Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
PURITAN MEDICAL

Deascargar La Aplicación Móvil




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
H-FABP Assay
Heart-Type Fatty Acid-Binding Protein Assay
Software de laboratorio
Acusera 24•7
Repetitive Pipette
VWR® Stepper Pro
Automated Clinical Chemistry Analyzer
Envoy 500+

Canales

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: El ensayo está diseñado para detectar simultáneamente HSV-1, HSV-2, VZV y MPXV en una sola prueba (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Prueba de PCR múltiple diferencia cuatro causas de lesiones cutáneas ulcerativas

Las lesiones cutáneas vesiculares y pustulosas pueden originarse a partir de múltiples patógenos virales, lo que complica el diagnóstico y el manejo oportunos.... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: El QIAstat-Dx Gastrointestinal Panel 2, aprobado por la FDA, incluye Cyclospora cayetanensis como objetivo estándar dentro de su menú de 16 objetivos para patógenos bacterianos, virales y parásitos (Fotografía cortesía de Qiagen)

Panel gastrointestinal sindrómico detecta Cyclospora para confirmar casos rápidamente

Las autoridades sanitarias de Estados Unidos han informado un rápido aumento de los casos de ciclosporiasis desde mayo de 2026, con más de 1.600 infecciones confirmadas y miles de casos sospechosos... Más

Industria

ver canal
Imagen: La plataforma DISQVER® proporciona bioinformática e informes avanzados para respaldar un análisis WGS rápido y completo directamente a partir de muestras de sangre humana libre de células (Fotografía cortesía de Bruker)

Bruker amplía capacidades de NGS para sepsis e infecciones del torrente sanguíneo

Bruker Corporation ha adquirido la plataforma de metagenómica clínica DISQVER de Noscendo GmbH, ampliando su cartera de detección de infecciones mediante secuenciación de nueva... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.