Esta IA diagnostica enfermedades con un simple análisis de lengua

Un grupo de investigadores de la Universidad Técnica Media (MTU) desarrollaron una inteligencia artificial (IA) capaz de identificar enfermedades en las personas mediante un análisis de la lengua.

Este algoritmo de aprendizaje automático, que combina principios de la medicina tradicional con tecnología moderna, ha logrado una precisión del 98% en la detección de afecciones, basándose en el color de la lengua de los pacientes.

Según los investigadores, el tono de la lengua ofrece pistas valiosas sobre posibles enfermedades, siguiendo principios de la medicina tradicional china, que considera este órgano un indicador clave de la salud general.

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A través del color de la lengua, esta IA puede identificar enfermedades como diabetes y asma

  • El algoritmo puede identificar diversas enfermedades, como diabetes, anemia, asma, derrames cerebrales, problemas en la vesícula biliar y el hígado, enfermedades gastrointestinales y vasculares, e incluso Covid-19, analizando el grosor, la forma y el tono de la lengua.
  • Aunque estas herramientas aún están en desarrollo, ya han mostrado resultados prometedores en redes sociales, generando imágenes, videos y respondiendo a consultas específicas.
  • Un investigador del proyecto señaló que, por ejemplo, «las personas con diabetes suelen tener la lengua de un color amarillento».
  • El equipo probó el software con más de 5.000 imágenes de lenguas, entrenando al algoritmo para detectar y predecir la presencia de trastornos con alta precisión.
  • También se realizaron pruebas en dos hospitales, utilizando 60 imágenes de pacientes, y el software coincidió en el diagnóstico de casi todos los casos, incluso cuando las imágenes fueron capturadas a 20 centímetros de un portátil con cámara.
  • “Estos hallazgos demuestran que el análisis computarizado de la lengua es un método seguro, eficiente, fácil de utilizar y asequible para la detección de enfermedades, complementando así los métodos modernos con una práctica ancestral,” comentó uno de los investigadores.

Foto: Todd Trapani, vía Unsplash

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