Новаторская разработка - компьютерные ученые используют машинное обучение и искусственный интеллект для исследования языка человека на наличие признаков заболевания.
Подобная практика, появившаяся 2000 лет назад в китайской траволечении, набирает обороты в связи с растущим спросом на дистанционный мониторинг состояния здоровья во всем мире. Недавнее исследование, проведенное учеными из Среднего технического университета (MTU) в Багдаде и Университета Южной Австралии (UniSA), стало еще одним доказательством точности этой технологии в выявлении заболеваний.
Исследователи использовали веб-камеру USB и компьютер для получения изображений языка 50 пациентов с диабетом, почечной недостаточностью и анемией. Сравнив цвет этих изображений с базой данных из 9000 изображений языка, они смогли диагностировать эти заболевания с впечатляющей точностью 94%, что превосходит традиционные лабораторные результаты. Кроме того, голосовое сообщение с указанием цвета языка и заболевания отправлялось в виде текстового сообщения пациенту или назначенному им медицинскому работнику.
Доцент Али Аль-Наджи, адъюнкт-доцент MTU и UniSA, объясняет значение этого технологического достижения: "Компьютерный анализ языка обладает высокой точностью и может помочь в дистанционной диагностике заболеваний безопасным, эффективным, простым, безболезненным и экономически выгодным способом. Это особенно актуально в условиях глобальной пандемии, подобной COVID, когда доступ к медицинским центрам может быть затруднен".
Цвет, форма и толщина языка давно признаны индикаторами различных состояний здоровья. Системы диагностики языка доказали свою эффективность в диагностике таких заболеваний, как аппендицит, диабет, заболевания щитовидной железы. Например, у больных диабетом язык обычно желтый, у онкологических больных - фиолетовый с толстым сальным налетом, а у пациентов, перенесших острый инсульт, язык часто красный и искривленный.
В исследовании, проведенном в Украине в 2022 году, с помощью смартфона были проанализированы изображения языка 135 пациентов с КОВИД. Результаты показали, что 64% пациентов с легкой инфекцией имели бледно-розовый язык, 62% пациентов с умеренной инфекцией - красный язык, а 99% пациентов с тяжелой инфекцией COVID имели темно-красный язык. Это свидетельствует о том, что диагностика языка может играть определенную роль в выявлении и мониторинге случаев COVID.
Профессор Аль-Наджи подчеркивает перспективность этой технологии: "Можно с 80% точностью диагностировать более 10 заболеваний, вызывающих видимое изменение цвета языка. В нашем исследовании мы достигли точности 94% при диагностике трех заболеваний, так что потенциал для дальнейшего совершенствования этого исследования имеется".
Использование искусственного интеллекта и машинного обучения в диагностике языка открывает новые возможности для дистанционного здравоохранения и выявления заболеваний. Благодаря высокой точности и неинвазивности эта технология способна произвести революцию в здравоохранении, особенно в ситуациях, когда физический доступ к медицинским учреждениям ограничен.
