Древние китайские методики объединились с современными технологиями: как ИИ распознает болезни по цвету языка

Древний метод китайских травников, использующийся на протяжении двух тысяч лет, заключается в изучении цвета языка человека для выявления признаков болезни, теперь применяется учеными в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Системы диагностики по языку становятся все более популярными из-за роста удаленного мониторинга здоровья. Исследование , проведенное иракскими и австралийскими учеными, подтверждает повышение точности таких технологий в обнаружении заболеваний. Инженеры из Среднего технического университета (MTU) в Багдаде и Университета Южной Австралии (UniSA) использовали USB-веб-камеру для получения изображений языков 50 пациентов с диабетом, почечной недостаточностью и анемией, сравнивая цвета с базой данных из 9000 изображений языков.

Применяя методы обработки изображений, ученые правильно диагностировали заболевания в 94% случаев, что было подтверждено лабораторными результатами. Пациентам или их медицинским представителям также отправлялось голосовое сообщение с указанием цвета языка и диагноза.

Профессор Али Аль-Наджи из MTU и UniSA и его коллеги рассмотрели мировые достижения в компьютерной диагностике заболеваний на основе цвета языка. "Тысячи лет назад китайская медицина внедрила практику изучения языка для обнаружения болезней", говорит профессор Аль-Наджи. Он также подчеркивает, что современные методы позволяют проводить диагностику на расстоянии с помощью ИИ и камеры, даже смартфона.

Пациенты с диабетом обычно имеют желтый язык, у пациентов с раком - фиолетовый язык с жирным налетом, а у пациентов с острым инсультом - красный, часто искривленный язык. Исследование 2022 года в Украине показало, что у 64% пациентов с легкой формой COVID язык был бледно-розовым, у 62% с умеренной формой - красным, а у 99% с тяжелой формой - темно-красным.

"Можно диагностировать с 80% точностью более 10 заболеваний, вызывающих видимое изменение цвета языка. В нашем исследовании мы достигли 94% точности при трех заболеваниях, так что потенциал для дальнейшего уточнения исследования существует", заключает профессор Аль-Наджи.