Kompjuterski algoritam je postigao 98% tačnosti u predviđanju različitih bolesti analizom boje ljudskog jezika.
Predloženi sistem snimanja koji su razvili irački i australijski istraživači može dijagnostikovati dijabetes, moždani udar, anemiju, astmu, stanje jetre i žučne kese, COVID-19 i niz vaskularnih i gastrointestinalnih problema.
Inženjerski istraživači sa Srednjeg tehničkog univerziteta (MTU) i Univerziteta Južne Australije (UniSA) postigli su proboj u nizu eksperimenata u kojima su koristili 5.260 slika za obuku algoritama mašinskog učenja za otkrivanje boje jezika.
Dve nastavne bolnice na Bliskom istoku dostavile su 60 slika jezika pacijenata sa različitim zdravstvenim stanjima. Model veštačke inteligencije (AI) uspeo je da uskladi boju jezika sa bolešću u skoro svim slučajevima.
Rad objavljen u časopisu Tehnologije opisuje kako predloženi sistem analizira boju jezika kako bi pružio dijagnozu na licu mesta, potvrđujući da AI drži ključ za mnoge napretke u medicini.
Viši autor, vanredni profesor MTU i UniSA Ali Al-Naji, kaže da AI replicira praksu staru 2.000 godina koja se široko koristi u tradicionalnoj kineskoj medicini – ispituje jezik na znake bolesti.
„Boja, oblik i debljina jezika mogu otkriti niz zdravstvenih stanja“, kaže on.
„Uobičajeno, ljudi sa dijabetesom imaju žuti jezik; pacijenti sa rakom ljubičasti jezik sa debelim masnim premazom; a pacijenti sa akutnim moždanim udarom imaju crveni jezik neobičnog oblika.
„Beli jezik može ukazivati na anemiju; ljudi sa teškim slučajevima COVID-19 verovatno će imati tamnocrveni jezik; a jezik indigo ili ljubičaste boje ukazuje na vaskularne i gastrointestinalne probleme ili astmu.
U studiji, kamere postavljene na 20 centimetara od pacijenta snimile su boju njegovog jezika, a sistem za snimanje je predvideo njihovo zdravstveno stanje u realnom vremenu.
Koautor UniSA profesor Javaan Chahl kaže da će se u nastavku, pametni telefon koristiti za dijagnosticiranje bolesti na ovaj način.
„Ovi rezultati potvrđuju da je kompjuterizovana analiza jezika sigurna, efikasna, laka za korišćenje i pristupačna metoda za skrining bolesti koja podržava savremene metode sa vekovnom praksom“, kaže profesor Čal.
