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Détecter les maladies rares à l’aide de l’intelligence artificielle

Une équipe internationale de chercheurs a réalisé une étude qui présente une approche novatrice pour détecter les maladies rares chez les individus : utiliser un algorithme de reconnaissance faciale pour analyser des photos et identifier certaines particularités dans la structure du visage des personnes.  L’analyseur DeepGestalt a été spécifiquement développé afin de pouvoir prédire plus de 215 maladies génétiques rares.

Pour réaliser cet exploit, l’équipe avait accès à une banque de plus de 17 000 photos de visages provenant de 26 000 patients.  Une méthodologie a été établie pour définir et entraîner leur algorithme à partir des résultats d’évaluations effectuées par des experts.  Une fois l’entraînement complété, les résultats obtenus par l’outil en mode autonome étaient d’une précision redoutable (plus de 90%).

Ce nouvel exemple d’utilisation de la reconnaissance d’images par l’IA, tout comme d’autres utilisations controversées, met en évidence l’importance de bien baliser l’utilisation de tels outils autrement que pour assister le diagnostic médical…

L’article intégral peut être téléchargé ici en format .PDF (10 pages, 1,7 Mo).

Sources:

Schaer, Katja. L’intelligence artificielle détecte des maladies rares grâce à une photo. RTSInfo, 10 janvier 2019.

Gurovich, Yaroon et al. Identifying facial phenotypes of genetic disorders using deep learning. Nature Medicine, volume 25, pages 60–64 (2019)

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Une première cohorte de titulaires de chaires en intelligence artificielle au Canada (CIFAR)

À propos de l'auteur

Marc Couture

Marc Couture

Marc Couture est conseiller pédagogique en intégration des technologies au Service de soutien à la formation (SSF) depuis 2005. Il est principalement responsable de la gestion de la plateforme Moodle à l'UdeS. Il offre également de la formation ainsi qu'un soutien-conseil technopédagogique au personnel enseignant et porte une attention particulière à l'impact du numérique sur l'enseignement et l'apprentissage. Il s'intéresse au travail collaboratif, à l'apprentissage adaptatif et personnalisé ainsi qu'à l'évolution des plateformes et outils soutenant la gestion des activités pédagogiques.

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