement claire pour l’autre.

Testé face à des spécialistes de ces maladies sur un panel de 502 images, DeepGestalt a obtenu un taux de réussite supérieur à 90 % alors que les cliniciens n’ont obtenu que 70 % de réussite. Si ces chiffres ont de quoi étourdir, le logiciel a toutefois quelques défauts dont les chercheurs ont conscience et qu’ils veulent corriger.

DES LACUNES À CORRIGER ?

Le logiciel n’a pour l’heure presque analysé que des visages de jeunes enfants, peu ou pas marqués par le temps Il est donc plus facile de repérer les traits physiques sur eux que sur des personnes âgées. Le logiciel est également plus efficace sur les visages caucasiens que sur les visages africains.

Le logiciel a encore des progrès à faire mais FDNA est optimiste quant à son utilité future en vue d’aider à la fois médecins et patients. Les experts mettent cependant en garde les patients car même si l’algorithme a de bons résultats, il ne doit pas être considéré comme la référence pour détecter les maladies rares.

Des analyses plus poussées peuvent confirmer ou non le diagnostic même si selon Christoffer Nellåker, expert en la matière à l’Université d’Oxford, « La vraie valeur ici, c’est que pour certaines de ces maladies ultra rares, le processus de diagnostic peut prendre de très nombreuses années. »