Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

LabMedica

Deascargar La Aplicación Móvil
Noticias Recientes Expo COVID-19 Química Clínica Diagnóstico Molecular Hematología Inmunología Microbiología Patología Tecnología Industria Focus

Modelo de análisis de lengua basado en IA demuestra un 98 % de precisión en la detección de enfermedades

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 20 Aug 2024
Print article
Imagen: Un investigador demuestra cómo una cámara captura imágenes de la lengua y las analiza para detectar enfermedades (foto cortesía de MTU)
Imagen: Un investigador demuestra cómo una cámara captura imágenes de la lengua y las analiza para detectar enfermedades (foto cortesía de MTU)

El color de la lengua es un indicador de salud fundamental que se utiliza para identificar enfermedades y medir su progresión. Varias características de la lengua, como su color, forma y recubrimiento, pueden señalar diferentes condiciones de salud. Por ejemplo, una lengua amarilla suele indicar diabetes, mientras que una lengua morada con una capa gruesa podría sugerir cáncer. Los pacientes con accidentes cerebrovasculares agudos suelen tener lenguas rojas y de forma inusual. Una lengua blanca podría significar anemia; una lengua de color rojo intenso se ve con frecuencia en casos graves de COVID-19; y las lenguas índigo o violeta pueden indicar problemas vasculares, gastrointestinales o asma. Aprovechando este concepto, la inteligencia artificial (IA) está modernizando una práctica de 2000 años de antigüedad de la medicina tradicional china que implica el diagnóstico de afecciones de salud mediante el examen de la lengua.

Investigadores de la Universidad Técnica Media (MTU, Bagdad, Irak) y la Universidad del Sur de Australia (UniSA, Adelaida, Australia) realizaron experimentos utilizando IA para analizar el color de la lengua con el fin de diagnosticar enfermedades. Entrenaron algoritmos de aprendizaje automático utilizando 5260 imágenes y recopilaron 60 imágenes de lengua adicionales e pacientes con diversas condiciones de salud en dos hospitales universitarios en el Medio Oriente. Su sistema de imágenes propuesto en un nuevo artículo publicado en la revista Technologies analiza el color de la lengua para ofrecer información diagnóstica inmediata, lo que demuestra el potencial de la IA para hacer avanzar significativamente la práctica médica.

En su estudio, las cámaras ubicadas a 20 centímetros de los sujetos capturaron imágenes de sus lenguas, y el sistema de IA evaluó las condiciones de salud en tiempo real. El modelo de IA correlacionó con éxito los colores de la lengua con enfermedades específicas en casi todos los casos, logrando una tasa de precisión del 98 % en el diagnóstico de una variedad de afecciones, incluidas diabetes, accidente cerebrovascular, anemia, asma, enfermedades del hígado y la vesícula biliar, COVID-19 y varios problemas vasculares y gastrointestinales mediante el análisis del color de la lengua. Los investigadores anticipan que en el futuro, los teléfonos inteligentes podrían emplearse para realizar diagnósticos similares, mejorando la accesibilidad y la conveniencia en los diagnósticos médicos.

“Estos resultados confirman que el análisis computarizado de la lengua es un método seguro, eficiente, fácil de usar y asequible para la detección de enfermedades que respalda los métodos modernos con una práctica centenaria”, dijo el coautor de UniSA, el profesor Javaan Chahl.

Enlaces relacionados:
MTU
UniSA

Miembro Oro
CONTROL DE CALIDAD DE TROPONINA T
Troponin T Quality Control
Verification Panels for Assay Development & QC
Seroconversion Panels
New
TORCH Infections Test
TORCH Panel
New
Miembro Plata
ACTH Assay
ACTH ELISA

Print article

Canales

Inmunología

ver canal
Imagen: los hallazgos se basaron en pacientes del ensayo clínico de ADAURA de la terapia dirigida osimertinib para pacientes con CPCNP con mutaciones activadas por EGFR (foto cortesía del equipo multimedia de YSM)

Análisis de sangre podría orientar decisiones futuras sobre tratamiento del cáncer

En el continuo avance de la medicina personalizada, un nuevo estudio ha aportado evidencia que respalda el uso de una herramienta que detecta moléculas derivadas del cáncer en la sangre de... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: representación esquemática que ilustra los hallazgos clave del estudio (foto cortesía de la UNIST)

Innovadora tecnología disgnóstica identifica infecciones bacterianas con precisión de casi 100 % en tres horas

La identificación rápida y precisa de microbios patógenos en muestras de pacientes es esencial para el tratamiento eficaz de enfermedades infecciosas agudas, como la sepsis.... Más

Patología

ver canal
Imagen: el modelo AI identifica con precisión las mutaciones genéticas dañinas para diagnósticos y tratamientos precisos (foto cortesía de 123RF)

Nuevo modelo de IA predice efectos de variantes genéticas en enfermedades específicas

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha mejorado considerablemente nuestra capacidad para identificar un gran número de variantes genéticas en poblaciones cada... Más
Sekisui Diagnostics UK Ltd.