O diagnóstico de doença por meio da língua é baseado na observação de várias características, incluindo cor, formato, textura e umidade, que indicam o estado de saúde. Especificamente, a cor da língua é uma dessas características e desempenha uma função vital na identificação de doenças e nos níveis de progressão de enfermidades. Com o desenvolvimento de sistemas de visão computacional, especialmente no campo da inteligência artificial, houve um progresso importante na aquisição, no processamento e na classificação de imagens da língua.
De acordo com pesquisadores do Iraque e Austrália, as línguas humanas são conectadas aos órgãos internos do corpo, que detectam doenças de forma eficaz e monitoram o progresso. Assim, uma língua saudável geralmente apresenta cor rosa e uma fina película branca. “Entretanto, várias doenças afetam diretamente esta cor. Por exemplo, o diabetes mellitus frequentemente leva a complicações orais resultando em uma saburra amarela da língua”, pontuam.
Nos últimos anos, houve uma ampla gama de estudos focados em sistemas de visão computacional para analisar e avaliar a cor da língua. Por isso, esse grupo realizou uma pesquisa para o desenvolvimento de um novo sistema de imagem capaz de analisar e extrair características da cor da língua em diferentes saturações de cor e sob diferentes condições de luz.
Para isso, o sistema de imagem proposto foi treinado com 5260 imagens classificadas com sete classes de cor. A técnica usou seis algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) para prever a cor da língua sob quaisquer condições. O grupo de dados também compreendeu 60 imagens anormais da língua, que foram coletadas em hospitais iraquianos para testar o sistema de imagem proposto em tempo real. Essas imagens da língua incluíam pacientes com várias condições, a exemplo de diabetes, asma e Covid-19.
Eficácia comprovada
O sistema também foi testado usando 60 imagens de pacientes e indivíduos saudáveis capturadas em tempo real, com uma taxa de precisão diagnóstica de 96,6%. Os pesquisadores relatam que os sistemas automatizados para analisar a cor da língua mostram uma precisão notável na diferenciação entre indivíduos saudáveis e doentes.
“Além disso, demonstram a capacidade de diagnosticar várias doenças e determinar as fases da evolução, particularmente considerando o progresso notável em inteligência artificial e tecnologias de câmera”, acentuam. O sistema proposto pode detectar eficientemente diferentes doenças que mostram mudanças aparentes na cor da língua, com a taxa de precisão dos modelos treinados excedendo 98%.
Esses resultados confirmam a viabilidade de sistemas de IA para diagnóstico de língua no campo de aplicações médicas. Além disso, indicam que a abordagem é um método seguro, eficiente, fácil de usar, confortável e econômico para triagem de doenças. O estudo ‘Tongue disease prediction based on machine learning algorithms’ foi publicado em junho de 2024 no Technologies Journal.
