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Come l'intelligenza artificiale usa il colore della lingua per prevedere le malattie con elevata accuratezzadi@miabarnes
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Come l'intelligenza artificiale usa il colore della lingua per prevedere le malattie con elevata accuratezza

di Mia Barnes 6m2024/09/04
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Troppo lungo; Leggere

I ricercatori della Middle Technical University di Baghdad, Iraq, e della University of South Australia di Adelaide, Australia, hanno scoperto di recente che la tecnologia AI può analizzare i colori della lingua per le diagnosi. Hanno sviluppato un sistema di visione artificiale che elabora e classifica le immagini utilizzando modelli di spazio colore. Durante i test, ha diagnosticato con precisione 58 immagini su 60, il che significa che è stato corretto nel 96,6% dei casi.
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Il settore sanitario impiega spesso anni per adottare nuove tecnologie perché deve superare numerosi ostacoli normativi. Tuttavia, la reazione all'intelligenza artificiale è stata diversa. Innumerevoli professionisti stanno già sperimentando le capacità predittive e analitiche dell'IA per semplificare la diagnosi.


I ricercatori hanno recentemente affermato che l'intelligenza artificiale può identificare il tipo di malattia di una persona, e quanto è progredita, semplicemente guardandole la bocca. Questa tecnologia ha fatto molta strada, ma può predire le malattie usando solo i colori della lingua per la diagnosi?

La ricerca dimostra che l'intelligenza artificiale può usare il colore della lingua per la diagnosi

I ricercatori della Middle Technical University di Baghdad, Iraq, e della University of South Australia di Adelaide, Australia, hanno scoperto di recente che la tecnologia AI può analizzare i colori della lingua per le diagnosi. Hanno sviluppato un sistema di visione artificiale che elabora e classifica le immagini utilizzando modelli di spazio colore, che forniscono valori misurabili per tonalità e luminanza.


Hanno utilizzato migliaia di immagini per l'addestramento e i test, molte delle quali provenivano dall'Al-Hussein Teaching Hospital in Iraq e dal Mosul General Hospital di Mosul. Hanno addestrato il modello su persone reali con malattie reali, non su un set di dati sintetico. Differenze come questa sono essenziali quando si sviluppa uno strumento per scopi diagnostici.


I ricercatori hanno classificato le immagini in categorie rosa, bianco, rosso, giallo, verde, blu o grigio in modo che i loro modelli potessero identificare i colori in qualsiasi condizione di illuminazione. Ne hanno addestrati sette in totale. Quello con le prestazioni più elevate è stato creato con Extreme Gradient Boost (XGBoost), una libreria di apprendimento automatico open source, che ha raggiunto una precisione superiore al 98% in media. Durante i test, ha diagnosticato con precisione 58 immagini su 60, il che significa che è stato corretto nel 96,6% dei casi.


I loro risultati mi hanno sorpreso. Francamente, non mi aspettavo che il loro sistema superasse i professionisti medici. Sebbene vari gruppi di ricerca abbiano sviluppato modelli diagnostici simili per altri scopi, pochi sono così accurati. La ricerca mostra che persino i medici qualificati con anni di esperienza ottengono risultati solo 71,4% delle volte in media.

Cosa rivela il colore della lingua sulla salute di una persona

Lo ammetto, pensavo che guardare la lingua per predire una malattia fosse strano. Sembrava un metodo inventato prima che la medicina moderna esistesse. Per essere onesti, avevo in parte ragione. L'uso dei colori della lingua per la diagnosi si basa su una pratica medica tradizionale cinese vecchia di oltre 2000 anni.


Di tutte le caratteristiche della lingua, tra cui forma, consistenza e umidità, il colore è l'indicatore più importante di salute. Se tiro fuori la lingua e mi guardo allo specchio in questo momento, mi aspetto che sia rosa. Qualsiasi altra tonalità potrebbe indicare che c'è qualcosa che non va nella mia bocca, nel mio sistema circolatorio o nei miei organi.


Il rossore potrebbe significare che ho una febbre insolitamente alta o una carenza di vitamine. La ricerca mostra che c'è un potenziale collegamento tra diabete e ingiallimento della lingua. Una sfumatura verde di solito indica un'infezione fungina o un accumulo di batteri. La decolorazione blu può essere un segno di un basso livello di ossigeno nel sangue o di una malattia dei vasi sanguigni. Il grigio potrebbe essere qualsiasi cosa, dal fungo al cancro.


Sebbene i professionisti medici dispongano di decine di sistemi diagnostici, molti continuano a controllare la lingua perché relativamente poche condizioni ne influenzano il colore. Se c'è una decolorazione evidente, possono circoscrivere la radice del problema. Rispetto a un esame del sangue che fornisce letture precise ma nessuna risposta definitiva, è spesso un'opzione migliore.


Detto questo, l'errore umano spesso ne riduce l'accuratezza. Tradizionalmente, i medici ispezionano manualmente la lingua dei pazienti. Anche con anni di esperienza, qualsiasi cosa, dalle luci leggermente colorate all'ora del giorno, potrebbe influenzare la loro percezione del colore. Questo metodo ambiguo e soggettivo esiste da oltre 2.000 anni: è tempo di un aggiornamento.

Come l'intelligenza artificiale identifica e prevede le malattie tramite il colore della lingua

I professionisti dell'ingegneria e i ricercatori che hanno sviluppato questo rivoluzionario sistema di imaging diagnostico hanno fatto sì che i partecipanti si trovassero a 20 centimetri di distanza dalla macchina durante la fase di test. L'intelligenza artificiale incorporata ha quindi rilevato il colore della loro lingua e ha previsto il loro stato di salute in tempo reale. Ha elaborato tonalità e luminanza utilizzando modelli di spazio colore.


L'algoritmo XGBoost ha previsto correttamente le malattie 96,6% delle volte durante i test. Questo modello di apprendimento automatico è accurato perché continua a migliorarsi dopo il suo output iniziale. Fa ripetutamente un'ipotesi e calcola un tasso di errore per avvicinarsi gradualmente al suo obiettivo, allenandosi efficacemente per aumentare la sua precisione.

Come la macchina di questo gruppo di ricerca vede i colori della lingua

Le cellule coniche, fotorecettori nella retina responsabili della visione dei colori, sono ampiamente sensibili alle regioni rosso-blu-verde (RGB). Tuttavia, questo modello di spazio colore non riflette molto bene le informazioni. Il sistema di visione artificiale ha invece utilizzato YCbCr, LAB, YIQ e HSV. A differenza degli esseri umani, non è limitato a uno stretto spettro di luce visibile.


Altri studi dimostrano che un sistema di visione artificiale basato sull'intelligenza artificiale può riconoscere e ricreare accuratamente i colori senza dispersione spettrale, il che significa che può vedere in modo definitivo colori che noi non vediamo. Mentre i miei coni sensibili a RGB possono solo vedere circa un milione di colori , questa tecnologia può vederne circa 16,8 milioni. È anche incredibilmente accurata, deviando dagli spettri di colore "invisibili" solo per circa l'1% delle volte in media.


Se un modello di apprendimento automatico riesce a cogliere sottili differenze di saturazione e luminanza che sono invisibili a me, perché non dovrebbe essere in grado di vedere tonalità che io non vedo? Naturalmente, le implicazioni sono importanti: l'intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di superare costantemente i medici.

Perché è importante usare il colore della lingua per la diagnosi?

Poiché un singolo modello può interagire con più persone contemporaneamente, può aiutare vari pazienti contemporaneamente. Non hanno bisogno di recarsi in una clinica: possono scaricare un'app e usare la fotocamera del telefono. Poiché la macchina del gruppo di ricerca può identificare e prevedere le malattie indipendentemente dall'illuminazione, ci sono poche possibilità di output imprecisi.


Credo che lo screening domiciliare basato sull'intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare l'assistenza sanitaria, rendendola più accessibile e conveniente. Milioni di persone muoiono ogni anno per malattie contro cui avrebbero avuto una possibilità di combattere se le avessero prese prima. Ad esempio, negli Stati Uniti, circa 12.000 persone ricevono una diagnosi con cancro alla cistifellea ogni anno, con una stima di 4.000 decessi all'anno. L'intelligenza artificiale potrebbe diagnosticarli da remoto, aiutandoli a ricevere cure in tempo.


Il potenziale dell'intelligenza artificiale di rivoluzionare la diagnostica potrebbe avvantaggiare gli ospedali tanto quanto i pazienti. Nonostante la digitalizzazione diffusa, la spesa medica aumentato di circa il 47% dal 2021 al 2022, per un totale di 55 miliardi di dollari. Il principale fattore di costo è stato l'aumento del tempo medio trascorso dai provider con i pazienti.


Le capacità di automazione e la natura autonoma dell'IA potrebbero semplificare gli appuntamenti. Le prove dimostrano che questa tecnologia può aiutare le strutture mediche risparmiare il 20%-50% del loro budget annuale , quindi ha del potenziale qui. Potrebbe consentire agli ospedali di trasferire i risparmi sui costi ai consumatori o di investire in più attrezzature salvavita.


Non pensavo che usare i colori della lingua per la diagnosi potesse avere un impatto così grande, ma ha un potenziale senza pari. L'intelligenza artificiale può sostituire i dottori? Probabilmente no. Tuttavia, credo che diventerà un punto fermo nel settore medico in quanto integra l'identificazione, la previsione e il trattamento delle malattie. La loro competenza, unita alla potenza dell'apprendimento automatico, sarebbe un abbinamento imbattibile.

Come l'assistenza sanitaria potrebbe utilizzare questa tecnologia per il meglio

Il settore sanitario è a conoscenza dell'IA e desideroso di adottarla, quindi è probabile che sia solo questione di tempo prima che diventi prevalente. Gli esperti prevedono che il valore di mercato di questa tecnologia in questo settore crescerà a un tasso di crescita annuo composto del 38,4% dal 2020 al 2030, raggiungendo una cifra stimata di 208,2 miliardi di dollari, evidenziando la sua rapida crescita in questo settore.


Tuttavia, mentre il 72% dei medici concorda sul fatto che l'intelligenza artificiale sia la più promettente nella diagnostica, solo il 38% la usa nella pratica. Realisticamente, potrebbero volerci anni prima che usino colori della lingua analizzati da modelli per diagnosi e previsioni. La mia ipotesi plausibile è che gli ospedali impiegheranno un decennio per saltare attraverso i cerchi invece di tagliare la burocrazia.

Fortunatamente, il mondo della salute mobile sta crescendo rapidamente ed è accessibile in qualsiasi momento. Mentre non posso menzionare mHealth senza menzionare la sua mancanza di supervisione normativa e di protezione della privacy, sarebbe anche insensato trascurarlo quando si discute del futuro dell'intelligenza artificiale medica.

Perché l'assistenza sanitaria deve stare attenta a questa tecnologia

A un certo punto, mi sono ritrovato a pensare che questa svolta fosse troppo bella per essere vera. Qual è il trucco? Quali sono gli svantaggi di una diagnosi AI? Ho fatto la mia giusta dose di ricerca in questo campo, quindi sapevo che ci sarebbero stati problemi di privacy, etici e normativi. Tuttavia, lo studio che ha svelato questa tecnologia rivoluzionaria merita di essere rivisitato al microscopio.


Ho notato che il lavoro dei ricercatori sull'uso dell'intelligenza artificiale per analizzare i colori della lingua a fini diagnostici non è stato ancora sottoposto a revisione paritaria. Dal momento che è stato pubblicato a giugno 2024, non sorprende. Tuttavia, ciò significa il loro tasso di accuratezza è del 98% è un po' in aria. Il loro processo è valido, ma cos'è la scienza senza replica? A meno che qualcuno non replichi i loro risultati, l'industria sanitaria potrebbe non adottare la loro invenzione.

In che modo questa svolta avrà un impatto sulla tecnologia medica basata sull'intelligenza artificiale?

Utilizzare un sistema di imaging per analizzare i colori della lingua per le diagnosi può sembrare una nicchia e un risultato relativamente minore, ma potrebbe rivoluzionare l'assistenza sanitaria. Prevedere accuratamente le malattie tramite un'app potrebbe salvare migliaia di vite. Inoltre, altri ricercatori potrebbero usare questa tecnologia per ispirare le proprie scoperte diagnostiche basate sull'intelligenza artificiale.