Araştırmacılar, 5000’den fazla dil görüntüsü üzerinde gerçekleştirdikleri deneylerle, dil rengini analiz ederek anında hastalık teşhisi yapabilen bir sistem geliştirmeyi amaçlıyor.
Orta Teknik Üniversitesi (MTU) ve Güney Avustralya Üniversitesi’nden (UniSA) bilim insanları, makine öğrenimi algoritmalarını dil rengini tespit edebilmesi için 5260 görüntü ile eğitti. Araştırmacılara göre, geliştirilen bu görüntüleme sistemi diyabet, inme, anemi, astım, karaciğer ve safra kesesi hastalıkları, COVID-19 ve çeşitli damar ve gastrointestinal sorunları teşhis edebilir.
Orta Doğu’daki iki eğitim hastanesinden, çeşitli sağlık sorunları olan hastalardan alınan 60 dil görüntüsü kullanıldı. Yapay zeka modeli, dil rengini hastalıklarla eşleştirmede büyük bir doğrulukla sonuç verdi.
Çalışmanın baş yazarı olan MTU ve UniSA’dan Yardımcı Doçent Dr. Ali Al-Naji, bu yöntemin geleneksel Çin tıbbında binlerce yıldır kullanılan bir uygulamanın modern bir versiyonu olduğunu belirtti: Hastalık belirtilerini dil üzerinden incelemek.
“Dil rengi, şekli ve kalınlığı bir dizi sağlık durumunu ortaya çıkarabilir,” diyen Dr. Al-Naji, bazı örnekler verdi:
“Diyabet hastalarının genellikle sarı bir dili olur; kanser hastalarının mor bir dili kalın yağlı bir kaplamayla kaplıdır; ve akut inme geçiren hastaların sıra dışı şekilli kırmızı bir dili vardır. Beyaz dil anemiyi, koyu kırmızı dil ise şiddetli COVID-19 vakalarını işaret edebilir. İndigo veya menekşe rengindeki dil, damar ve gastrointestinal sorunları ya da astımı gösterebilir.”
Çalışmada, hastaların dil renkleri 20 santimetre uzaklıktaki kameralarla kaydedildi ve görüntüleme sistemi, sağlık durumlarını gerçek zamanlı olarak tahmin etti.
Araştırmanın ortak yazarı UniSA Profesörü Javaan Chahl, gelecekte bu yöntemin akıllı telefonlar aracılığıyla da kullanılabileceğini söyledi.
Bu sonuçlar, bilgisayarlı dil analizinin güvenli, verimli, kullanıcı dostu ve uygun maliyetli bir hastalık tarama yöntemi olduğunu, modern yöntemleri yüzyıllar öncesine dayanan bir uygulamayla desteklediğini doğruluyor.
