Un Algorithme Détecte les Maladies Cardiaques en Analisant des Selfies

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         <em>Image : Image via Pxhere/Victor Tangermann</em>        </figcaption>
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Une avancée dans le diagnostic des maladies cardiaques

Des chercheurs ont récemment mis au point un algorithme d’apprentissage profond, capable de détecter des maladies cardiaques simplement en analysant quatre photographies du visage d’un patient.

Zhe Zheng, le vice-directeur du Centre National des Maladies Cardiovasculaires à Pékin et auteur principal d’une étude publiée dans le European Heart Journal, a déclaré : « À notre connaissance, il s’agit du premier travail montrant que l’intelligence artificielle peut analyser des visages pour détecter des maladies cardiaques. »

Une méthode prometteuse pour le dépistage

Les chercheurs envisagent que cet algorithme puisse être utilisé pour dépister les patients en leur demandant simplement de prendre des selfies avant de se rendre à une clinique. Zheng a mentionné que cela pourrait constituer une méthode à la fois économique, simple et efficace pour identifier les patients nécessitant des investigations plus poussées.

Cependant, il a également souligné que l’algorithme nécessite encore des améliorations et une validation externe dans différentes populations et ethnies.

Comment fonctionne l’algorithme ?

L’algorithme se concentre sur des caractéristiques faciales spécifiques :

• Cheveux clairsemés ou abîmés
• Rides et plissements au niveau du lobe de l’oreille
• Dépôts de couleur jaune autour des paupières
• Anneaux blanchâtres et flous sur les bords de la cornée

Efficacité lors des essais cliniques

Au cours d’essais impliquant plus de 1 000 patients dans neuf hôpitaux chinois, il a été constaté que cet algorithme surpassait les méthodes existantes pour le dépistage des risques de maladies cardiaques. En effet, il a détecté 80 % des cas de maladies cardiaques et a correctement identifié l’absence de maladie dans 61 % des cas.

Limites et enjeux

Bien que les résultats soient prometteurs, ils présentent aussi des zones d’amélioration. Le taux de faux positifs s’élevait jusqu’à 46 %, ce qui pourrait engendrer de l’anxiété chez les patients et surcharger les cliniques avec des demandes de tests inutiles, a expliqué Xiang-Yang Ji, directeur de l’Institut de Cerveau et Cognition à l’Université Tsinghua.

De plus, cette approche pourrait s’avérer très pertinente dans les régions moins bien financées, où les programmes de dépistage des maladies cardiovasculaires sont moins développés, a ajouté Charalambos Antoniades, professeur de médecine cardiovasculaire à l’Université d’Oxford.

FAQ

Quels sont les avantages de cet algorithme par rapport aux méthodes de dépistage traditionnelles ?

L’utilisation de selfies pour le dépistage pourrait rendre le processus plus rapide, accessible et moins coûteux pour les patients.

Quels types de modifications sont nécessaires pour améliorer l’algorithme ?

Des travaux pour réduire le taux de faux positifs et valider son efficacité sur diverses populations ethniques sont nécessaires.

Est-ce que cette technologie pourrait remplacer les examens médicaux traditionnels ?

Non, cette technologie devrait être considérée comme un outil de dépistage préliminaire, et non comme un substitut aux examens médicaux complètes.

Comment les patients peuvent-ils participer à cette recherche ?

Les détails sur la participation à de telles études sont généralement disponibles par le biais des hôpitaux ou des universités impliqués dans les recherches.

Quand pourrait-on voir cet algorithme utilisé dans les cliniques ?

Il est encore en phase de développement, donc aucune date précise n’est disponible, mais des progrès sont attestés.