Une start-up développe un logiciel médical basé sur le machine learning et la reconnaissance faciale capable de diagnostiquer certaines maladies génétiques rares à partir des traits du visage d’un enfant. L’entreprise a commencé son activité en 2014 et à depuis énormément progressé.

FDNA a été fondé par Moti Shniberg à la suite d’un constat : de nombreux médecins utilisent les traits du visage des enfants afin de détecter des maladies rares. Cela est possible car nombreuses de ces pathologies, dont le syndrome de Treacher-Collins, laissent des indices sur le visage des enfants. Suite à ce constat, Moti Shniberg a voulu utiliser la technologie pour simplifier ce travail de détection.

Il a donc conçu la start-up FDNA et son logiciel Face2Gene. Alors que l’entreprise poursuit ses recherches depuis 2014, elle a récemment bénéficié d’un nouvel algorithme de machine learning permettant d’améliorer son logiciel. Intitulé GestaItMatcher, l’intégration de ce nouvel algorithme à Face2Gene a permis au logiciel de détecter de nombreuses nouvelles maladies, passant ainsi de 300 maladies auparavant, à plus de 1 000 désormais. Pour y parvenir, cet algorithme identifie les signes et les symptômes laissés par les diverses maladies sur le visage d’un enfant.

Cet algorithme a été entraîné par les scientifiques de FDNA et les chercheurs de plusieurs organismes de recherche en utilisant 17 560 photographies de patients avec des caractéristiques liées à 1 115 maladies rares. Les créateurs de l’algorithme estiment qu’il est bien plus performant que celui utilisé par Face2Gene jusqu’à présent. Ainsi, le modèle est capable de détecter une maladie rare avec moins de patients étiquetés comme malade par l’application qu’auparavant. Les chercheurs précisent : « Les similitudes avec des patients qui n’ont pas encore été diagnostiqués sont prises en compte par le modèle, ce qui permet d’ajouter des combinaisons de caractéristiques qui n’ont pas encore été décrites ».

Aujourd’hui, la start-up affirme que dans les 2 000 établissements médicaux partenaires à travers le monde, près de 70% des généticiens utilisent Face2Gene dans le cadre de leurs recherches et dans l’établissement de diagnostics. Alors que les maladies rares touchent près de 300 millions de personnes dans le monde, les chercheurs considèrent que ce projet est un apport important pour les détecter. Diagnostiquer ces maladies le plus rapidement possible permet de les traiter alors qu’elles sont encore à un stade précoce, renforçant les chances de soigner les enfants. En termes de confidentialité des données, FDNA affirme que l’ensemble des données collectées par son application sont anonymes et stockées au sein d’un entrepôt clinique privé, sécurisé et basé sur le cloud. Alors que la reconnaissance faciale est souvent pointée du doigt, ce type de projet rappelle que toute technologie peut avoir un intérêt si elle est utilisée de la bonne manière.