El escáner de lengua con inteligencia artificial puede diagnosticar enfermedades con una precisión del 96 por ciento
Un nuevo modelo de aprendizaje automático basado en inteligencia artificial es capaz de diagnosticar con precisión ciertas enfermedades casi siempre con solo mirar la lengua del paciente. Esta novedosa tecnología, aunque de última generación, se inspira en métodos médicos utilizados por los seres humanos desde hace más de 2000 años.
Cuando se trata de diagnosticar enfermedades, Medicina tradicional china Y otras prácticas suelen recurrir a la lengua en busca de pistas. Según su color, forma y grosor, el músculo puede revelar una serie de posibles problemas de salud, desde cáncer hasta diabetes, pasando por asma y problemas gastrointestinales. Ahora, después de más de dos milenios de escudriñar las bocas de los pacientes en busca de respuestas, los médicos pronto podrán recibir una segunda opinión de ojos artificiales impulsados por el aprendizaje automático.
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“Las lenguas humanas poseen características y rasgos únicos conectados con los órganos internos del cuerpo, que detectan enfermedades de manera efectiva y monitorean su progreso… Entre estos, el color de la lengua es el más importante”, dijo un equipo de investigadores de ingeniería que colaboran entre la Universidad del Sur de Australia (UniSA) y la Universidad Técnica Media de Irak (MTU) en un estudio reciente publicado en la revista, Tecnologías
.
Ali Al-Naji, autor principal del artículo y profesor asociado adjunto en el Departamento de Ingeniería de Técnicas de Instrumentación Médica de UniSA, ofreció una serie de escenarios en el estudio. Anuncio del 13 de agosto.
“Normalmente, las personas con diabetes tienen la lengua amarilla; los pacientes con cáncer, la tienen morada con una capa gruesa y grasosa; y los pacientes con accidente cerebrovascular agudo presentan una lengua roja con una forma inusual”, explicó. Por su parte, una lengua blanca puede ser indicativa de anemia, mientras que el color índigo o violeta apunta a problemas vasculares y gastrointestinales o asma. En casos más recientes, las lenguas de color rojo intenso pueden proporcionar evidencia de casos graves de COVID-19.
Al igual que otros programas algorítmicos de aprendizaje automático visual similares, el equipo de Al-Naji construyó su propio sistema entrenándolo visualmente con dos conjuntos de datos. Primero, alimentaron 5260 imágenes que abarcaban siete colores en diferentes saturaciones y condiciones de luz. De ellas, 300 entradas “grises” representaban varias lenguas enfermas junto con 310 selecciones “rojas” en lugar de ejemplos saludables. A continuación, dos hospitales universitarios iraquíes en Dhi Qar y Mosul entrenaron el sistema en tiempo real utilizando 60 fotos que mostraban una mezcla de lenguas humanas sanas y otras con diversas enfermedades, incluidas infecciones micóticas, asma, COVID-19, papilas fungiformes y anemia.
Finalmente, llegó el momento de probar el algoritmo en persona. Después de conectar el programa a una cámara web USB, se pidió a voluntarios sanos y enfermos que colocaran la lengua a 20 cm de la cámara para escanearla. Los resultados, según el equipo de Al-Naji, mostraron una “precisión notable”.
“El sistema propuesto podría detectar de manera eficiente diferentes enfermedades que muestran cambios aparentes en el color de la lengua, con una tasa de precisión de los modelos entrenados superior al 98 por ciento”, escriben en la conclusión del estudio. En el caso de 60 imágenes de lengua, el programa logró una precisión del 96,6 por ciento.
Según los investigadores, creen que los experimentos ilustran la prometedora viabilidad de incorporar sistemas de IA similares o mejorados en las instalaciones médicas para proporcionar algún día un “método seguro, eficiente, fácil de usar, cómodo y rentable para la detección de enfermedades”.