Los especialistas a veces usan la forma y apariencia de la cara de un niño como pista porque algunas condiciones, como el síndrome de Down, le dan a la cara de un niño una apariencia distintiva. Para muchas otras enfermedades, sin embargo, los signos son más sutiles y los casos muy raros.
En 2014, la nueva empresa de Moti Shniberg, FDNA, lanzó una aplicación llamada Face2Gene. Se construyó en torno a un algoritmo de aprendizaje automático como el que utilizó anteriormente para reconocer a las personas. Solo el algoritmo de FDNA analiza una cara para sugerir trastornos genéticos que una persona pueda tener.
Face2Gene ahora es utilizado por miles de genetistas en todo el mundo. Su algoritmo central puede reconocer alrededor de 300 trastornos con alta precisión del rostro de un paciente. Eso es una bendición para los genetistas y las familias que buscan un diagnóstico, pero el algoritmo facial todavía no puede ver la mayoría de las condiciones genéticas. Para los más raros, FDNA no tiene las siete o más fotos de diferentes pacientes necesarias para entrenar su algoritmo para detectar el trastorno.
El proyecto ha demostrado que era posible usar un algoritmo facial para ayudar a identificar condiciones en las que los datos eran escasos o faltaban por completo.
Más información: https://www.wired.com/story/app-diagnose-rare-diseases-childs-face/
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