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
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
Automated MALDI-TOF MS System
EXS 3000
KIT DE PRUEBA POC PARA H.PYLORI
Hepy Urease Test
Rapid Molecular Testing Device
FlashDetect Flash10
Laboratory Software
ArtelWare

Canales

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: el análisis de patrones específicos de fragmentación del ADNlc en muestras de orina puede diagnosticar y estadificar el cáncer de vejiga (Herranz et al., The Journal of Molecular Diagnostics, DOI: 10.1016/j.jmoldx.2025.08.010)

Sencilla prueba de orina revolucionará diagnóstico y tratamiento del cáncer de vejiga

El cáncer de vejiga es uno de los cánceres urológicos más comunes y mortales, y se caracteriza por una alta tasa de recurrencia. El diagnóstico y el seguimiento aún... Más

Hematología

ver canal
Imagen: una investigación ha relacionado la agregación plaquetaria en muestras de sangre de la mediana edad con los marcadores cerebrales tempranos de la enfermedad de Alzheimer (fotografía cortesía de Shutterstock)

Análisis sanguíneo de actividad plaquetaria en mediana edad podría identificar riesgo temprano de Alzheimer

La detección temprana de la enfermedad de Alzheimer sigue siendo una de las mayores necesidades insatisfechas en neurología, sobre todo porque los cambios biológicos que subyacen al... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: el dispositivo de doble canal impreso en 3D separa firmas de proteínas y ARN para identificar de manera confiable la infección activa por VIH-1 (fotografía cortesía de Dipanjan Pan/Penn State)

Nueva prueba distingue falsos positivos inducidos por vacuna de infección activa por VIH

Desde que se identificó el VIH en 1983, más de 91 millones de personas han contraído el virus y más de 44 millones han fallecido por causas relacionadas. Hoy en día, casi 40 millones de personas en todo... Más

Patología

ver canal
Imagen: el nuevo dispositivo se puede ajustar con precisión para clasificar células de distintos tamaños (fotografía cortesía del Instituto de Ciencias de Tokio)

Dispositivo de clasificación celular sintonizable tiene potencial para aplicaciones biomédicas

Aislar células cancerosas raras de la sangre es esencial para diagnosticar metástasis y orientar las decisiones terapéuticas, pero sigue siendo un desafío técnico.... Más
GLOBE SCIENTIFIC, LLC