컴퓨터 알고리즘이 인간의 혀 색깔을 분석하여 다양한 질병을 예측하는 데 98%의 정확도를 달성함.
이라크와 호주 연구자들이 개발한 이 이미징 시스템은 당뇨병, 뇌졸중, 빈혈, 천식, 간 및 담낭 질환, COVID-19, 그리고 다양한 혈관 및 위장 문제를 진단할 수 있음.
중부 기술 대학교(MTU)와 호주 남부 대학교(UniSA)의 공학 연구자들이 5260개의 이미지를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 훈련시키는 일련의 실험에서 이 돌파구를 달성함.
중동의 두 개의 교육 병원이 다양한 건강 상태를 가진 환자들의 혀 이미지 60장을 제공함. 인공지능(AI) 모델은 거의 모든 경우에 혀 색깔과 질병을 일치시킬 수 있었음.
'Technologies'에 발표된 새로운 논문은 제안된 시스템이 혀 색깔을 분석하여 즉각적인 진단을 제공하는 방법을 설명하며, AI가 의학의 많은 발전의 열쇠를 쥐고 있음을 확인함.
MTU와 UniSA의 부교수인 Ali Al-Naji는 AI가 전통 중국 의학에서 널리 사용되는 2000년 된 관행인 질병의 징후를 확인하기 위해 혀를 검사하는 것을 재현하고 있다고 말함.
혀의 색깔, 모양, 두께는 다양한 건강 상태를 드러낼 수 있음.
일반적으로 당뇨병 환자는 노란 혀를 가지고 있으며, 암 환자는 두껍고 기름진 코팅이 있는 보라색 혀를 가짐. 급성 뇌졸중 환자는 비정상적으로 모양이 변형된 빨간 혀를 보임.
흰 혀는 빈혈을 나타낼 수 있으며, COVID-19의 심각한 경우에는 깊은 빨간 혀를 가질 가능성이 높음. 인디고 또는 보라색 혀는 혈관 및 위장 문제 또는 천식을 나타냄.
연구에서 카메라는 환자로부터 20센티미터 떨어진 곳에 배치되어 혀 색깔을 캡처하고 이미징 시스템은 실시간으로 건강 상태를 예측함.
공동 저자 UniSA의 Javaan Chahl 교수는 앞으로 스마트폰을 사용하여 이러한 방식으로 질병을 진단할 것이라고 말함.
'이 결과는 컴퓨터화된 혀 분석이 안전하고 효율적이며 사용자 친화적이고 저렴한 질병 선별 방법임을 확인하며, 현대 방법을 수세기 전의 관행으로 뒷받침함'이라고 Chahl 교수는 말함.
