paint-brush
Cómo la IA utiliza el color de la lengua para predecir enfermedades con gran precisiónpor@miabarnes
1,516 lecturas
1,516 lecturas

Cómo la IA utiliza el color de la lengua para predecir enfermedades con gran precisión

por Mia Barnes 6m2024/09/04
Read on Terminal Reader

Demasiado Largo; Para Leer

Investigadores de la Universidad Técnica Media de Bagdad (Irak) y de la Universidad de Australia del Sur (Adelaida) descubrieron recientemente que la tecnología de inteligencia artificial puede analizar los colores de la lengua para realizar diagnósticos. Desarrollaron un sistema de visión artificial que procesa y clasifica imágenes utilizando modelos de espacio de color. Durante las pruebas, diagnosticó con precisión 58 de 60 imágenes, lo que significa que acertó el 96,6 % de las veces.
featured image - Cómo la IA utiliza el color de la lengua para predecir enfermedades con gran precisión
Mia Barnes  HackerNoon profile picture

El sector sanitario suele tardar mucho tiempo en adoptar nuevas tecnologías porque debe superar numerosos obstáculos regulatorios. Sin embargo, la reacción a la inteligencia artificial ha sido diferente. Innumerables profesionales ya están experimentando con las capacidades predictivas y analíticas de la IA para agilizar los diagnósticos.


Recientemente, unos investigadores afirmaron que la inteligencia artificial puede identificar el tipo de enfermedad que padece una persona (y su grado de progresión) con solo mirarle la boca. Esta tecnología ha avanzado mucho, pero ¿puede predecir enfermedades utilizando solo el color de la lengua para el diagnóstico?

La investigación demuestra que la IA puede utilizar el color de la lengua para el diagnóstico

Investigadores de la Universidad Técnica Media de Bagdad (Irak) y de la Universidad de Australia del Sur (Adelaida) descubrieron recientemente que la tecnología de inteligencia artificial puede analizar los colores de la lengua para realizar diagnósticos. Desarrollaron un sistema de visión artificial que procesa y clasifica imágenes utilizando modelos de espacio de color, que proporcionan valores mensurables de tonos y luminancia.


Utilizaron miles de imágenes para el entrenamiento y las pruebas, muchas de las cuales procedían del Hospital Universitario Al-Hussein en Irak y del Hospital General de Mosul en Mosul. Entrenaron el modelo con personas reales con enfermedades reales, no con un conjunto de datos sintéticos. Diferencias como esta son esenciales a la hora de desarrollar una herramienta con fines de diagnóstico.


Los investigadores clasificaron las imágenes en categorías de rosa, blanco, rojo, amarillo, verde, azul o gris para que sus modelos pudieran identificar colores en cualquier condición de iluminación. Entrenaron siete en total. El de mayor rendimiento se construyó con Extreme Gradient Boost (XGBoost), una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto, que logró una precisión superior al 98% En promedio, durante las pruebas, diagnosticó con precisión 58 de 60 imágenes, lo que significa que acertó el 96,6 % de las veces.


Sus resultados me sorprendieron. Francamente, no esperaba que su sistema superara a los profesionales médicos. Aunque varios grupos de investigación han desarrollado modelos de diagnóstico similares para otros fines, pocos son tan precisos. Las investigaciones muestran que incluso los médicos capacitados con años de experiencia solo lo hacen bien 71,4% del tiempo de término medio.

Lo que el color de la lengua revela sobre la salud de una persona

Lo admito, pensé que mirar la lengua para predecir enfermedades era extraño. Parecía un método que se le ocurrió a la gente antes de que existiera la medicina moderna. Para ser justos, en parte tenía razón. El uso de los colores de la lengua para el diagnóstico se basa en una práctica médica tradicional china de más de 2000 años de antigüedad.


De todas las características de la lengua, incluida la forma, la textura y la humedad, el color es el indicador más importante de salud. Si saco la lengua y me miro en el espejo ahora mismo, esperaría que esté rosada. Cualquier otro tono podría indicar que hay algo mal en mi boca, sistema circulatorio u órganos.


El enrojecimiento podría significar que tengo una fiebre inusualmente alta o una deficiencia de vitaminas. Las investigaciones muestran que existe una vínculo potencial entre la diabetes y coloración amarillenta de la lengua. Un matiz verde suele indicar una infección por hongos o una acumulación bacteriana. La decoloración azulada puede ser un signo de un nivel bajo de oxígeno en la sangre o una enfermedad de los vasos sanguíneos. El gris puede ser cualquier cosa, desde hongos hasta cáncer.


Si bien los profesionales médicos cuentan con docenas de sistemas de diagnóstico, muchos aún examinan la lengua porque relativamente pocas afecciones afectan su color. Si hay una decoloración notoria, pueden identificar la raíz del problema. En comparación con un análisis de sangre que brinda lecturas precisas pero no respuestas definitivas, a menudo es una mejor opción.


Dicho esto, el error humano a menudo reduce su precisión. Tradicionalmente, los médicos inspeccionan manualmente la lengua de los pacientes. Incluso con años de experiencia, cualquier cosa, desde luces de techo ligeramente coloreadas hasta la hora del día, podría afectar su percepción del color. Este método ambiguo y subjetivo ha existido durante más de 2000 años: es hora de actualizarlo.

Cómo la IA identifica y predice enfermedades a partir del color de la lengua

Los ingenieros e investigadores que desarrollaron este innovador sistema de diagnóstico por imágenes hicieron que los participantes se situaran a 20 centímetros de la máquina durante la fase de prueba. La IA incorporada detectó el color de la lengua y predijo su estado de salud en tiempo real. Procesó los tonos y la luminancia utilizando modelos de espacio de color.


El algoritmo XGBoost predijo correctamente las enfermedades 96,6% del tiempo Durante las pruebas. Este modelo de aprendizaje automático es preciso porque continúa mejorando después de su resultado inicial. Hace suposiciones repetidas veces y calcula una tasa de error para acercarse gradualmente a su objetivo, entrenándose de manera efectiva para aumentar su precisión.

Cómo la máquina de este grupo de investigación ve los colores de la lengua

Las células cónicas (fotorreceptores de la retina responsables de la visión del color) son muy sensibles a las regiones rojo-azul-verde (RGB). Sin embargo, este modelo de espacio de color no refleja muy bien la información. El sistema de visión artificial utilizó en su lugar YCbCr, LAB, YIQ y HSV. A diferencia de los humanos, no se limita a un espectro de luz visible estrecho.


Otros estudios muestran que un sistema de visión artificial impulsado por IA puede reconocer y recrear colores con precisión sin dispersión espectral, lo que significa que definitivamente puede ver colores que nosotros no podemos. Si bien mis conos sensibles a RGB solo pueden ver alrededor de un millón de colores Esta tecnología puede ver alrededor de 16,8 millones de colores. Además, es increíblemente precisa y solo se desvía de los espectros de colores "invisibles" aproximadamente el 1 % del tiempo en promedio.


Si un modelo de aprendizaje automático puede detectar diferencias sutiles en la saturación y la luminancia que son invisibles para mí, ¿por qué no debería poder ver tonos que yo no puedo ver? Naturalmente, las implicaciones son trascendentales: la IA puede superar a los médicos de manera constante.

¿Por qué es importante utilizar los colores de la lengua para el diagnóstico?

Dado que un único modelo puede interactuar con varias personas al mismo tiempo, puede ayudar a varios pacientes a la vez. No necesitan visitar una clínica: pueden descargar una aplicación y usar la cámara de su teléfono. Como la máquina del grupo de investigación puede identificar y predecir enfermedades independientemente de la iluminación, hay pocas probabilidades de que los resultados sean inexactos.


Creo que la detección en el hogar impulsada por IA podría revolucionar la atención médica, haciéndola más asequible y accesible. Millones de personas mueren cada año por enfermedades contra las que habrían tenido más posibilidades de luchar si las hubieran detectado antes. Por ejemplo, en los Estados Unidos, alrededor de 12.000 personas son diagnosticadas Cada año, 1.000 personas padecen cáncer de vesícula biliar, lo que se traduce en unas 4.000 muertes anuales. La IA podría diagnosticarlos de forma remota, ayudándolos a recibir atención a tiempo.


El potencial de la IA para revolucionar los diagnósticos podría beneficiar a los hospitales tanto como a los pacientes. A pesar de la digitalización generalizada, el gasto médico aumentó aproximadamente un 47% de 2021 a 2022, por un total de 55 mil millones de dólares. El principal factor de costos fue el aumento del tiempo promedio que los proveedores dedican a los pacientes.


Las capacidades de automatización y la naturaleza autónoma de la IA podrían agilizar las citas. La evidencia muestra que esta tecnología puede ayudar a los centros médicos ahorrar entre el 20% y el 50% de sus presupuestos anuales , por lo que tiene potencial en este ámbito. Podría permitir a los hospitales trasladar los ahorros de costes a los consumidores o invertir en más equipos que salven vidas.


No pensé que el uso de los colores de la lengua para el diagnóstico pudiera tener tanto impacto, pero tiene un potencial incomparable. ¿Puede la IA reemplazar a los médicos? Probablemente no. Sin embargo, creo que se convertirá en un elemento básico en la industria médica, ya que complementa la identificación, predicción y tratamiento de enfermedades. Su experiencia, combinada con el poder del aprendizaje automático, sería una combinación imbatible.

Cómo la atención sanitaria podría utilizar esta tecnología para mejorar

La industria de la salud es consciente de la IA y está ansiosa por adoptarla, por lo que es probable que solo sea cuestión de tiempo antes de que se generalice. Los expertos proyectan que el valor de mercado de esta tecnología en este sector crecerá a un ritmo tasa de crecimiento anual compuesta del 38,4% de 2020 a 2030, alcanzando un estimado de 208,2 mil millones de dólares, lo que subraya su prevalencia en rápido aumento en el campo.


Sin embargo, aunque el 72 % de los médicos coinciden en que ven la IA como la herramienta más prometedora para el diagnóstico, solo el 38 % la utiliza en la práctica. Siendo realistas, podrían pasar años antes de que utilicen los colores de la lengua analizados por modelos para el diagnóstico y la predicción. Mi suposición fundamentada es que los hospitales tardarán una década en superar los obstáculos en lugar de eliminar los trámites burocráticos.

Afortunadamente, el mundo de la salud móvil está creciendo rápidamente y es accesible en cualquier momento. Si bien no puedo mencionar la salud móvil sin mencionar su falta de supervisión regulatoria y protección de la privacidad, también sería absurdo pasarla por alto cuando se habla del futuro de la inteligencia artificial médica.

Por qué la sanidad debe tener cuidado con esta tecnología

En algún momento, me sorprendí pensando que este avance era demasiado bueno para ser verdad. ¿Cuál es el truco? ¿Cuáles son las desventajas de un diagnóstico con inteligencia artificial? He investigado bastante en este campo, por lo que sabía que existirían problemas de privacidad, éticos y regulatorios. Sin embargo, el estudio que reveló esta tecnología revolucionaria también vale la pena revisarlo bajo el microscopio.


Me di cuenta de que el trabajo de los investigadores sobre el uso de IA para analizar los colores de la lengua con fines diagnósticos aún no ha sido revisado por pares. Dado que se publicó en junio de 2024, eso no es sorprendente. Sin embargo, eso significa Su tasa de precisión del 98% El proceso es un tanto incierto, pero ¿qué es la ciencia sin la posibilidad de replicación? A menos que alguien replique sus resultados, la industria de la salud podría no adoptar su invención.

¿Cómo afectará este avance a la tecnología médica de inteligencia artificial?

El uso de un sistema de imágenes para analizar los colores de la lengua con fines diagnósticos puede parecer un logro de nicho y relativamente menor, pero podría revolucionar la atención médica. Predecir enfermedades con precisión mediante una aplicación podría salvar miles de vidas. Además, otros investigadores podrían usar esta tecnología para inspirar sus propios avances en el diagnóstico impulsados por la IA.