Doprinos vještačke inteligencije medicine iz dana u dan je sve veći, a među posljednjim dostignućima kojima se ona može “pohvaliti” jeste i neverovatna preciznost u otkrivanju različitih bolesti, i to samo na osnovu fotografija jezika.
Najnoviji algoritam koji su razvili naučnici iz Australije i Iraka pokazao se kao veoma efikasan dijagnostički metod. Na osnovu boje jezika ovaj softver baziran na veštačkoj inteligenciji otkriva zdravstveno stanje pacijenta u realnom vremenu, i to sa neverovatnom preziznošću – čak 98 procenata!
Veštačka inteligencija prepoznaje boju jezika i na osnovu nje daje dijagnozu
“Tipično, pacijenti koji boluju od dijabetesa imaju žut jezik, dok ljudi koji boluju od malignih bolesti imaju ljubičast jezik sa upadljivim, debelim, masnim slojem plaka. Pacijente koji su preživeli akutni moždani udar možemo prepoznati po jarko crvenom jeziku neobičnog oblika”, objasnio je glavni autor studije Ali Al-Nadži u intervjuu za Njujork Post.
Bela boja jezika karakteristična je za anemične ljude, dok je tamnoplava boja jezika prisutna kod pacijenata sa vaskularnim ili gastrointestinalnim bolestima. Ovi podaci korišćeni su kako bi se veštačka inteligencija “nahranila” i mogla da sa visokom preciznošću daje dijagnoze pacijentima. Ukupno je u AI softver uneto 5.200 slika jezika.
Dijagnostikovanje će moći da se vrši i putem mobilnog telefona
“Rezultati istraživanja potvrdili su da je analiza boje jezika bezbedna, pouzdana, jednostavna za korišćenje i veoma povoljna metoda skrininga zdravstvenog stanja, koja je objedinisa najsavremenije alate sa viševekovnom praksom”, naveo je Javaan Čal, koautor istraživanja. Dijagnostikovanje pomoći AI u budućnosti će moći da se vrši i putem mobilne aplikacije, najavljuju stručnjaci.
Od finalne verzije ovog AI alata naučnike deli još samo nekoliko koraka: potrebno je da se usavrši način na koji će kamera beležiti fotografije i minimizira uticaj odsjaja koji može nastati na vlažnoj površini jezika. Ovako nešto značajno umanjuje kvalitet dijagnostikovanja, premda se boje prelivaju, pa algoritam pogrešno identifikuje oboljenje.
