비즈니스 기회
혀 색상을 통해 질병예측에서 98% 정확도를 달성
한 연구원이 카메라가 혀의 이미지를 캡처하고 질병을 분석하는 방법을 시연합니다. 크레딧: Middle Technical University
컴퓨터 알고리즘은 인간의 혀 색깔을 분석하여 다양한 질병을 예측하는 데 98%의 정확도를 달성했습니다.
이라크와 호주 연구진이 개발한 이미징 시스템은 당뇨병, 뇌졸중, 빈혈, 천식, 간 및 담낭 질환, 코로나19, 다양한 혈관 및 위장 문제를 진단할 수 있습니다.
MTU(Middle Technical University)와 UniSA(University of South Australia)의 엔지니어링 연구원들은 5,260개의 이미지를 사용하여 혀 색상을 감지하는 기계 학습 알고리즘을 훈련시키는 일련의 실험에서 돌파구를 마련했습니다.
중동의 두 교육 병원은 다양한 건강 상태를 가진 환자들로부터 60개의 혀 이미지를 제공했습니다. 인공 지능(AI) 모델은 거의 모든 사례에서 혀의 색깔을 질병과 일치시킬 수 있었습니다.
테크놀로지스(Technologies)에 발표된 논문은 제안된 시스템이 혀 색깔을 분석하여 현장 진단을 제공하는 방법을 설명함으로써 AI가 많은 의학 발전의 열쇠를 쥐고 있음을 확인했습니다.
선임 저자이자 MTU이자 UniSA 겸임 부교수인 Ali Al-Naji는 AI가 중국 전통 의학에서 널리 사용되는 2,000년 된 관행, 즉 혀에서 질병의 징후를 검사하는 방법을 복제하고 있다고 말합니다.
"혀의 색깔, 모양, 두께는 다양한 건강 상태를 드러낼 수 있습니다"라고 그는 말합니다.
"일반적으로 당뇨병이 있는 사람들은 혀가 노랗습니다. 암 환자는 두껍고 기름기가 많은 코팅이 된 보라색 혀, 그리고 급성 뇌졸중 환자는 비정상적으로 생긴 붉은 혀를 가지고 있습니다.“
"흰 혀는 빈혈을 나타낼 수 있습니다. COVID-19 중증 환자는 짙은 붉은 혀를 가질 가능성이 높습니다. 그리고 남색이나 보라색 혀는 혈관 및 위장 문제 또는 천식을 나타냅니다."
이 연구에서 카메라는 환자로부터 20cm 떨어진 곳에 배치되어 환자의 혀 색깔을 캡처하고 이미징 시스템은 실시간으로 환자의 건강 상태를 예측했습니다.
공동 저자인 UniSA 교수 Javaan Chahl은 앞으로 스마트폰이 이러한 방식으로 질병을 진단하는 데 사용될 것이라고 말합니다.
"이러한 결과는 컴퓨터 혀 분석이 질병 검사를 위한 안전하고 효율적이며 사용자 친화적이고 저렴한 방법이라는 것을 확인시켜 주며, 이는 수세기 동안 이어져 온 관행을 뒷받침하는 현대적인 방법을 뒷받침합니다."
이상의 기사는 2024년 8월 13일 MedicalXpress에 게재된 “Algorithm achieves 98% accuracy in disease prediction via tongue color”제목의 기사 내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 원문정보 출처 : Algorithm achieves 98% accuracy in disease prediction via tongue color (medicalxpress.com)