Q. Hennocq*a (M.)
a Doctorat, Paris, FRANCE
* camille.faudrin@atout-org.com
L’intelligence artificielle devient un outil indispensable dans le champ du diagnostic médical. Deux à trois mille syndromes sont accompagnés de traits phénotypiques faciaux et leur dépistage nécessite l'œil d'un expert en dysmorphologie. Nous avons mis en place un outil de détection automatique de phénotypes, grâce à une base de données de grande envergure composée de photographies de face et de profil de visages d’enfants.
Plusieurs étapes ont été nécessaires : détection automatique de landmarks, superposition procrustéenne des nuages de points, réduction de dimensions et application de différents algorithmes de classification. Nos objectifs sont multiples : 1) diagnostiquer un syndrome, 2) comprendre les traits phénotypiques qui ont participé au diagnostic, 3) établir des différences phénotypiques au sein d’un même syndrome.
Pour illustrer le projet, nous avons utilisé un nos projets d’application. Le syndrome de Goldenhar, ou plus généralement les microsomies hémifaciales, entraînent une asymétrie faciale par hypoplasie mandibulaire unilatérale le plus souvent, une aplasie de l’oreille, et s’associent parfois à des atteintes oculaires, vertébrales, digestives, urologiques et autres. Nous avons utilisé notre modèle pour prédire l’existence ou non d’une atteinte extra-faciale avec une photographie 2D du visage de face et de profil de l’enfant.