Des maladies génétiques diagnostiquées par reconnaissance faciale


La reconnaissance faciale serait utile pour détecter à 96,6 % le syndrome de DiGeorge.  Ils espère aussi l’appliquer pour mieux reconnaitre le syndrome de Noonan et de Williams
Nuage

 

Des maladies génétiques diagnostiquées par reconnaissance faciale

Syndrome DiGeorge

Le NHRGI détecte le syndrome DiGeorge au moyen de la reconnaissance de caractéristiques faciales. Il en a retenu 126.

NHGRI

Une technologie mise au point par des chercheurs américains a été capable de reconnaître le syndrome DiGeorge avec 96,6% d’efficacité lors des tests.

MALADIE GÉNÉTIQUE. On l’appelle le syndrome de micro-délétion 22q11.2, ou encore syndrome vélo-cardio-facial ou plus couramment le syndrome DiGeorge. Cette maladie génétique rare touchant les enfants en Afrique, en Asie et en Amérique latine est assez compliquée à diagnostiquer, les symptômes incluant problèmes cardiaques ou rénaux, fentes labio-palatines, anomalies faciales, retards mentaux touchant les facultés d’apprentissage et l’élocution… Sans compter que leur manifestation et leurs effets sur l’apparence du malade varient selon le pays.

Pour aider les professionnels de la santé à y voir plus clair, des chercheurs du National Human Genome Research Institute (États-Unis) ont mis au point un mode de diagnostic basée… sur un logiciel de reconnaissance faciale. Leurs travaux ont utilisé les mêmes techniques que celles des scanners faciaux des aéroports ou que les fonctions proposées par Facebook, indique le communiqué du NHGRI. Ils viennent d’être publiés dans l’American Journal of Medical Genetics.

Une efficacité de 96,6%

L’équipe a étudié les cas de 106 malades issus de onze pays d’Afrique, d’Asie et d’Amérique latine et pris des photos de 101 d’entre eux pour obtenir diverses apparences de personnes atteintes. Ils ont retenu 126 critères faciaux qu’ils ont utilisés pour tester leur méthode de diagnostic avec d’un côté 156 personnes malades (de type européen, africain, asiatique et latino-américain) et de l’autre un groupe de contrôle de 156 personnes qui ne l’étaient pas. Résultat ? une efficacité de 96,6%, sans distinction de l’origine géographique des malades.

À terme, les chercheurs espèrent pouvoir implémenter leur technologie directement dans les smartphones pour faciliter le travail des médecins. Ils envisagent en tout cas d’appliquer leur méthode à d’autres affections congénitales, notamment le syndrome de Noonan (une forme de nanisme) et le syndrome de Williams.

https://www.sciencesetavenir.fr

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