AI herkent systemische ziekte op tongfoto’s

Artificial intelligence stelde in vergelijking met traditionele onderzoeksmethoden in 94% van de tongfoto’s de juiste diagnose.

Dit bleek uit onderzoek waarbij de onderzoekers 50 foto’s gebruikten van de tong van patiënten met systemische aandoeningen zoals diabetes, nierfalen of bloedarmoede. De foto’s werden genomen met een USB-camera en vergeleken met een database waarin 9.000 tongfoto’s waren opgeslagen. Door gebruik te maken van beeldbewerkingsalgoritmen bleek het mogelijk te zijn een redelijk accurate diagnose te stellen op basis van specifieke kenmerken van de tong zoals de kleur, vorm en dikte en de aanwezigheid van aanslag.

Aandoeningen zoals diabetes (gelige tong), kanker (paarsige tong) en vitaminedeficiënties (vlezig rode tong) kunnen zich manifesteren in afwijkingen op de tong; kennis die al eeuwen in de traditionele Chinese geneeskunde wordt  gebruikt. Met AI wordt het mogelijk de tong als diagnostische thermometer van de algemene gezondheid te valideren en standaardiseren. Het systeem moet daarvoor getraind worden met duizenden tongfoto’s van patiënten met bevestigde diagnoses. Met een eenvoudige camera kan de patiënt dan op een goedkope, veilige en niet-invasieve manier op afstand gemonitord worden. Daarnaast zou het maken van een eenvoudige tongfoto tijdens het periodieke mondonderzoek kunnen leiden tot een verwijzing naar een specialist voor een tijdige diagnose.

(Bron: AIP Conf Proc, 8 september 2024) | (Beeld: Shutterstock)

Naar alle nieuwsberichten

Dit bericht delen op sociale media? Klik op de deelknop links in beeld en kies uit Facebook, Twitter of Linkedin.