Des chercheurs de l’Université de Tokyo et de l’Institute of Science Tokyo ont développé un algorithme d’apprentissage automatique capable de détecter l’hypertension artérielle et le diabète à partir de simples vidéos faciales de cinq secondes, selon des travaux présentés au Congrès européen de cardiologie (ESC Congress 2026) qui se tient à Munich. Cette technologie de dépistage sans contact pourrait offrir de nouvelles perspectives pour identifier des pathologies souvent ignorées par les patients eux-mêmes.
Une avancée majeure dans le dépistage sans contact
À l’échelle mondiale, l’hypertension artérielle touche 1,4 milliard d’adultes âgés de 30 à 79 ans, tandis que 589 millions de personnes vivent avec un diabète, comme l’a rappelé Ryoko Uchida, chercheuse et porte-parole de l’équipe de recherche. Ryoko Uchida a souligné que bien que l’hypertension artérielle et le diabète figurent parmi les principaux facteurs de risque cardiovasculaire modifiables, de nombreux cas ne sont pas diagnostiqués.
Méthodologie et performances de l’algorithme
L’étude prospective a inclus 215 participants, comprenant des patients déjà diagnostiqués et des volontaires en bonne santé. À l’aide d’une caméra spectroscopique — un dispositif capable d’analyser les caractéristiques de la lumière réfléchie par la peau —, l’équipe a enregistré de courtes vidéos à grande vitesse du visage et des paumes de main des participants.
L’intelligence artificielle a ensuite analysé plusieurs paramètres biométriques :
- La dynamique des ondes de pouls, qui permet d’évaluer la rigidité artérielle liée à l’hypertension.
- Les profils de circulation sanguine cutanée au niveau du visage.
- Les caractéristiques spectrales de la coloration de la peau.
Les résultats démontrent des taux de précision élevés selon la durée de l’enregistrement. Pour l’hypertension artérielle, l’algorithme a atteint une précision de 95 % avec une vidéo de 30 secondes, et de 90,3 % avec une séquence réduite à 5 secondes. Concernant le diabète, la précision s’est établie à 88,2 % pour un enregistrement de 30 secondes et à 81,2 % pour une vidéo de 5 secondes.
Estimation de la pression artérielle et limites actuelles
L’algorithme s’est également montré capable d’estimer la pression artérielle systolique sans utiliser de brassard traditionnel. L’écart moyen entre les valeurs estimées par l’intelligence artificielle et les mesures classiques était de 2,6 mmHg, un résultat conforme à l’une des limites fixées par l’Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI). Toutefois, la dispersion des erreurs atteignait +/-12 mmHg, dépassant la tolérance de +/-8 mmHg exigée par les normes de référence. Les chercheurs notent ainsi que si le modèle est précis en moyenne, ses résultats restent encore trop variables d’une personne à l’autre.
Pour le diagnostic du diabète, les valeurs d’HbA1c (fixées à 6,5 % ou plus) ainsi que les diagnostics cliniques posés par un médecin ont servi de référence. Des recherches supplémentaires menées sur des populations plus vastes et diversifiées seront nécessaires pour valider l’efficacité de la méthode en conditions réelles, sans nécessiter de prise de sang, de brassard de tension ou de visite clinique formelle.
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