Pesquisadores treinam algoritmo para escanear a língua e encontrar padrões de doenças

Da Redação

Pesquisadores de engenharia da Universidade da Austrália do Sul (UniSa) e da Middle Technical University, no Iraque, usaram mais de 5.000 imagens de línguas para treinar um algoritmo de Inteligência Artificial (IA) em uma técnica tradicional de diagnóstico de doenças. A nova tecnologia, descrita na edição de junho da revista Technologies, é baseada na medicina tradicional chinesa (MTC).

A MTC usa a língua como uma ferramenta de diagnóstico essencial há milênios. Os resultados da pesquisa sugerem que uma simples varredura da língua pode se tornar uma ferramenta não invasiva e de baixo custo para diagnosticar doenças e acompanhar seu desenvolvimento.

O algoritmo pode detectar doenças com 98% de precisão. Os pesquisadores identificaram doenças como diabetes, acidente vascular cerebral, apendicite, problemas gastrointestinais e câncer com base na cor da língua.

O estudo afirma que a língua humana possui características distintas ligadas aos órgãos internos do corpo, incluindo cor, forma e espessura, permitindo detectar doenças com sucesso e acompanhar sua progressão.

Os pesquisadores descreveram diferentes cores de língua e suas condições associadas, que estão listadas abaixo.

• Pessoas com diabetes têm uma língua amarela.
• Pacientes com câncer exibem uma língua roxa com uma camada espessa e gordurosa.
• Pacientes com AVC agudo apresentam uma língua vermelha de formato incomum.
• Uma língua branca pode indicar anemia.
• Pessoas com casos graves de COVID-19 provavelmente terão uma língua vermelha profunda.
• Uma língua índigo ou violeta sugere problemas vasculares e gastrointestinais ou asma.

Foram usadas 5.260 imagens da língua para treinar a IA sob várias condições de iluminação. Eles testaram seis algoritmos de aprendizado de máquina usando sete classes (vermelho, amarelo, verde, azul, cinza, branco e rosa) para determinar qual era o mais preciso, com precisão diagnóstica variando de aproximadamente 91% a 99%. Com base nos resultados, o algoritmo com a maior precisão (98,71%), chamado XGBoost, foi escolhido para o sistema de imagem proposto e conectado a uma interface visual do usuário para determinar a cor da língua e suas doenças associadas.

O sistema de imagem foi então testado em tempo real usando 60 imagens de língua de pacientes com várias condições de saúde fornecidas por dois hospitais universitários no Oriente Médio. As doenças incluíram diabetes mellitus, infecção micótica, asma, anemia, papilas fungiformes e COVID-19.

O estudo usou câmeras colocadas a 20 centímetros de distância dos pacientes para capturar a cor de suas línguas, e o sistema analisou os dados para prever sua condição de saúde em tempo real.

O professor e co-autor da UniSA, Javaan Chahl, prevê que os smartphones diagnosticarão doenças dessa maneira no futuro. “Esses resultados confirmam que a análise computadorizada da língua é um método seguro, eficiente, fácil de usar e acessível para triagem de doenças que respalda os métodos modernos com uma prática centenária”, disse Chahl no comunicado à imprensa.

“Embora a tecnologia seja promissora e mostre grande potencial, mais testes, validação e aprovação regulatória são necessários antes que ela possa ser amplamente adotada para uso clínico”, concluiu.