نموذج الذكاء الاصطناعي يحقق دقة تصل إلى 98% في تشخيص الأمراض من خلال تحليل اللسان

أظهرت دراسة حديثة أن نموذجا مدعوما بالذكاء الاصطناعي قد حقق نسبة دقة ملحوظة تبلغ 98.71% في تشخيص الأمراض المختلفة من خلال تحليل ألسنة المرضى. يمكن للنموذج الذكاء الاصطناعي التعرف على الحالات مثل السكري، السكتة الدماغية، فقر الدم، الربو، مشاكل الكبد والمرارة، كوفيد-19، والعديد من مشاكل الأوعية الدموية والجهاز الهضمي.

الدراسة، التي أعلنت عنها اليوم جامعة جنوب أستراليا، استخدمت نماذج ألوان مختلفة وخوارزميات التعلم الآلي لتدريب الذكاء الاصطناعي. يقوم النظام بمعالجة وتصنيف صور الألسنة بناءً على اللون، والشكل، والملمس. وقد تم تدريبه بواسطة 5260 صورة عبر سبع فئات ألوان وأظهرت الدقة العالية.

في الإعلان، يشير الكاتب الرئيسي علي النجي، الأستاذ المساعد المرتبط بالجامعة في MTU و UniSA، إلى أن هذا النموذج الذكاء الاصطناعي يقلد ممارسة تعود لـ 2000 سنة من الطب الصيني التقليدي: استخدام فحص اللسان للكشف عن علامات المرض.

قدمت مستشفيتين تعليميتين في الشرق الأوسط 60 صورة للسان من مرضى بظروف صحية مختلفة. في الدراسة، تم توجيه الكاميرات على بعد 20 سنتيمترا من المرضى لالتقاط لون ألسنتهم، وتوقع نظام التصوير حالتهم الصحية في الوقت الفعلي.

تم تدريب النظام الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي بستة خوارزميات للتعلم الآلي للتنبؤ بلون اللسان في ظروف الإضاءة المختلفة. هذه الخوارزميات هي البايز الساذج (NB)، وآلية الدعم السريع (SVM)، وأقرب الجيران (KNN)، وأشجار القرار (DTs)، والغابة العشوائية (RF)، وتعزيز التدرج الشديد (XGBoost).

وعلى الرغم من نجاحاته، كانت الدراسة تواجه بعض القيود. منها على سبيل المثال، رفض المرضى الموافقة على جمع البيانات والمشاكل المرتبطة بانعكاسات الكاميرا التي تؤثر على دقة اللون. أوضح الباحثون أن الدراسات المستقبلية ستتعامل مع هذه المشاكل باستخدام معالجات صور متقدمة، وفلاتر، وتقنيات التعلم العميق لتعزيز التصنيف اللوني ودقة التشخيص.

تم تحقيق تقدم كبير في التشخيص اللساني القائم على الذكاء الصناعي ، مع تحسينات في استخراج الميزات وتنوع البيانات وتعقيد الخوارزميات مما أدى إلى زيادة الدقة والموثوقية. تبرز هذه التحسينات القدرة المحتملة للذكاء الصناعي على تقدم الطب الصيني التقليدي وغيره من المجالات الطبية.