Ученые создали искусственный интеллект, ставящий точный диагноз по языку
20 августа 2024, 09:26
Фото: 1MI. Диагноз определяется по языку.
Исследователи из Технологического университета Ирака и Университета Южной Австралии разработали технологию диагностики распространенных недугов по виду и форме языка человека. Подробности в материале 56orb.
Исследователи разработали уникальную систему, которая может определять ряд заболеваний, просто взглянув на язык человека. В основе этой системы лежат передовые технологии машинного обучения, заменившие старые методы диагностики. Тестирование показало, что система работает практически безошибочно.
Определение болезни по языку
На протяжении тысячелетий врачи просили своих пациентов показать язык не просто так. Цвет и состояние языка могут многое рассказать о состоянии всего организма.
Хотя этот метод казался европейской инновацией XVII века, на самом деле он используется в традиционной китайской медицине с 1115 года.
— Следует отметить, что диагностика по языку — практика, известная уже более двух тысяч лет — имеет огромное значение. Язык человека отражает уникальные особенности и характеристики, связанные с работой внутренних органов. Благодаря этому, диагностика по языку позволяет эффективно выявлять заболевания и отслеживать их развитие, — пишут в своей исследовательской работе ученые.
Исследователи из Среднего технического университета Ирака и Университета Южной Австралии изучили преимущества анализа языка и решили усовершенствовать эту практику. Они обучили систему машинного обучения на 5260 изображениях языков, сделанных при разном освещении. Затем в систему были загружены серии снимков пациентов с известными заболеваниями, такими как астма, диабет и анемия.
Новая система диагностики по языку
Система диагностировала болезни по фотографиям, сделанным камерой, расположенной на расстоянии 20 сантиметров от языка пациента. Точность диагностики составляла 98%, а результаты выдавались в режиме реального времени.
— Цвет, форма и толщина языка могут быть признаками различных заболеваний. Например, при диабете язык может приобрести желтоватый оттенок. У людей, страдающих раком, язык становится фиолетовым и покрывается толстым налётом. После перенесенного инсульта язык может покраснеть и изменить свою форму. Белый язык может свидетельствовать об анемии, темно-красный — о тяжелом течении COVID-19. А язык индиго или фиолетовый может указывать на проблемы с сосудами, желудочно-кишечным трактом или астму, — поясняет профессор MTU и UniSA Али Аль-Наджи, руководивший исследованием.
В норме язык должен быть розового цвета, иметь симметричную форму и легкий белый налёт. Однако при диабете язык может приобрести желтый оттенок. Если язык становится фиолетовым, это может указывать на проблемы с желудочно-кишечным трактом или сосудами. Жирный налет на языке может быть признаком онкологических заболеваний.
Белый язык может свидетельствовать об анемии, а темно-красный цвет — о вирусных инфекциях, включая COVID-19. Существует множество других факторов, которые могут помочь выявить заболевания на ранней стадии, просто взглянув на язык.
ИИ-диагност прошел обучение на основе 5260 подтвержденных случаев заболеваний. Его научили сопоставлять визуальное состояние языка с возможными отклонениями.
Для диагностики используется камера, которая находится на расстоянии 20 сантиметров от языка. При этом нет необходимости в тактильном контакте, поэтому процедура диагностики безопасна.
В ходе экспериментов точность постановки диагноза составила 98%. Эти данные не предназначены для назначения лечения, но такая технология значительно ускорит и облегчит диагностику пациентов, а также снизит нагрузку на врачей.
— Автоматизированные системы анализа цвета языка демонстрируют высокую точность в различении здоровых людей от больных. Они также могут диагностировать различные заболевания и определять стадии их развития. Это особенно актуально в свете значительного прогресса в области искусственного интеллекта и технологий камер. Предлагаемая система способна эффективно выявлять различные заболевания, которые сопровождаются явными изменениями цвета языка. Точность обученных моделей превышает 98%, — делают выводы ученые в своей научной работе.