Ваш язык может стать ключом к раннему выявлению заболеваний
На протяжении более двух тысяч лет специалисты традиционной китайской медицины изучают язык пациентов, чтобы оценить общее состояние их здоровья. Цвет, текстура и покрытие языка могут дать огромное количество информации о том, что происходит внутри организма.
Теперь команда под руководством Али Аль-Наджи, адъюнкт-профессора из Среднего технического университета и Университета Южной Австралии, перенесла эту древнюю практику в 21 век с помощью системы, которая использует алгоритмы машинного обучения для анализа изображений языка и прогнозирования потенциальных проблем со здоровьем с поразительной точностью.
Система, описанная в недавней статье, опубликованной в журнале Technologies, сочетает в себе простую веб-камеру со сложной обработкой изображений и искусственным интеллектом для изучения характеристик языка в режиме реального времени.
Как это работает?
Представьте, что вы плохо себя чувствуете и раздумываете, не обратиться ли вам к врачу. Вместо того чтобы записываться на прием или отправляться в отделение неотложной помощи, вы могли бы просто сесть за компьютер, высунуть язык и позволить ИИ выполнять свою работу. Система получает изображение вашего языка, обрабатывает его с помощью различных цветовых моделей и сравнивает с обширной базой данных изображений языка, связанных с различными состояниями здоровья.
В течение нескольких секунд система может сообщить вам, выглядит ли ваш язык здоровым или на нем есть признаки потенциальных проблем, таких как диабет, проблемы с дыханием или даже ранние стадии некоторых видов рака. Это не заменяет надлежащей медицинской диагностики, но может служить системой раннего предупреждения, побуждающей вас при необходимости обратиться за профессиональной медицинской помощью.
Исследователи обработали свою систему на более чем 5000 изображениях языка, разделив их на семь различных цветов: красный, желтый, зеленый, синий, серый, белый и розовый (цвет здорового языка). Каждый цвет может указывать на различные состояния здоровья. Например, желтый язык может свидетельствовать о диабете или проблемах с печенью, в то время как фиолетовый язык может быть признаком плохого кровообращения или даже рака.
Что отличает эту систему от предыдущих попыток компьютерной диагностики языка, так это ее способность учитывать различные условия освещения. Любой, кто пытался сделать удачное селфи, знает, что освещение может существенно повлиять на восприятие цветов на фотографиях. То же самое относится и к изображениям языка. Обучив свои алгоритмы на изображениях, сделанных при различной интенсивности освещения, команда создала систему, которая может точно оценивать цвет языка независимо от окружающего освещения.
Исследователи протестировали несколько алгоритмов машинного обучения, чтобы найти наиболее точный метод классификации цветов языка. И смогли добиться впечатляющей точности в 98,71% при правильном определении цветов языка.
Но настоящим испытанием стало то, что команда испытала свою систему на практике в условиях реальной больницы. Они обследовали 60 пациентов с различными заболеваниями в двух больницах Ирака. Результаты были замечательными — система правильно диагностировала 58 из 60 случаев с реальной точностью 96,6%.