Традиционная китайская медицина уже в течение 2000 лет практикует диагностику заболеваний человека на основе визуального осмотра языка. Но теперь этот метод ученые- программисты усовершенствовали с помощью использования методов машинного обучения и искусственного интеллекта.
Во всем мире происходит расширение методов дистанционного мониторинга здоровья, в том числе диагностика с помощью анализа состояния языка. Исследование, проведенное иракскими и австралийскими учеными, показало, что этот метод диагностики может быть более точным.
Ученые из технического университета (MTU) в Багдаде и Университета Южной Австралии (UniSA) с помощью веб-камеры USB и компьютера собрали изображения языка 50 пациентов с диабетом, почечной недостаточностью и анемией, и сравнили их с изображениями из базы данных из 9000 языков.
С помощью определенных методов обработки изображений им удалось диагностировать заболевания в 94 процентах случаев, по сравнению с лабораторными результатами.
Результаты исследования были опубликованы в AIP Conference Proceedings.
Китайская медицина уже тысячи лет назад использовала осмотр языка для диагностики заболеваний. Как оказалось, современная медицина тоже в некоторой степени использовала этот метод, так изменения цвета, формы и толщины языка могут быть признаками диабета, заболеваний печени или сердечно-сосудистой системы.
Но такая диагностика требует большого опыта врача. Использование же камеры смартфона и обработка изображений с помощью искусственного интеллекта позволило значительно упростить процесс диагностики и дало возможность проводить ее дистанционно.
Компьютерный анализ изображений достаточно точный метод диагностики заболевания, тем более, он простой, безопасный и безболезненный.
Отмечено, что язык у пациентов с сахарным диабетом имеет обычно желтый цвет, у пациентов с онкологией — фиолетового цвета с толстым жирным налетом, а у больных с острым инсультом –красного цвета.
Если в предыдущих исследованиях удавалось диагностировать заболевания с точностью до 80%, то последнее исследование добилось точности в 94%. Ученые планируют доработать технологию.
