ADELAIDE, Australia — Una práctica arraigada en la medicina herbaria china durante más de dos milenios, que consiste en examinar la lengua humana en busca de signos de enfermedad, se encuentra ahora a la vanguardia de la atención médica moderna gracias a la inteligencia artificial (IA).
Los sistemas de diagnóstico de la lengua, tradicionalmente empleados por los herbolarios chinos, están ganando popularidad en todo el mundo, especialmente en el contexto del monitoreo de la salud a distancia. Un estudio realizado por investigadores de la Middle Technical University (MTU) en Bagdad y la Universidad de Australia del Sur (UniSA) ahora proporciona más evidencia de la notable precisión de esta tecnología en la detección de enfermedades.
Los ingenieros de MTU y UniSA aprovecharon el poder de una cámara web USB y una computadora para capturar imágenes de las lenguas de los pacientes, centrándose en 50 personas afectadas por afecciones como la diabetes, la insuficiencia renal y la anemia. Luego compararon los colores de las lenguas capturadas con una base de datos completa de 9,000 imágenes de lenguas.
Utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes, los investigadores lograron una tasa de precisión diagnóstica del 94 por ciento en comparación con los resultados tradicionales de laboratorio. El sistema generaba automáticamente mensajes de voz especificando el color de la lengua del paciente y la enfermedad detectada, que se enviaban como mensajes de texto al paciente o a su proveedor de atención médica designado.
Los ingenieros exploraron los avances globales en el diagnóstico de enfermedades asistido por computadora basado en el color de la lengua.
«Hace miles de años, la medicina china pionera en la práctica de examinar la lengua para detectar enfermedades», dice Ali Al-Naji, profesor asociado adjunto en MTU y UniSA, en un comunicado de la universidad. «La medicina convencional ha respaldado durante mucho tiempo este método, demostrando que el color, la forma y el grosor de la lengua pueden revelar signos de diabetes, problemas hepáticos, problemas circulatorios y digestivos, así como enfermedades sanguíneas y cardíacas».
«Yendo un paso más allá, los nuevos métodos para diagnosticar enfermedades a partir de la apariencia de la lengua se están realizando ahora de forma remota utilizando inteligencia artificial y una cámara, incluso un teléfono inteligente. El análisis computarizado de la lengua es altamente preciso y podría ayudar a diagnosticar enfermedades de forma remota de manera segura, efectiva, fácil, indolora y rentable. Esto es especialmente relevante en medio de una pandemia global como la COVID, donde el acceso a centros de salud puede verse comprometido», explica Al-Naji, profundizando aún más en la evolución de esta antigua práctica en la era digital.
Enfermedades distintas manifiestan colores específicos en la lengua: los pacientes con diabetes a menudo presentan una lengua amarilla, mientras que los pacientes con cáncer pueden tener una lengua morada con un revestimiento espeso y graso. Por otro lado, los pacientes con un accidente cerebrovascular agudo pueden presentar una lengua roja y torcida.
Un estudio separado en Ucrania de 2022 examinó imágenes de lengua de 135 pacientes con COVID utilizando un teléfono inteligente. Los resultados revelaron que el 64 por ciento de los casos de infección leve presentaban una lengua de color rosa pálido, el 62 por ciento de los casos moderados mostraban una lengua roja, y un impresionante 99 por ciento de las infecciones graves de COVID se correlacionaron con una lengua de color rojo oscuro.
Investigaciones previas utilizando sistemas de diagnóstico de la lengua han identificado eficazmente condiciones como la apendicitis, la diabetes y las enfermedades de la tiroides.
«Es posible diagnosticar con un 80 por ciento de precisión más de 10 enfermedades que causan un cambio visible en el color de la lengua. En nuestro estudio logramos un 94 por ciento de precisión con tres enfermedades, por lo que existe el potencial para afinar aún más esta investigación», señala Al-Naji.
El estudio se publica en la revista AIP Conference Proceedings.
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