Как древняя китайская практика станет будущим диагностики заболеваний?

14.10.2024

Китайские травники на протяжении 2000 лет диагностировали болезни, исследуя человеческий язык. Сейчас этот метод дополняется технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения.

Древняя китайская медицинская практика, основанная на изучении языка для выявления признаков заболеваний, стала источником вдохновения для современных ученых-компьютерщиков, которые применяют машинное обучение и искусственный интеллект в диагностике заболеваний.

Системы анализа языка активно развиваются благодаря расширению практики удаленного мониторинга состояния здоровья по всему миру. Исследователи из Среднего технического университета в Багдаде и Университета Южной Австралии применили веб-камеру USB и компьютер для съемки изображений языков 50 пациентов с разными заболеваниями, такими как диабет, почечная недостаточность и анемия. Они затем сравнили цвета языков с базой данных из 9000 изображений.

С использованием методов обработки изображений исследователи верно диагностировали заболевания в 94% случаев по сравнению с результатами лабораторных тестов. Также были разработаны голосовые сообщения, сообщающие цвет языка и определенное заболевание, которые отправлялись в виде текстовых сообщений пациентам или медицинским специалистам.

Инженеры считают, что анализ цвета языка с помощью компьютеров обладает высокой точностью и может обеспечить удаленную диагностику заболеваний, предоставляя безопасный, эффективный и доступный метод. Это может быть особенно важным после пандемии, когда доступ к медицинским учреждениям может быть ограничен.

В разных заболеваниях язык может иметь разные цветовые изменения. Например, у пациентов с диабетом он часто желтого цвета, а у онкологических больных может быть фиолетовым с толстым налетом. Это исследование также нашло применение при анализе языков пациентов с COVID-19 и позволило диагностировать разные стадии инфекции по изменениям цвета языка.

Предыдущие исследования с использованием анализа языка позволили точно диагностировать различные заболевания, включая аппендицит, диабет и заболевания щитовидной железы. Это открывает потенциал для дальнейших исследований в этой области.

Теги: