Il Modello di Intelligenza Artificiale Raggiunge il 98% di Precisione nella Diagnosi delle Malattie Tramite l’Analisi della Lingua

Una ricerca recente ha mostrato che un modello alimentato dall’IA ha raggiunto un notevole tasso di accuratezza del 98,71% nella diagnosi di varie malattie analizzando le lingue dei pazienti. Il modello di IA può identificare condizioni come il diabete, l’ictus, l’anemia, l’asma, problemi di fegato e cistifellea, COVID-19 e vari problemi vascolari e gastrointestinali.

Lo studio, annunciato oggi dall’Università del Sud Australia, ha utilizzato vari modelli di colore e algoritmi di apprendimento automatico per addestrare l’IA. Il sistema processa e classifica le immagini della lingua in base al colore, alla forma e alla texture. È stato addestrato con 5.260 immagini attraverso sette categorie di colore e ha dimostrato un’elevata accuratezza.

Nell’annuncio, l’autore senior Ali Al-Naji, Professore Associato Aggiunto presso MTU e UniSA, sottolinea che questo modello di intelligenza artificiale sta imitando una pratica millenaria della medicina tradizionale cinese: l’uso dell’esame della lingua per rilevare segni di malattia.

Due ospedali didattici in Medio Oriente hanno fornito 60 immagini di lingue di pazienti con diverse condizioni di salute. Nello studio, telecamere posizionate a 20 centimetri dai pazienti hanno catturato il colore della loro lingua, e il sistema di imaging ha predetto la loro condizione di salute in tempo reale.

Il sistema alimentato dall’IA è stato addestrato con sei algoritmi di apprendimento automatico per prevedere il colore della lingua in diverse condizioni di illuminazione. Questi algoritmi sono Bayes ingenuo (NB), macchina a vettori di supporto (SVM), k-nearest neighbors (KNN), alberi decisionali (DT), foresta casuale (RF) e Extreme Gradient Boost (XGBoost).

Nonostante i suoi successi, lo studio ha avuto delle limitazioni. Queste includevano la riluttanza dei pazienti a dare il consenso per la raccolta dei dati e i problemi con i riflessi della fotocamera che influenzavano l’accuratezza del colore. I ricercatori hanno dichiarato che gli studi futuri affronteranno questi problemi utilizzando processori di immagini avanzati, filtri e tecniche di apprendimento profondo per migliorare la classificazione dei colori e la precisione diagnostica.

È stato fatto un progresso significativo nella diagnosi della lingua basata sull’IA, con miglioramenti nell’estrazione delle caratteristiche, nella diversità dei dati e nella sofisticazione degli algoritmi che portano a una maggiore precisione e affidabilità. Questi avanzamenti evidenziano il potenziale dell’IA nel promuovere la medicina tradizionale cinese e altri campi medici.