Trí tuệ nhân tạo chẩn đoán bệnh tật qua màu lưỡi

Mô hình trí tuệ nhân tạo có thể chẩn đoán bệnh của người dựa trên màu lưỡi. Ảnh: Pexel

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Technologies, ngày 5/8. Theo nhà khoa học cấp cao Ali Al-Naji, giảng viên Đại học Kỹ thuật Trung cấp ở Baghdad và Đại học Nam Australia, thông thường, người bệnh tiểu đường sẽ có lưỡi vàng, bệnh nhân ung thư có lưỡi chuyển tím với lớp phủ nhờn dày, bệnh nhân đột quỵ cấp tính sẽ có lưỡi đỏ bất thường. Lưỡi trắng có thể là dấu hiệu cho tình trạng thiếu máu, người mắc Covid-19 đôi khi có lưỡi chuyển màu đỏ thẫm. Lưỡi màu chàm hoặc tím chỉ ra các vấn đề về mạch, máu, đường tiêu hóa hoặc hen suyễn.

Theo Al-Naji, hệ thống hình ảnh của trí tuệ nhân tạo (AI) mô phỏng phương pháp y học cổ truyền Trung Quốc là kiểm tra lưỡi để tìm ra dấu hiệu bệnh tật. Nhóm nghiên cứu sử dụng hơn 5.000 hình ảnh để đào tạo AI xác định màu lưỡi và tình trạng tương ứng.

Các nhà khoa học đã thử nghiệm công cụ với 60 hình ảnh lưỡi từ các bệnh nhân tại hai bệnh viện giảng dạy ở Trung Dông. Bệnh nhân ngồi cách máy tính xách tay trang bị webcam khoảng 8 inch, chụp ảnh lưỡi của họ. Chương trình có thể xác định đúng bệnh trong hầu hết trường hợp.

Javaan Chahl, giáo sư tại Đại học Nam Australia, đồng tác giả nghiên cứu, cho biết công nghệ này sẽ được sử dụng cho ứng dụng điện thoại thông minh, giúp chẩn đoán bệnh tiểu đường, đột quỵ, thiếu máu, hen suyễn, các vấn đề về gan và túi mật, Covid-19 và nhiều tình trạng khác.

"Kết quả nghiên cứu cho thấy phân tích hình ảnh lưỡi bằng máy tính là phương pháp sàng lọc bệnh an toàn, hiệu quả, thân thiện với người dùng, có giá cả phải chăng, có thể hỗ trợ những cách chẩn đoán hiện tại sẵn có", giáo sư Chahl cho biết.

Tuy nhiên, các nhà khoa học cần vượt qua một số rào cản, chẳng hạn bệnh nhân không muốn cung cấp dữ liệu, các sai số trong quá trình ghi lại hình ảnh phản chiếu. Ngoài ra, phân tích năm 2023 cho thấy các nhà khoa học cần xây dựng bộ dữ liệu riêng đối với ảnh chụp lưỡi của các bệnh nhân để đào tạo máy tính, bởi hiện chưa có sẵn bộ dữ liệu chính thức nào. Dù vậy, các chuyên gia đánh giá công cụ vẫn có giá trị to lớn trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh.