Künstliche Intelligenz erkennt Krankheiten anhand der Zunge mit 98 Prozent Genauigkeit

Forscher der Middle Technical University (MTU) und der University of South Australia haben einen bahnbrechenden Computeralgorithmus entwickelt, der mithilfe der Analyse der Zungenfarbe Krankheiten mit einer beeindruckenden Genauigkeit von 98 Prozent vorhersagen kann. Diese Methode basiert auf der Traditionellen Chinesischen Medizin, die seit Jahrhunderten die Zunge zur Diagnose verwendet.

KI-Diagnose in Echtzeit

Das neue Verfahren nutzt Algorithmen für maschinelles Lernen, die mit 5.260 Fotos von Zungen trainiert wurden. Dabei wurden Kameras in einem Abstand von 20 Zentimetern vor den Patienten positioniert, um die Zungenfarbe präzise zu erfassen. Der KI-Algorithmus erstellt dann in Echtzeit eine Diagnose, die Krankheiten wie Diabetes, Schlaganfälle, Asthma, Leber- und Gallenblasenerkrankungen, COVID-19 und weitere Erkrankungen im vaskulären und gastrointestinalen Bereich identifizieren kann.

Tradition trifft Technologie

Seniorautor Ali AlNaji erklärt, dass dieses Verfahren die 2.000 Jahre alte Praxis der Zungenuntersuchung in der Traditionellen Chinesischen Medizin digital nachbildet. „Die Färbung, Form und Dicke der Zunge geben viele Hinweise auf den Gesundheitszustand“, so AlNaji. Beispielsweise haben Diabetiker oft eine gelbe Zunge, während Krebspatienten eine dunkelrote Zunge mit fettigem Belag aufweisen. Eine ungewöhnlich geformte rote Zunge kann auf einen akuten Schlaganfall hindeuten.

Zukunftsausblick

Der Co-Autor Javaan Chahl sieht großes Potenzial für zukünftige Anwendungen: „Eines Tages könnten Handys diese Technologie nutzen, um Krankheiten direkt zu diagnostizieren.“ Die Ergebnisse, veröffentlicht in der Zeitschrift „Technologies“, zeigen, wie KI innovative Wege finden kann, um medizinische Diagnosen zu verbessern und den Zugang zu Gesundheitsinformationen zu erleichtern.

#KünstlicheIntelligenz #Gesundheitsdiagnose #Zungenanalyse #TraditionelleChinesischeMedizin #MaschinellesLernen #KIDiagnose #MedizinischeForschung #Zungenfarbe #Technologie #Innovationen #DigitalHealth #Gesundheitsüberwachung #AIinHealthcare