Solo con imágenes de la lengua logran diagnósticos médicos casi sin error

La lengua es un órgano en el que se pueden detectar numerosas enfermedades. Su color, espesor o rugosidad pueden delatar un cáncer, diabetes o anemia. Los expertos explican, por ejemplo, que la anemia o la leucemia pueden estar asociadas a placas dolorosas con sensación de quemazón en la superficie de la lengua. Los pacientes con diabetes suelen tener una lengua amarilla, los enfermos de cáncer una lengua morada con una capa espesa y grasosa y aquellos que sufren un accidente cerebrovascular agudo presentan una lengua roja que a menudo está torcida.

Si bien desde tiempos antiguos los profesionales de la salud examinaban la lengua humana en busca de signos de enfermedad ahora son los científicos informáticos quienes utilizan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Los sistemas de diagnóstico de la lengua están ganando terreno rápidamente debido al aumento de la vigilancia remota de la salud en todo el mundo, y un estudio realizado por investigadores iraquíes y australianos proporciona más pruebas de la creciente precisión de esta tecnología para detectar enfermedades.

Diabetes, insuficiencia renal y anemia

Ingenieros de la Universidad Técnica Media (MTU) de Bagdad y la Universidad de Australia del Sur (UniSA) utilizaron una cámara web USB y una computadora para capturar imágenes de la lengua de 50 pacientes con diabetes, insuficiencia renal y anemia, comparando colores con una base de datos de imágenes de 9.000 lenguas.

Utilizando técnicas de procesamiento de imágenes, diagnosticaron correctamente las enfermedades en el 94 por ciento de los casos, en comparación con los resultados de laboratorio. También se envió un mensaje de voz especificando el color de la lengua y la enfermedad a través de un mensaje de texto al paciente o al proveedor de salud designado.

El profesor Ali Al-Naji explica: «Es posible diagnosticar con un 80 % de precisión más de 10 enfermedades que provocan un cambio visible en el color de la lengua. En nuestro estudio logramos una precisión del 94 % con tres enfermedades, por lo que existe la posibilidad de perfeccionar aún más esta investigación» concluye.