Comme preuve de concept, un nouvel algorithme établit que les maladies cardiaques peuvent être détectées à l’aide d’une analyse faciale
Un nouvel algorithme a été développé pour détecter les maladies coronariennes uniquement à partir des photos faciales des patients. La preuve de concept, publiée dans le European Heart Journal, doit encore être affinée avant de devenir un outil clinique utile, mais des experts indépendants suggèrent également que de profondes considérations éthiques doivent être résolues avant qu’un tel système puisse être déployé.
L’alopécie, le xanthélasmat (jaunissement des paupières) et l’arcus corneae (un anneau opaque autour de la cornée) font partie des nombreux biomarqueurs faciaux qui indiquent qu’une personne peut souffrir d’une mauvaise santé cardiovasculaire. Une équipe de chercheurs chinois a maintenant mis au point un algorithme d’apprentissage approfondi qui permet d’étudier seulement quatre photos d’un individu pour déterminer le risque de maladie coronarienne d’une personne.
En deux ans, entre 2017 et 2019, les chercheurs ont recruté 5 796 patients qui s’étaient présentés dans un hôpital pour subir des procédures d’imagerie cardiaque. Quatre photos ont été prises de chaque patient – deux profils latéraux, un frontal et un regard vers le bas au sommet de la tête.
Un algorithme d’apprentissage approfondi a ensuite été formé pour étudier ces quatre images et évaluer le risque de maladie cardiaque d’une personne. Les résultats, validés sur 1 000 autres patients, ont permis de détecter correctement les maladies cardiaques chez 80 % de la cohorte. En outre, l’algorithme a pu détecter avec précision les patients sans maladie coronarienne dans 61 % des cas.
« L’algorithme a eu une performance modérée, et les informations cliniques supplémentaires n’ont pas amélioré sa performance, ce qui signifie qu’il pourrait être utilisé facilement pour prédire les maladies cardiaques potentielles sur la base des seules photos faciales », explique Xiang-Yang Ji, l’un des chercheurs travaillant sur l’étude. « Les joues, le front et le nez ont apporté plus d’informations à l’algorithme que les autres zones du visage. Cependant, nous devons améliorer la spécificité car un taux de faux positifs pouvant atteindre 46% peut causer de l’anxiété et des désagréments aux patients, ainsi qu’une surcharge potentielle des cliniques avec des patients nécessitant des tests inutiles ».
Il est évident que la précision de l’algorithme est loin d’être suffisante pour le déployer dans les environnements cliniques, mais l’équipe de recherche est consciente des limites actuelles de l’algorithme et comprend clairement qu’un développement et une validation supplémentaires sont nécessaires.
« À notre connaissance, c’est le premier travail qui démontre que l’intelligence artificielle peut être utilisée pour analyser les visages afin de détecter les maladies cardiaques », déclare Zhe Zheng, responsable de la nouvelle recherche. C’est une étape vers le développement d’un outil basé sur l’apprentissage approfondi qui pourrait être utilisé pour évaluer le risque de maladie cardiaque, soit dans les cliniques externes, soit par le biais de patients prenant des « selfies » pour effectuer leur propre dépistage ».
Un éditorial de deux experts cardiovasculaires de l’université d’Oxford reconnaît que les avantages potentiels de ce type de diagnostic assisté par IA sont immenses. Charalambos Antoniades et Christos Kotanidis, qui n’ont pas travaillé sur cette recherche actuelle, soulignent que bien que cette technologie ne soit pas prête à être déployée, ce genre de diagnostics innovants pourrait « révolutionner la médecine telle que nous la connaissons ».
Toutefois, Antoniades et Kotanidis notent que des défis éthiques considérables se poseront lorsque ces outils de diagnostic seront suffisamment bons pour le prime time. La possibilité que des professionnels non médicaux collectent ce type d’informations privées sur la santé est particulièrement préoccupante.
« … une telle technologie peut susciter des inquiétudes quant à l’utilisation abusive d’informations à des fins discriminatoires », écrivent les deux journalistes dans leur éditorial. « La diffusion non désirée de données sensibles du dossier médical, qui peuvent être facilement extraites d’une photo faciale, fait que des technologies comme celle dont il est question ici constituent une menace importante pour la protection des données personnelles, ce qui pourrait avoir des répercussions sur les options d’assurance ».
Peter Bannister, de l’Institution of Engineering and Technology, se fait également l’écho de ces préoccupations. Il suggère que, bien que ce type d’outil de diagnostic promette de « grands avantages » en tant qu’outil de détection précoce, les préoccupations éthiques importantes entourant l’utilisation abusive doivent être abordées avant que la technologie ne soit déployée.
Étant donné que l’algorithme détermine l’état de santé d’un patient à partir d’un « selfies » facile à obtenir, à un stade où le patient lui-même ne peut pas savoir qu’il est atteint de cette maladie, on peut craindre que l’algorithme soit appliqué de manière malveillante à des données du domaine public, par exemple une capture d’écran d’une conférence téléphonique sur le web utilisée pour discriminer quelqu’un sur la base de ses futures primes d’assurance maladie », explique Peter Bannister.
L’équipe de recherche à l’origine de ce nouvel algorithme de diagnostic semble bien consciente du champ de mines que représente l’éthique dans ses recherches. Zheng affirme que la résolution de ces questions de confidentialité sera fondamentale à mesure que leurs recherches progressent et que la précision de l’algorithme s’améliore.
L’équipe de recherche à l’origine de ce nouvel algorithme de diagnostic semble bien consciente du champ de mines que représente l’éthique dans leurs recherches. Zheng affirme que la résolution de ces questions de vie privée sera fondamentale à mesure que leurs recherches progressent et que la précision de l’algorithme s’améliore.
« Les questions éthiques liées au développement et à l’application de ces nouvelles technologies sont d’une importance capitale », déclare M. Zheng. « Nous pensons que les futures recherches sur les outils cliniques devraient prêter attention à la protection de la vie privée, aux assurances et aux autres implications sociales afin de garantir que l’outil ne soit utilisé qu’à des fins médicales ».
https://academic.oup.com/eurheartj/advance-article/doi/10.1093/eurheartj/ehaa640/5895010
