On dit que les lignes de la main peuvent prédire l’avenir. Le dos de la main peut, lui aussi, donner des indications sur ce qui nous attend.
〈Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism〉 Selon une étude publiée dans cette revue, une seule photo du dos de la main pourrait permettre de repérer une maladie hormonale rare, grave et difficile à diagnostiquer. Non traitée et laissée sans prise en charge, cette affection peut provoquer des complications potentiellement mortelles et, en moyenne, réduire l’espérance de vie d’environ 10 ans : il s’agit de l’acromégalie.
Une équipe de recherche de l’Université de Kobe, au Japon, a utilisé des photos des mains de 725 personnes recrutées dans 15 établissements médicaux au Japon pour l’entraînement et la validation d’un modèle d’intelligence artificielle (IA). Des photos du dos de la main et du poing fermé, prises de manière standardisée, ont été fournies. Environ la moitié des participants étaient atteints d’acromégalie.
Selon les résultats, le modèle d’IA a identifié les patients atteints d’acromégalie avec une valeur prédictive positive de 0,88 et une valeur prédictive négative de 0,93. Autrement dit, si le test est positif, la probabilité que la personne souffre réellement d’acromégalie est de 88% ; si le test est négatif, la probabilité que le patient ne soit pas atteint d’acromégalie est de 93%.
Les chercheurs ont déclaré : « Le modèle d’IA a montré de meilleures performances que de véritables experts du domaine de l’endocrinologie lorsqu’on lui fournissait les mêmes images », ajoutant : « Honnêtement, nous avons été surpris d’obtenir une précision diagnostique aussi élevée à partir de simples photos du dos de la main et d’un poing fermé. »
L’acromégalie survient lorsque l’organisme produit un excès d’hormone de croissance, et apparaît le plus souvent à l’âge mûr. Environ 8 à 24 personnes sur 100 000 sont concernées, et l’augmentation de la taille des mains et des pieds fait partie des symptômes précoces.
Le problème est que les symptômes apparaissent progressivement, ce qui rend le diagnostic précoce difficile. Ainsi, chez environ un quart des patients, le diagnostic est retardé de plus de 10 ans.
L’équipe prévoit d’examiner si le modèle d’IA peut également être utilisé pour d’autres maladies pouvant se manifester au niveau des mains, telles que la polyarthrite rhumatoïde, l’anémie, ou l’hippocratisme digital. Les chercheurs ont déclaré : « En développant davantage ce modèle, nous espérons pouvoir mettre en place une infrastructure médicale permettant, lors des bilans de santé complets, d’orienter vers un spécialiste les patients chez qui une affection liée à la main est suspectée. »
