Многообещающий прорыв в медицинской диагностике совершили исследователи из Австралии и Ирака. Они разработали систему на базе искусственного интеллекта, которая может обнаруживать заболевания с почти 97-процентной точностью с помощью простого сканирования языка. Эта система может произвести революцию в диагностике в будущем и облегчить доступ к быстрому и неинвазивному мониторингу здоровья.
На разработку системы искусственного интеллекта вдохновила традиционная китайская медицина, которая уже более 2000 лет использует язык в качестве диагностического инструмента. В этой практике цвет, форма и текстура языка предоставляют ценную информацию о здоровье человека.
«Человеческий язык обладает уникальными свойствами, которые связаны с внутренними органами и позволяют эффективно выявлять заболевания и их прогрессирование», — говорится в исследовательском отчете, опубликованном в журнале Technologies.
Примеры традиционной диагностики показывают, что желтоватый язык может указывать на диабет. А вот фиолетовый язык с толстым налетом может указывать на рак. У людей, перенесших инсульт, язык часто бывает темно-красным и неправильной формы. Коронавирус также может проявляться в темно-красном цвете языка. Исследователи использовали эти результаты для обучения системы ИИ.
Разработанная система была обучена на 5260 изображениях для выявления заболеваний по цвету языка. Базовый алгоритм достиг впечатляющей точности в 98% при оценке этих обучающих изображений. В первом тестовом запуске с 60 новыми изображениями ИИ смог правильно обнаружить заболевание или определить отсутствие заболевания в 58 случаях. Это соответствует точности 96,67%.
Джаван Чаал из Университета Южной Австралии, соавтор исследования, подчеркивает будущий потенциал этой технологии:
«Результаты показывают, что компьютерный анализ языка является безопасным, эффективным, удобным и доступным методом выявления заболеваний, который дополняет современные диагностические процедуры с многовековой практикой».
Приложение на смартфоне может обеспечить еще более широкое использование системы в будущем. Это решение может сделать мониторинг здоровья доступным за пределами клиник и кабинетов врачей.
