Uniendo medicina tradicional e Inteligencia Artificial, se ha logrado una precisión de detección de enfermedades del 98 % mediante el análisis del color de la lengua de los pacientes. Esto argumenta el estudio.
Este algoritmo informático, ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad Técnica Media (MTU) de Irak y la Universidad de Australia del Sur (UniSA), marcando un avance significativo en el diagnóstico médico.
Uniendo métodos tradicionales con tecnología moderna, el innovador algoritmo de aprendizaje automático ha demostrado una precisión del 98 % en el diagnóstico de diversas enfermedades; todo mediante el análisis del color de la lengua humana.
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El sistema de imágenes utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático para analizar el color de esta parte de la boca. Así mismo, un método históricamente arraigado en la medicina tradicional china, donde la apariencia de la lengua se ha considerado durante mucho tiempo un indicador de la salud general.
Al examinar el color, la forma y el grosor de la lengua, el algoritmo puede identificar una variedad de afecciones, que incluyen diabetes, derrames cerebrales, anemia, asma, problemas hepáticos y de vesícula biliar, COVID-19 y diversas enfermedades vasculares y gastrointestinales.
En una serie de experimentos, el equipo de investigación puso a prueba el algoritmo de aprendizaje automático, utilizando 5.260 imágenes de lengua. Estas se implementaron para enseñar al algoritmo a detectar y predecir con precisión la presencia de trastornos.
Entre tanto, el modelo fue probado con 60 imágenes de pacientes en dos hospitales universitarios de Oriente Medio, logrando coincidir con el diagnóstico correcto en casi todos los casos.
La IA va de la mano con una práctica antigua. El estudio destaca el potencial de la IA para revolucionar los métodos de diagnóstico. El profesor asociado adjunto Ali Al-Naji de MTU y UniSA, autor principal del estudio, enfatizó que la IA está esencialmente modernizando una práctica de diagnóstico de 2.000 años de antigüedad.
“El color, la forma y el grosor de la lengua pueden revelar una letanía de condiciones de salud”, explicó Al-Naji, señalando cómo los colores específicos de la lengua se asocian con diferentes enfermedades: el amarillo para la diabetes, el morado para el cáncer y el rojo intenso para la COVID grave. -19 casos, entre otros.
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Los hallazgos del estudio sugieren que la detección de enfermedades podría volverse más accesible y eficiente en el futuro. El coautor, el profesor Javaan Chahl de UniSA, indicó que el equipo prevé utilizar la tecnología en teléfonos inteligentes
Esto permitiría a las personas recibir evaluaciones de salud en tiempo real, haciendo que la atención médica sea más accesible, especialmente en áreas remotas o desatendidas.
“Estos resultados confirman que el análisis computarizado de la lengua es un método seguro, eficiente, fácil de usar y asequible para la detección de enfermedades que respalda los métodos modernos con una práctica centenaria”, añadió Chahl.
Imagen: Olga Shefer
