Il sistema DeepGestalt potrebbe riconoscere potenziali sindromi genetiche sulla base di alcune caratteristiche del viso
Siamo di fronte a una svolta importantissima nell’ambito della prevenzione delle malattie genetiche ereditarie, grazie a un sistema rivoluzionario messo a punto dopo tre anni di lavoro del gruppo guidato da Yaron Gurovich e Karen Gripp, dell’azienda americana Fdna, che si occupa di intelligenza artificiale applicata all’analisi dei Big data.
Il sistema si chiama DeepGestalt ed è stato testato su 17.000 immagini di pazienti che rappresentano più di 200 malattie: un’intelligenza artificiale che riconosce le malattie genetiche “al primo sguardo”, sulla base di alcune caratteristiche del viso e che potrebbe aiutare sia nella diagnosi che nella messa a punto di cure precoci.
Come funziona DeepGestalt?
I ricercatori hanno allenato gli algoritmi di intelligenza artificiale su immagini d’archivio, che rappresentavano i volti dei pazienti, testandone le prestazioni per mezzo di due esperimenti indipendenti. Dopo l’analisi delle foto, per ogni immagine l’Intelligenza Artificiale ha proposto un elenco di potenziali sindromi genetiche, arrivando poi a restringere il campo e riconoscendo la malattia nel 90% dei casi. Il sistema è stato addirittura in grado per tre volte di riconoscere sulla base delle caratteristiche del volto malattie che gli esperti non erano riusciti a identificare prima.
Le sindromi genetiche interessano l’8% della popolazione e molte presentano caratteristiche facciali specifiche e identificabili. Ecco perché la ricerca degli ultimi anni è andata nella direzione di utilizzo del riconoscimento facciale per fornire informazioni utili alla messa a punto di diagnosi e trattamenti.
Una svolta nella genetica medica
Il limite di questo sistema finora era dato dal numero ridotto di malattie che l’intelligenza artificiale era in grado di riconoscere.
In questo senso il sistema DeepGestalt è considerato “una svolta molto attesa nella genetica medica”, ha affermato Gripp. “Con questo studio – ha proseguito – abbiamo dimostrato che l’aggiunta di un sistema di analisi facciale automatizzato al lavoro clinico può aiutare a ottenere diagnosi e trattamenti precoci e migliorare la qualità della vita di questi pazienti”.
