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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