看舌頭顏色能知病AI模型準確度逾90%
編譯/Elisa
過去三年來,醫療保健技術專家發揮AI優勢,預測患者患病機率或檢測罹患特定疾病可能性,準確率能達到90%以上。現在來自伊拉克中東技術大學(Middle Technical University)和澳洲南澳大學(University of South Australia)開發一款新的AI模型,在透過舌頭顏色分析檢測疾病上,獲得突破性進展,準確率甚至可達98%。
科學家透過演算法訓練AI影像系統
開發團隊利用六種機器學習演算法:貝氏分類模型(naive bayes)、支援向量機(support vector machine)、K-近鄰演算法(k-nearest neighbors)、決策樹(decision tree)、隨機森林演算法(random forest)和極限梯度提升XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)訓練AI影像系統,從五種色彩空間模型(RGB, YcbCr, HSV, LAB, and YIQ)分析和挑出在不同顏色飽和度和不同光照條件下的舌頭顏色特徵。用來訓練的5260張資料圖像來自中東兩家教學醫院的60位病人,並且以可見的顏色類別(紅、黃、綠、藍、灰、白和粉紅色)區分。
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傳統中醫結合新科技AI檢測疾病
結果顯示,在大多數情況下,AI模型成功將舌頭顏色與患者診斷出的疾病相匹配。研究作者Ali Al-Naji表示,AI正在仿效傳統中醫兩千年歷史所用的做法,檢查舌頭顏色、形狀和厚度所呈現的疾病跡象。像是糖尿病患者舌頭通常是黃的、癌症病人舌頭會發紫、舌苔厚膩;急性中風者會有形狀異常的紅舌頭。此外舌頭發白可能有貧血,新冠肺炎重症者舌頭呈現深紅色,血管和胃腸出問題或氣喘的人舌頭則是靛藍或紫色。科學家樂觀表示,AI檢測舌頭技術能即時診斷,減少病人等候時間,對更多無法負擔昂貴檢測技術的人來說,更是一大福音。
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