![\"Un](\"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Docaposte-anuncia-la-creacion-de-un-nuevo-centro-de-datos.jpg\")
<\/div>\nReconocimiento facial: tecnolog\u00eda Clearview AI utilizada en Ucrania<\/h2>\n<\/div>\n<\/article>\n<\/div>\n
La aplicaci\u00f3n Face2Gene se ha modificado recientemente utilizando un nuevo algoritmo titulado Comparador Gestalt<\/strong>cuyo funcionamiento fue explicado en la revisi\u00f3n Gen\u00e9tica de la Naturaleza<\/a><\/em>. Gracias a este a\u00f1adido, el software es capaz de detectar m\u00e1s de 1.000 enfermedades frente a \u201csolo\u201d 300 anteriormente. Para lograrlo, identifica los signos y s\u00edntomas que deja la enfermedad en el rostro del ni\u00f1o.<\/p>\n Para entrenar con \u00e9xito este nuevo algoritmo, cient\u00edficos de la FDNA, pero tambi\u00e9n de varias organizaciones de investigaci\u00f3n como la Universidad de Bonn, utilizaron 17.560 fotograf\u00edas de pacientes con caracter\u00edsticas vinculadas a 1.115 enfermedades raras. Seg\u00fan sus creadores, GestaltMatcher es un modelo mucho m\u00e1s eficiente que el utilizado en el pasado en Face2Gene.<\/p>\n As\u00ed luce la aplicaci\u00f3n Face2Gene desarrollada por la start-up FDNA. Imagen: FDAA.<\/p>\n<\/div>\n Ahora es capaz de detectar una enfermedad rara con menos pacientes etiquetados por la aplicaci\u00f3n antes: un verdadero avance. ” Similitudes con pacientes que a\u00fan no han sido diagnosticados<\/em> son tomados en cuenta por el modelo, lo que permite agregar combinaciones de caracter\u00edsticas que a\u00fan no han sido descritas<\/em> \u201c, especifican los investigadores.<\/p>\n Seg\u00fan la puesta en marcha, casi el 70% de los genetistas en cerca de 2000 instituciones m\u00e9dicas de todo el mundo utilizan Face2Gene en sus investigaciones y en el establecimiento de diagn\u00f3sticos. Las enfermedades raras afectan a casi 300 millones en todo el mundo seg\u00fan el Instituto Nacional de Salud e Investigaciones M\u00e9dicas (INSERM)<\/a> : \u201c Esta es una contribuci\u00f3n importante para enfermedades muy raras, donde solo se han informado unos pocos pacientes en todo el mundo.<\/em> \u201c, explican los investigadores implicados en este proyecto.<\/p>\n El objetivo de la aplicaci\u00f3n es detectar un m\u00e1ximo de enfermedades raras para que sean diagnosticadas lo antes posible, en un estadio temprano. As\u00ed, los m\u00e9dicos podr\u00edan ofrecer lo m\u00e1s r\u00e1pido posible un tratamiento para tratar a los ni\u00f1os afectados por estas enfermedades. FDNA promete que todos los datos recopilados a trav\u00e9s de su aplicaci\u00f3n ser\u00e1n anonimizados y almacenados en un ” almac\u00e9n cl\u00ednico privado y seguro basado en la nube<\/em> “.<\/p>\n El reconocimiento facial es cada vez m\u00e1s utilizado por muchas empresas en todo el mundo. Hasta ahora, esta tecnolog\u00eda ha estado regularmente en el centro de la controversia, en particular por su papel en el seguimiento o incluso el control de poblaciones, como los uigures en China. Como muestra la FDNA y con frecuencia, las controversias en torno a las nuevas tecnolog\u00edas est\u00e1n en realidad vinculadas a los usos que se hacen de ellas.<\/p>\n<\/div>\n![\"Face2Gen](\"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Aprovechar-el-reconocimiento-facial-para-diagnosticar-enfermedades-raras.png\")
<\/p>\nFDNA ayuda a los m\u00e9dicos a diagnosticar r\u00e1pidamente enfermedades raras con reconocimiento facial<\/h2>\n