Новая система машинного обучения основана на 2000-летних методах традиционной китайской медицины.
Новая модель машинного обучения на основе искусственного интеллекта способна почти всегда точно диагностировать некоторые заболевания, просто взглянув на язык пациента.
Новая технология, хотя и является самой современной, черпает свое вдохновение из медицинских подходов, используемых людьми уже более 2 000 лет.
Когда дело доходит до диагностики заболеваний, традиционная китайская медицина и другие практики часто обращаются к языку за подсказками. По его цвету, форме и толщине можно определить ряд возможных проблем со здоровьем - от рака до диабета и даже астмы и желудочно-кишечных расстройств.
Теперь, после более чем двух тысячелетий, как лекари заглядывали в рот пациентам в поисках ответов, врачи могут вскоре получить выводы об искусственных глазах, работающих на основе машинного обучения.
"Человеческие языки обладают уникальными характеристиками и особенностями, связанными с внутренними органами тела, которые позволяют эффективно выявлять заболевания и следить за их развитием. Среди них цвет языка имеет наибольшее значение",
- говорится в исследовании группы ученых-инженеров.
Старший автор работы доцент кафедры инженерных технологий медицинского приборостроения Университета Южной Австралии предложил несколько сценариев в анонсе исследования.
"Как правило, у людей с диабетом язык желтый, у больных раком - фиолетовый с толстым жирным налетом, а у пациентов с острым инсультом - красный язык необычной формы",
Белый язык может свидетельствовать об анемии, а цвет индиго или фиолетовый - о проблемах с сосудами, желудочно-кишечным трактом или астме. В более поздних случаях языки насыщенного красного цвета могут свидетельствовать о тяжелых случаях COVID-19.
Подобно аналогичным алгоритмическим программам визуального машинного обучения, команда ученых создала свою собственную систему, визуально обучив ее на двух наборах данных.
Сначала они загрузили 5260 изображений семи цветов с разной насыщенностью и освещенностью. Из них 300 серых изображений представляли различные нездоровые языки, а 310 красных - здоровые. Затем в двух иракских учебных больницах в Ди-Каре и Мосуле система обучалась в режиме реального времени на 60 фотографиях, на которых были изображены здоровые человеческие языки и языки с различными заболеваниями, включая микотическую инфекцию, астму, COVID-19, грибовидные сосочки и анемию.
Наконец, пришло время проверить алгоритм на практике. Подключив программу к USB-вебкамере, здоровых и больных добровольцев попросили расположить языки на расстоянии 20 см от камеры для сканирования. Результаты, по словам команды ученых, продемонстрировали поразительную точность.
"Предложенная система может эффективно обнаруживать различные заболевания, которые проявляются в видимых изменениях цвета языка, при этом точность обученных моделей превышает 98 процентов",
- пишут ученые в своем заключении. В случае с 60 изображениями языка программа достигла точности 96,6 процента.
По словам исследователей, они считают, что эксперименты иллюстрируют перспективность внедрения подобных или усовершенствованных систем искусственного интеллекта в медицинские учреждения, чтобы в один прекрасный день обеспечить
"безопасный, эффективный, удобный, комфортный и экономически выгодный метод диагностирования заболеваний".
Подписывайтесь на канал – будет интересно. Нажимайте колокольчик, чтобы не пропустить новости, ставьте лайк и делитесь с друзьями.
Читайте полезное на канале:
