Gesundheit

Künstliche Intelligenz erkennt Krankheiten anhand der Zungenfarbe

ZOU  |  20.08.2024

Zukünftig könnte ein Arzt Sie bei Gallenblasenbeschwerden auffordern, die Zunge herauszustrecken: Ein Computeralgorithmus erreicht durch die Analyse der Zungenfarbe eine Genauigkeit von bis zu 98 Prozent bei der Vorhersage verschiedener Krankheiten, schreibt eine Forschungsgruppe in dem Fachblatt „Technologies“.

Junge Frau, streckt ihre Zunge heraus.
Farbe, Form und Beschaffenheit der Zunge können einiges über den Gesundheitszustand einer Person verraten.
© AndreyPopov/iStockphoto

Die von irakischen und australischen Forschenden entwickelte Künstliche Intelligenz (KI) kann Diabetes, Schlaganfall, Anämie, Asthma, Covid-19, Leber-, Magen-Darm-, Gallenblasen- und Gefäßerkrankungen diagnostizieren. Dabei lag die Genauigkeit von sechs verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen zwischen 91,4 und 98,7 Prozent.

Die Algorithmen analysieren die Farbe und Farbsättigung der Zunge unter verschiedenen Lichtverhältnissen. Sie wurden mit 5260 Bildern trainiert, die in sieben Farbklassen (rot, gelb, grün, blau, grau, weiß und rosa) unterteilt wurden. Bei einem Test mit 60 Bildern von Patienten aus zwei Krankenhäusern konnte das beste KI-Modell nahezu alle der richtigen Krankheit zuordnen.

Was die Zunge über die Gesundheit verrät

Prof. Ali Al-Naji von der Technischen Universität Bagdad erklärte, die KI ahme mit der Untersuchung der Zunge eine 2.000 Jahre alte Praxis nach, die auch in der traditionellen chinesischen Medizin angewandt wird: „Farbe, Form und Dicke der Zunge können eine ganze Reihe von Gesundheitszuständen verraten. Beispielsweise haben Menschen mit Diabetes typischerweise eine gelbe Zunge, Krebspatienten eine violette Zunge mit einem dicken, fettigen Belag und bei einem akuten Schlaganfall ist die Zunge rot und ungewöhnlich geformt.“

Die Forschenden hoffen, dass sie ihre Technik weiterentwickeln können, damit in Zukunft auch Smartphones eingesetzt werden können, um Krankheiten auf diese einfache, benutzerfreundliche und kostengünstige Weise zu diagnostizieren.

Quelle: DOI: 10.3390/technologies12070097

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