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Nueva IA: diagnóstico de enfermedades por el color de la lengua - Revolución médica en marcha
martes, octubre 31, 2023

Nueva IA: diagnóstico de enfermedades por el color de la lengua - Revolución médica en marcha

utilizando la inteligencia artificial para analizar el color de tu lengua y detectar enfermedades: un hito en la medicina que podría cambiar la forma en que entendemos la salud

Hace tiempo que sabemos que la lengua refleja la salud. Pero ahora los investigadores pueden utilizar la inteligencia artificial para analizar a distancia la lengua de los pacientes y detectar diversas enfermedades.

Hace miles de años, la medicina china fue pionera en la práctica de inspeccionar la lengua como forma de descubrir enfermedades. Y hoy en día, este método es ampliamente aceptado y empleado. Resulta que el color, la forma y la textura de la lengua pueden revelar síntomas asociados a diversas enfermedades, como diabetes, problemas hepáticos y trastornos de la sangre y el corazón. 

Si quiere saber cómo está su lengua (y, por tanto, su salud), los investigadores tienen ahora buenas noticias. En el futuro, un ordenador podrá analizar una imagen de su lengua y saber en un abrir y cerrar de ojos si padece alguna enfermedad y, en caso afirmativo, cuál.

La lengua refleja su salud

Como ya se ha dicho, la idea de que la lengua es un reflejo de la salud tiene su origen en la Medicina Tradicional China. “Según esta tradición, la lengua puede proporcionar información valiosa sobre la salud general de una persona y el estado de sus órganos internos”, explica el investigador Ali Al-Naji. “Por ejemplo, el color de la lengua puede indicar de qué problemas de salud se trata. Una lengua pálida o blanca puede indicar problemas circulatorios o anemia, mientras que una lengua de color rojo vivo puede ser señal de inflamación o fiebre. Una lengua amarilla puede estar asociada a problemas hepáticos o diabetes y una lengua morada puede estar relacionada con problemas circulatorios o incluso cáncer”.

¿Sabías qué?

El color de la lengua también puede revelar algo sobre la gravedad de una infección por COVID-19. En un estudio de 2022, se recogieron y analizaron imágenes de la lengua de 135 pacientes con COVID. Los resultados fueron sorprendentes: el 64 % de los pacientes con infección leve mostraban una lengua de color rosa pálido, mientras que el 62 % de los pacientes con infección moderada tenían una lengua roja. El 99 % de los pacientes con infección grave por COVID también tenían la lengua de color rojo oscuro. Esto subraya el potencial del análisis de la lengua como herramienta de diagnóstico útil, incluso en enfermedades como la COVID-19.

En resumen, sabemos que la lengua puede tener un aspecto diferente cuando una persona está enferma. Por ello, los médicos suelen examinar la lengua cuando sospechan que algo va mal. “Por este motivo, cada vez hay más interés en utilizar la tecnología, como el análisis de imágenes, para detectar esos cambios”, afirma Al-Naji. Pero para poner esta importante tarea en manos de la tecnología, esta debe ser fiable. ¿Y lo es realmente?

Inteligencia artificial

Eso es exactamente lo que han investigado ahora Al-Naji y sus colegas. En el reciente estudio, estudiaron cómo los ordenadores pueden ayudar a diagnosticar enfermedades observando el color de la lengua. Empleando una cámara web, los investigadores tomaron imágenes de la lengua de 50 pacientes con diabetes, insuficiencia renal y anemia. Estas imágenes se compararon con una enorme base de datos de otras 9000 fotografías de la lengua. Gracias a técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes, los investigadores pudieron determinar la presencia de enfermedades con una precisión de hasta el 94 %. “Actualmente, podemos diagnosticar más de 10 enfermedades con una precisión del 80 %”, afirma Al-Naji. “Y en nuestro estudio llegamos a alcanzar una precisión del 94 % en tres enfermedades”.

Los investigadores están entusiasmados. “La inteligencia artificial ha progresado enormemente en los últimos años”, explica el investigador Javaan Chahl. “Nos estamos acercando al punto en el que los ordenadores pueden clasificar imágenes y detectar características importantes mejor que los humanos”. Las cámaras también pueden detectar pequeños detalles, cambios sutiles e incluso longitudes de onda de luz invisibles para el ojo humano. Así que la precisión del 94 % es solo el principio. “Nuestro equipo es capaz de mejorar la tecnología y aplicar nuevos métodos. Por lo tanto, creemos que la tasa de error del 6 % disminuirá significativamente a medida que pongamos más empeño técnico y tengamos acceso a más datos”.

Que ahora podamos dejar el análisis de la lengua en manos de ordenadores es un gran paso adelante. “Gracias a la inteligencia artificial y a una cámara (incluso la de tu smartphone) ahora podemos diagnosticar enfermedades a distancia”, explica Al-Naji. “El análisis informático de la lengua es muy preciso y puede ayudar al diagnóstico a distancia de forma segura, eficaz, sencilla, indolora y rentable. Esto es especialmente importante en el caso de emergencias mundiales como la pandemia de COVID, donde el acceso a los centros sanitarios es limitado”.

Detección de enfermedades: aspectos a mejorar

Los investigadores creen que, en el futuro, los sistemas de análisis de la lengua desempeñarán un papel crucial en la detección de enfermedades. “Es de suponer que los sistemas de análisis de la lengua serán más eficaces cuando sirvan como herramientas complementarias en la detección de enfermedades”, opina Al-Naji. “Proporcionan información adicional a los profesionales sanitarios más allá de los métodos de diagnóstico ordinarios, como los análisis de sangre y las exploraciones médicas. Estos datos adicionales pueden ser útiles para la detección precoz o el seguimiento de afecciones concretas”. 

Como ya se ha dicho, los sistemas de análisis de la lengua también pueden ser muy útiles cuando médicos y pacientes no están en la misma habitación. “La gente puede hacerse fotos de la lengua en casa y enviarlas al personal sanitario, lo que mejora el acceso a la asistencia, sobre todo en zonas remotas o de difícil acceso”.

A pesar de los prometedores resultados, los investigadores también ven margen de mejora. “Podemos optimizar el sistema de varias maneras”, explica Chahl. “La primera es el uso de la óptica, por ejemplo, explorando diferentes longitudes de onda de la luz, cámaras que puedan ver más allá del rango visible y examinando pequeñas características con más detalle y mayor resolución. Esto puede ayudar a detectar nuevas condiciones. Otra forma es simplemente recopilar más datos. Así podremos entrenar a un ordenador para que reconozca los rasgos específicos de la lengua y las enfermedades asociadas. El objetivo es llegar a tener un conjunto de datos muy amplio en el que las imágenes de la lengua estén directamente relacionadas con problemas de salud”.

Detección de cáncer

Se espera que con el tiempo este sistema sea capaz de identificar con gran precisión diversas enfermedades. Pero Chahl espera especialmente que esta tecnología se aplique a la detección del cáncer. “La detección precoz del cáncer suele dar lugar a resultados mucho mejores para los pacientes”, afirma. “Además, la tecnología también ayudará a la detección precoz y la predicción de otras enfermedades, como la gripe y el COVID-19”, añade Al-Naji.

Los resultados del estudio son prometedores. Los sistemas de análisis de la lengua son cada vez más populares, sobre todo por la creciente necesidad de monitorizar la salud a distancia en todo el mundo. Y ahora parece que esta tecnología detecta cada vez mejor las enfermedades. El estudio apunta, por tanto, al inicio de una nueva era en la que cada vez utilizamos más el reconocimiento de imágenes para descubrir y prevenir antes las enfermedades. Esto podría reducir los costes tanto para los pacientes como para el sistema sanitario, lo que redundaría en una atención médica más accesible y asequible. Pero no solo eso. “Si podemos utilizar esto para prevenir el 90 % de las enfermedades graves, como la diabetes, salvaríamos vidas, mejoraríamos la calidad de vida y beneficiaríamos a la economía”, concluye Chahl.

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