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Les ordinateurs ont pu employer les caractéristiques faciales subtiles pour identifier l'hyperplasie surrénale congénitale

L'hyperplasie surrénale congénitale (CAH) est un trouble qui affecte la capacité de la glande surrénale de relâcher les hormones qui règlent la réaction de fuselage à la tension et à la maladie. CAH est traitable, mais peut être potentiellement potentiellement mortel pendant la maladie ou a sinon managé. Il est difficile recenser toujours le trouble, et beaucoup les besoins d'être compris au sujet de la condition. Mais la recherche neuve conduite à l'hôpital pour enfants Los Angeles a prouvé que les ordinateurs peuvent pouvoir employer les caractéristiques faciales subtiles pour identifier CAH. Ceci trouvant a pu aboutir à améliorer l'identification du trouble et mieux des soins des patients de CAH.

En endocrinologie, CAH est l'un des quelques états d'urgence que nous rencontrons. C'est la principale cause de l'insuffisance surrénale chez les enfants, qui signifie que le fuselage ne peut pas produire l'aldostérone, l'adrénaline et le cortisol. »

Mimi Kim, DM, GCS, codirecteur de la clinique complète de soins de CAH à l'hôpital pour enfants Los Angeles

Ces hormones permettent au fuselage de manager la pression sanguine et de répondre aux crises. De plus, CAH est marqué par des niveaux plus élevés de la testostérone d'hormone sexuelle. Ceci peut mener aux changements des organes génitaux pour des patientes. Mais la testostérone a un autre effet pas directement lié au sexe ou au genre--un effet qui pourrait être employé pour aider à recenser CAH.

« On le reçoit assez bien que les hormones comme la testostérone aident à former les caractéristiques faciales, » dit M. Kim. « Puisque CAH entraîne la testostérone élevée pendant le développement, il reste pour raison pour laquelle les différences, même les subtiles, pourraient être présentes dans des patients de CAH. » Ceci, il dit, abouti lui pour se demander si morphologie faciale--une collection de traits matériels--a pu aider des cliniciens en recensant des patients avec CAH.

« Il n'y avait aucune tige déterminée pourtant entre CAH et morphologie faciale, » dit M. Kim. Ceci pourrait être parce que des différences faciales sont assez subtiles pour être manquées par la plupart des cliniciens. « Mais les avances dans l'apprentissage automatique sont venues de loin, » il dit, « particulièrement en la reconnaissance faciale. »

M. Kim s'est associé aux techniciens et aux scientifiques de l'institut des sciences de l'information d'Université de Californie du Sud pour concevoir et évaluer son hypothèse. L'équipe a chargé des images de 102 patients avec CAH et de 144 personnes de contrôle dans les ordinateurs qui ont été formés en la reconnaissance faciale. Par l'apprentissage automatique, les ordinateurs pouvaient recenser des différences subtiles dans la morphologie faciale et recenser correctement les patients avec CAH avec l'exactitude plus grand que de 90%.

L'étude représente une étape importante dans le circuit pour améliorer CAH de recensement et de compréhension. Les découvertes déterminent, pour la première fois, qui est non seulement là une tige entre la morphologie faciale et le CAH, mais les ordinateurs peuvent trouver cette tige et prévoir CAH basé sur les caractéristiques faciales des patients.

Bien que des nouveaux-nés soient par habitude interviewés pour CAH, les tests génétiques sont chers et difficiles d'obtenir, et il n'est pas simple de caractériser la gravité de la condition. « Nous avons besoin réellement d'un plus sensible, une voie plus facile, » dit M. Kim. « Il est mon espoir que c'est lui ; que nous pouvons employer le meilleur que la technologie doit offrir pour comprendre mieux CAH et pour aider nos patients. »

L'étude était publiée dans le réseau de JAMA de tourillon scientifique ouvert. les Co-premiers auteurs sur l'étude étaient Wael AbdAlmageed et Hengameh Mirzaalian d'institut des sciences de l'information d'USC.

Source:
Journal reference:

AbdAlmageed, W., et al. (2020) Assessment of Facial Morphologic Features in Patients With Congenital Adrenal Hyperplasia Using Deep Learning. JAMA Network Open. doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.22199.