Um novo modelo de aprendizagem automática de inteligência artificial é capaz de diagnosticar com exatidão quase sempre certas doenças, bastando olhar para a língua de um paciente. A nova tecnologia, embora de ponta, inspira-se nas abordagens médicas utilizadas pelos seres humanos há mais de 2000 anos.
IA vai dizer-lhe que doenças tem ao olhar para a sua língua
Quando se trata de diagnosticar doenças, a medicina tradicional chinesa e outras práticas recorrem frequentemente à língua para obter pistas. Com base na sua cor, forma e espessura, o músculo pode revelar uma série de possíveis problemas de saúde. Vão desde o cancro, a diabetes, até mesmo asma e problemas gastrointestinais. Agora, depois de mais de dois milénios a espreitar a boca dos pacientes em busca de respostas, os médicos poderão em breve receber uma segunda opinião de olhos artificiais alimentados por aprendizagem automática.
As línguas humanas possuem caraterísticas únicas
“As línguas humanas possuem caraterísticas únicas e caraterísticas ligadas aos órgãos internos do corpo, que detectam eficazmente doenças e monitorizam o seu progresso… Entre estas, a cor da língua é a mais importante”, afirma uma equipa de investigadores de engenharia que colaboram entre a Universidade da Austrália do Sul (UniSA) e a Universidade Técnica Média do Iraque (MTU) num estudo recente publicado na revista Technologies.
Ali Al-Naji, o autor sénior do estudo e professor associado adjunto do Departamento de Engenharia de Técnicas de Instrumentação Médica da UniSA, apresentou uma série de cenários no anúncio do estudo a 13 de agosto.
“Normalmente, as pessoas com diabetes têm uma língua amarela; os doentes com cancro têm uma língua roxa com um revestimento gorduroso espesso. Já os doentes com AVC agudo apresentam uma língua vermelha de forma invulgar”, explicou. Uma língua branca, por sua vez, pode ser indicativa de anemia, enquanto a cor índigo ou violeta aponta para problemas vasculares e gastrointestinais ou asma. Nos casos mais recentes, as línguas de um vermelho intenso podem ser indício de casos graves de COVID-19.
Treino com dois conjuntos de dados
À semelhança de programas algorítmicos semelhantes de aprendizagem automática visual, a equipa de Al-Naji construiu o seu próprio sistema treinando-o visualmente em dois conjuntos de dados. Primeiro, alimentaram 5260 imagens com sete cores em diferentes saturações e condições de luz. Destas, 300 entradas “cinzentas” representavam várias línguas pouco saudáveis, juntamente com 310 selecções “vermelhas” em vez de exemplos saudáveis. De seguida, dois hospitais-escola iraquianos em Dhi Qar e Mosul treinaram o sistema em tempo real utilizando 60 fotografias. Assim mostravam uma mistura de línguas humanas saudáveis e com várias doenças, incluindo infeção micótica, asma, COVID-19, papilas fungiformes e anemia.
Finalmente, chegou a altura de testar o algoritmo em pessoa. Depois de ligar o programa a uma webcam USB, foi pedido a voluntários saudáveis e doentes que posicionassem as suas línguas a 20 cm da câmara para serem digitalizadas. Os resultados, segundo a equipa de Al-Naji, revelaram uma “precisão notável”.
“O sistema proposto pode detetar eficazmente diferentes doenças que mostram alterações aparentes na cor da língua. Tudo com uma taxa de precisão dos modelos treinados superior a 98%”, escrevem na conclusão do estudo. No caso de 60 imagens da língua, o programa alcançou uma exatidão de 96,6 por cento.
De acordo com os investigadores, acreditam que as experiências ilustram a viabilidade promissora de incorporar sistemas de IA semelhantes ou melhorados em instalações médicas. Tudo para um dia fornecer um “método seguro, eficiente, fácil de utilizar, confortável e económico para o rastreio de doenças”.
