AIが舌の色を使って高精度に病気を予測する方法

医療業界では、数多くの規制をクリアしなければならないため、新しいテクノロジーを導入するのに長い時間がかかることがよくあります。しかし、人工知能に対する反応は異なります。すでに数え切れないほどの専門家が、診断を効率化するために AI の予測機能と分析機能を試しています。

研究者らは最近、AI が人の口の中を見るだけで、その人が患っている病気の種類とその進行度を特定できると主張した。この技術は大きく進歩したが、舌の色だけを使って病気を予測して診断できるのだろうか?

研究により、AIが舌の色を診断に利用できることが証明される

イラクのバグダッドにあるミドル・テクニカル大学とオーストラリアのアデレードにある南オーストラリア大学の研究者らは最近、AI技術で舌の色を分析して診断できることを発見した。研究者らは、色相と輝度の測定可能な値を提供する色空間モデルを使用して画像を処理および分類するコンピューター・ビジョン・システムを開発した。

研究チームは訓練とテストに数千枚の画像を使用したが、その多くはイラクのアル・フセイン教育病院とモスルのモスル総合病院から提供されたものだ。研究チームは合成データセットではなく、実際の病気にかかった実際の人々を使ってモデルを訓練した。診断目的のツールを開発する際には、このような違いが不可欠だ。

研究者らは、モデルがどんな照明条件でも色を識別できるように、画像をピンク、白、赤、黄、緑、青、灰色のカテゴリーに分類した。彼らは合計7つのモデルを訓練した。最もパフォーマンスが高かったのは、オープンソースの機械学習ライブラリであるExtreme Gradient Boost（XGBoost）を使って構築されたもので、 98%以上の精度を達成平均して、60 枚の画像のうち 58 枚を正確に診断し、96.6% の確率で正解でした。

彼らの結果には驚きました。率直に言って、彼らのシステムが医療専門家を上回るとは思っていませんでした。さまざまな研究グループが他の目的で同様の診断モデルを開発してきましたが、これほど正確なものはほとんどありません。研究によると、何年も経験を積んだ訓練を受けた医師でさえ、 71.4%の時間平均的には。

舌の色からわかる健康状態

正直に言うと、舌を見て病気を予測するのは奇妙だと思いました。現代医学が存在する前に人々が考え出した方法のように思えました。公平に言えば、私は部分的に正しかったです。舌の色を診断に使うことは、2,000年以上続く中国の伝統的な医学の実践に基づいています。

舌の形、質感、水分、色など、舌の特徴は多岐にわたります。最も重要な指標である健康状態。今、舌を出して鏡を見たら、ピンク色になっているはずです。それ以外の色は、口、循環器系、または臓器に何か問題があることを示している可能性があります。

赤みは、異常に高い熱やビタミン欠乏症の可能性があります。研究によると、 糖尿病との潜在的な関連性舌が黄色くなることもあります。緑色がかっている場合は通常、真菌感染または細菌の増殖を示しています。青色に変色している場合は、血中酸素濃度の低下または血管疾患の兆候である可能性があります。灰色の場合は、真菌から癌まで、あらゆる病気の可能性があります。

医療専門家は数十の診断システムを持っていますが、舌の色に影響を与える状態は比較的少ないため、多くの人が依然として舌の検査を行っています。顕著な変色があれば、問題の根本を絞り込むことができます。正確な測定値は得られても決定的な答えが得られない血液検査と比較すると、舌の検査は多くの場合、より良い選択肢です。

とはいえ、人為的なミスによって精度が低下することもよくあります。従来、医師は患者の舌を手作業で検査してきました。長年の経験があっても、頭上のわずかに色づいた照明から時間帯まで、あらゆるものが色覚に影響を与える可能性があります。この曖昧で主観的な方法は 2,000 年以上も前から存在していますが、そろそろアップグレードが必要です。

AIが舌の色を使って病気を識別・予測する方法

この画期的な診断画像システムを開発したエンジニアリングの専門家と研究者は、テスト段階で参加者に機械から 20 センチ離れたところに立ってもらいました。すると、組み込まれた AI が舌の色を検出し、健康状態をリアルタイムで予測しました。AI は色空間モデルを使用して色相と輝度を処理しました。

XGBoostアルゴリズムは病気を正確に予測した96.6%の確率テスト中。この機械学習モデルは、最初の出力後も継続的に改善されるため正確です。繰り返し推測してエラー率を計算し、徐々に目標に近づき、効果的にトレーニングして精度を高めます。

研究グループの機械が舌の色を認識する仕組み

錐体細胞（網膜にある色覚を司る光受容体）は、赤・青・緑（RGB）領域に広く反応します。しかし、この色空間モデルは情報をあまりうまく反映しません。代わりに、コンピューター ビジョン システムでは、YCbCr、LAB、YIQ、HSV を使用しました。人間とは異なり、狭い可視光スペクトルに限定されません。

他の研究では、AIを搭載したコンピュータービジョンシステムはスペクトル分散なしで色を正確に認識し再現できることが示されています。つまり、人間には見えない色を確実に見ることができるということです。私のRGBに敏感な錐体は約100万色を見るこの技術は約 1,680 万色を見ることができます。また、信じられないほど正確で、平均して約 1% の時間しか「見えない」色のスペクトルから外れません。

機械学習モデルが、私には見えない微妙な彩度や輝度の違いを認識できるのであれば、私には見えない色合いも認識できるはずがありません。当然、その意味合いは重大です。AI は一貫して医師を上回ることができるかもしれません。

舌の色を診断に利用することがなぜ重要なのか?

1 つのモデルが同時に複数の人とやりとりできるため、一度にさまざまな患者を助けることができます。患者はクリニックに行く必要はなく、アプリをダウンロードして携帯電話のカメラを使用することができます。研究グループのマシンは照明に関係なく病気を識別および予測できるため、不正確な出力が発生する可能性はほとんどありません。

私は、自宅でAIを活用したスクリーニングが医療に革命をもたらし、医療をより手頃で利用しやすいものにできると考えています。毎年何百万人もの人が、もっと早く発見していれば治せたはずの病気で亡くなっています。例えば、米国では、 12,000人が診断を受ける胆嚢がんを患う人は毎年4,000人に達し、その結果、年間4,000人が死亡していると推定されています。AIは遠隔で診断し、適切なタイミングで治療を受けられるように支援することができます。

AIが診断に革命を起こす可能性は、患者だけでなく病院にも利益をもたらす可能性がある。デジタル化が広まっているにもかかわらず、医療費は約47%増加2021年から2022年にかけて、医療提供者が患者と過ごす平均時間が増加したことが、医療費の増加の主な要因となった。

AIの自動化機能と自律性により、予約の効率化が期待できます。この技術が医療施設に役立つことが実証されています年間予算の20%～50%を節約したがって、ここには可能性があります。病院はコスト削減を消費者に還元したり、より多くの救命機器に投資したりできるようになるかもしれません。

舌の色を診断に使うことがこれほど影響力があるとは思っていませんでしたが、その可能性は計り知れません。AIは医師に取って代わることができるでしょうか？おそらく無理でしょう。しかし、病気の特定、予測、治療を補うものとして、医療業界の定番になると思います。AIの専門知識と機械学習の力とが組み合わされば、無敵の組み合わせになるでしょう。

医療がこの技術をどのように活用すればより良くなるか

医療業界はAIを認識しており、導入に熱心であるため、普及するのは時間の問題でしょう。専門家は、この分野でのこの技術の市場価値は、 年平均成長率38.4% 2020年から2030年にかけて、その市場規模は2,082億ドルに達すると推定されており、この分野での急速な普及拡大を裏付けています。

しかし、医師の 72% が AI が最も有望視される分野は診断であると考えているものの、実際に AI を使用しているのは 38% に過ぎません。現実的に考えると、モデル分析された舌の色を診断や予測に利用できるようになるまでには何年もかかる可能性があります。私の推測では、病院は煩雑な手続きを省く代わりに、困難を乗り越えるのに 10 年はかかるでしょう。

幸いなことに、モバイル ヘルスの世界は急速に成長しており、いつでもアクセス可能です。規制監督とプライバシー保護の欠如について触れずに mHealth について語ることはできませんが、医療 AI の将来について議論する際にこれを無視するのは無意味です。

医療関係者がこの技術に注意しなければならない理由

ある時点で、この画期的な技術はあまりにも良すぎて本当ではないかと自分自身が考えていることに気付きました。何か落とし穴があるのでしょうか? AI 診断の欠点は何でしょうか? 私はこの分野についてかなりの研究を行ってきたので、プライバシー、倫理、規制の問題が存在することは知っていました。しかし、この画期的な技術を明らかにした研究は、もう一度詳しく調べる価値もあります。

AIを使って舌の色を分析して診断するという研究者の研究はまだ査読されていないことに気づいた。2024年6月に発表されたので、驚くことではない。しかし、それは98%の正確性はやや不透明です。彼らのプロセスは健全ですが、再現性のない科学とは何でしょうか? 誰かが彼らの結果を再現しない限り、医療業界は彼らの発明を採用しないかもしれません。

この画期的な進歩は AI 医療技術にどのような影響を与えるでしょうか?

画像システムを使用して舌の色を分析して診断することは、ニッチで比較的小さな成果のように思えるかもしれませんが、医療に革命を起こす可能性があります。アプリで病気を正確に予測できれば、何千人もの命を救うことができます。さらに、他の研究者もこの技術を利用して、独自の AI 駆動型診断のブレークスルーを刺激できる可能性があります。