Иракские ученые научили ИИ выявлять болезни по цвету языка

Профессор Али Ан-Наджи Среднего технического университета Багдада (Ирак) и его австралийские коллеги смогли обучить искусственный интеллект диагностировать множество заболеваний по цвету языка. Точность этого метода составляет 98%, говорится в статье, опубликованной в журнале Technologies.

Исследование цвета языка — один из методов диагностики заболеваний в традиционной китайской медицине. Этой практике уже более двух тысяч лет.

По словам Ан-Наджи, например, желтый цвет языка соответствует диабету, фиолетовый — онкологическим заболеваниям, темно-красный — COVID-19.

Ученые загрузили в компьютер 5260 реальных фотографий языков, которые были условно разделены на семь цветов: красный, желтый, зеленый, голубой, серый, белый и розовый. Затем систему обучили классифицировать изображения с помощью шести разных алгоритмов машинного обучения.

Для проверки работы обученной системы в нее загрузили 60 фотографий языков пациентов из двух иракских больниц. В результате программа автоматически распознала изображения языков и выделила их центральную часть для анализа цвета.

Ali Raad Hassoon, Ali Al-Naji, Ghaidaa A. Khalid, Javaan Chahl
Ali Raad Hassoon, Ali Al-Naji, Ghaidaa A. Khalid, Javaan Chahl

Выяснилось, что искусственный интеллект способен с высокой точностью определять различные заболевания, анализируя цвет, форму и толщину языка. Среди них диабет, инсульт, анемия, астма, заболевания печени и желчного пузыря, COVID-19, сердечно-сосудистые заболевания и проблемы желудочно-кишечного тракта.

«Автоматические системы анализа цвета языка показали отличную точность в определении здоровых и больных людей. Кроме того, они продемонстрировали способность диагностировать различные заболевания и определять фазу их течения», — говорится в исследовании.

Предложенная система может эффективно выявлять различные заболевания, вызывающие видимые изменения цвета языка с точностью, превышающей 98%, утверждают ученые.

По словам учёных, следующим шагом будет создание средств предварительной самодиагностики с использованием камеры смартфона.

0
15 августа в 17:00
Прочитано 81 раз