La lengua es un elemento del cuerpo esencial para disfrutar de los sabores de la comida y bebida, asimismo es pieza clave en poder comunicarnos a través del lenguaje. Sin embargo, su función para comunicar puede ir más allá de las meras palabras. En esta línea, ingenieros de la Middle Technical University (MTU) de Bagdad y la University of South Australia (UniSA) emplearon una cámara web USB y un ordenador para captar imágenes de la lengua de 50 pacientes con diabetes, insuficiencia renal y anemia, y compararon los colores con una base de datos de 9.000 imágenes de la lengua.
Con esta iniciativa pretendían demostrar la posibilidad de detectar patologías a través del mero análisis lingual. No se trata de una idea del todo novedosa, pues se basa en una práctica milenaria de China, que se remonta a más de 2.000 años de antigüedad. En base a ella, este grupo de investigadores informáticos ha dado un paso más y lo ha aplicado al aprendizaje automático y a la inteligencia artificial (IA) para multiplicar exponencialmente sus posibilidades en Sanidad.
Mediante técnicas de procesamiento de imágenes, diagnosticaron correctamente las enfermedades en el 94% de los casos, en comparación con los resultados de laboratorio
De esta manera, los sistemas de diagnóstico lingual están ganando terreno rápidamente debido al aumento de la vigilancia sanitaria a distancia en todo el mundo, y este estudio realizado por investigadores iraquíes y australianos aporta más pruebas de la creciente precisión demostrada por esta tecnología para detectar enfermedades. En concreto, mediante técnicas de procesamiento de imágenes, diagnosticaron correctamente las enfermedades en el 94% de los casos, en comparación con los resultados de laboratorio.
La investigación permitió también el envió un mensaje de texto al paciente o al profesional sanitario designado en el que se les especificaba el color de la lengua y la enfermedad. No en vano, los pacientes con diabetes suelen tener la lengua amarilla, los pacientes con cáncer la lengua morada con una capa grasa espesa y los pacientes con ictus agudo presentan una lengua roja que a menudo está torcida. Todos estos descubrimientos alcanzados por Ali Al-Naji, profesor adjunto de la MTU y la UniSA, y sus colegas, han supuesto un avance mundial en el diagnóstico de enfermedades por medio de la asistencia de un ordenador y el análisis de datos e imágenes en base al color de la lengua.
Esta investigación se ha hecho pública a través de la revista 'AIP Conference Proceedings' y sienta las bases de nuevos avances en la detección de enfermedades por medio de la comparativa de imágenes. “Hace miles de años, la medicina china fue pionera en la práctica de examinar la lengua para detectar enfermedades. La medicina convencional lleva mucho tiempo respaldando este método, demostrando que el color, la forma y el grosor de la lengua pueden revelar signos de diabetes, problemas hepáticos, circulatorios y digestivos, así como enfermedades sanguíneas y cardiacas", ha destacado Ali Al-Naji.
IMPORTANTE CAMPO DE APLICACIÓN
La práctica ancestral china ha sido llevada a un nuevo nivel y adaptada a los nuevos recursos tecnológicos y de inteligencia artificial disponibles en la actualidad. "Dando un paso más, los nuevos métodos para diagnosticar enfermedades a partir del aspecto de la lengua se realizan ahora a distancia mediante inteligencia artificial y una cámara, incluso un Smartphone. El análisis computerizado de la lengua es muy preciso y podría ayudar a diagnosticar enfermedades a distancia de forma segura, eficaz, fácil, indolora y rentable. Esto es especialmente relevante a raíz de una pandemia mundial como la Covid-19, donde el acceso a los centros de salud puede verse comprometido", remarcó.
Anteriormente, estudios con sistemas de diagnóstico lingual han diagnosticado con precisión apendicitis, diabetes o enfermedades tiroide
En relación con la Covid-19, ya se había empleado previamente este método de detección de pacientes aquejados de la enfermedad. Así, un estudio realizado en Ucrania en 2022 en el que se analizaron imágenes de la lengua de 135 pacientes con el coronavirus a través de un teléfono inteligente reflejó que el 64% de los pacientes con una infección leve tenían la lengua de color rosa pálido, el 62% de los pacientes con una infección moderada tenían la lengua roja y el 99% de los pacientes con una infección grave por Covid-19 tenían la lengua de color rojo oscuro.
Anteriormente, estudios con sistemas de diagnóstico lingual han diagnosticado con precisión apendicitis, diabetes o enfermedades tiroideas. De esta manera, se demuestra el amplio campo de aplicación que tiene por delante esta estrategia. "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 alcanzamos una precisión del 94% con tres enfermedades, por lo que existe la posibilidad de afinar aún más esta investigación", ha concluido esperanzado el profesor adjunto Ali Al-Naji.