'아아'라고 말하고 그 자리에서 진단을 받으세요

 컴퓨터 알고리즘은 인간의 혀 색깔을 분석하여 다양한 질병을 예측하는 데 98%의 정확도를 달성했습니다.

이라크와 호주 연구진이 개발한 제안된 영상 시스템은 당뇨병, 뇌졸중, 빈혈, 천식, 간 및 담낭 질환, 코로나19, 다양한 혈관 및 위장 문제를 진단할 수 있습니다.

MTU(Middle Technical University)와 UniSA(University of South Australia)의 공학 연구원들은 5260개의 이미지를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 훈련시켜 혀 색깔을 감지하는 일련의 실험에서 획기적인 발전을 이루었습니다.

중동의 두 교육병원에서는 다양한 건강 상태를 가진 환자들의 혀 이미지 60장을 제공했습니다. 인공지능(AI) 모델은 거의 모든 사례에서 혀 색깔과 질병을 일치시킬 수 있었습니다.

에 발표된 새로운 논문 기술 제안된 시스템이 혀 색깔을 분석하여 현장 진단을 제공하는 방법을 간략하게 설명하고 AI가 의학 발전의 핵심임을 확인합니다.

수석 저자이자 MTU이자 UniSA 겸임 부교수인 알리 알-나지(Ali Al-Naji)는 AI가 전통 중국 의학에서 널리 사용되는 2000년 된 관행, 즉 혀에서 질병의 징후를 검사하는 방법을 복제하고 있다고 말했습니다.

“혀의 색깔, 모양, 두께를 통해 다양한 건강 상태를 알 수 있습니다.”라고 그는 말합니다.

"일반적으로 당뇨병 환자는 혀가 노란색이고, 암 환자는 두꺼운 기름기가 있는 보라색 혀를 가지며, 급성 뇌졸중 환자는 특이한 모양의 붉은 혀를 나타냅니다.

"흰 혀는 빈혈을 나타낼 수 있고, 코로나19가 심한 사람은 짙은 붉은 혀를 가질 가능성이 높으며, 남색이나 보라색 혀는 혈관 및 위장 문제나 천식을 나타낼 수 있습니다."

이번 연구에서는 환자로부터 20cm 떨어진 곳에 카메라를 배치해 혀 색깔을 포착했고, 영상 시스템은 환자의 건강 상태를 실시간으로 예측했습니다.

공동 저자인 UniSA 교수인 Javaan Chahl은 앞으로 스마트폰이 이러한 방식으로 질병을 진단하는 데 사용될 것이라고 말했습니다.

Chahl 교수는 "이러한 결과는 컴퓨터화된 혀 분석이 수 세기 동안 이어져온 현대적인 방법을 뒷받침하는 안전하고 효율적이며 사용자 친화적이고 저렴한 질병 검사 방법임을 확인시켜 줍니다"라고 말했습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/08/240813132031.htm