Site icon Editia de Dimineata

Aplicația care poate diagnostica boli pe baza feței unui copil

În 2012, Moti Shniberg și-a vândut startup-ul de recunoaștere a feței către Facebook și a început să caute o nouă provocare. S-a întâlnit cu șeful unui centru de genetică medicală, care a explicat dificultatea diagnosticării unor tulburări genetice rare la copii. Specialiștii folosesc uneori forma și aspectul feței unui copil ca un indiciu, deoarece unele afecțiuni, cum ar fi Sindromul Down, conferă feței copilului un aspect distinctiv. Pentru multe alte boli, însă, semnele sunt mai subtile.

În 2014, noul startup al lui Shniberg, FDNA, a lansat o aplicație numită Face2Gene, construită în jurul unui algoritm de învățare automată, precum cel pe care l-a folosit anterior pentru a recunoaște indivizi. Doar că algoritmul lui FDNA analizează o față pentru a sugera tulburări genetice pe care le-ar putea avea o persoană.

Face2Gene este folosit acum de mii de geneticieni din întreaga lume. Algoritmul său de bază poate recunoaște aproximativ 300 de tulburări cu mare precizie, pe baza feței unui pacient. Acesta este un avantaj pentru geneticienii și familiile care caută un diagnostic, dar algoritmul facial încă nu poate vedea majoritatea afecțiunilor genetice.

Algoritm îmbunătățit

Luna trecută, oamenii de știință de la FDNA și mai multe instituții internaționale au publicat rezultatele unui nou algoritm numit GestaltMatcher, spun că poate distinge aproximativ 1.000 de situații medicale – o creștere de aproximativ trei ori față de algoritmul original de la FDNA. Algoritmul este acum disponibil în aplicația Face2Gene.

O versiune rafinată a algoritmului pentru cazuri mai rare a fost adăugată în aplicația Face2Gene luna trecută. Poate fi folosit pentru a crea diagrame în care fețele cu aceeași tulburare sunt grupate împreună. Grupurile pentru afecțiuni similare, cum ar fi progeria, apar aproape unele de altele. În teste, noul algoritm a fost mai puțin puternic decât sistemul original Face2Gene, la diferențierea celor 300 de afecțiuni mai comune, dar a fost capabil să separe în mod constant alte aproximativ 800 de tulburări pe care serviciul nu le putea identifica anterior.

Foto: Face2Gene

Exit mobile version