طريقة صينية قديمة.. لون اللسان يكشف عن نوع المرض

أعاد الذكاء الاصطناعي للواجهة تطبيقات ممارسة صينية قديمة في طب الأعشاب لفحص اللسان البشري للكشف عن علامات المرض.

وأجرى باحثون من الجامعة التقنية الوسطى العراقية وجامعة جنوب أستراليا دراسة عميقة للتحقق من دقة هذه التكنولوجيا في الكشف عن الأمراض.

 ألوان متباينة للسان

قال موقع Study Finds إن الباحثين استخدموا كاميرا وكمبيوتر لالتقاط صور لألسنة المرضى، بالتركيز على 50 فردًا مصابين بأمراض مثل مرض السكري والفشل الكلوي وفقر الدم، وقارنوا ألوان اللسان الملتقطة بقاعدة بيانات شاملة تضم 9000 صورة لسان.

وأضاف أن الباحثين حققوا معدل دقة تشخيصية بنسبة 94%، مقارنة بنتائج المختبرات التقليدية، فالنظام يقوم تلقائيًّا بإنشاء رسائل بريد صوتي تحدد لون لسان المريض والمرض المكتشف، التي ترسل كرسائل نصية إما إلى المريض أو مقدم الرعاية الصحية المعين له.

وأوضح، في تقرير نشره أمس الخميس 19 أكتوبر 2023، أن الأمراض المختلفة تظهر ألوانًا متباينة للسان، فمرضى السكري يعطي اللسان لونًا أصفرًا، ويكتسب لسان مرضى السرطان أرجوانيًّا يعلوه طبقة دهنية سميكة، فيما يكون لسان مرضى السكتة الدماغية الحادة أحمرًا معوجًا.

تطور الذكاء الاصطناعي

قال الأستاذ المساعد في الجامعة العراقية وجامعة جنوب أستراليا، علي الناجي، إن الطب الصيني كان رائدًا في ممارسة فحص اللسان للكشف عن المرض، وأن الطب التقليدي استفاد من هذه الطريقة، فلون وشكل وسُمك اللسان تكشف عن علامات الإصابة بمرض السكري، وأمراض الجهاز الهضمي والدم والقلب.

وأضاف أن الدراسة تستخدم وسائل الذكاء الاصطناعي لتشخيص المرض من مظهر اللسان عن بعد، فتحليل اللسان المحوسب دقيق للغاية، ويمكن أن يساعد في تشخيص الأمراض عن بعد بطريقة آمنة وفعالة وسهلة وغير مؤلمة وفعالة من حيث التكلفة، موضحًا أن هذه ممارسة قديمة تطورت في العصر الرقمي.

إمكانية تحسين الدراسة

فحصت دراسة منفصلة في أوكرانيا، في عام 2022، صورًا لـ135 لسان مريض بفيروس كورونا باستخدام الهاتف الذكي، وكشفت النتائج أن 64% من حالات العدوى الخفيفة ظهرت على لسان وردي شاحب، و62% من الحالات المعتدلة أظهرت لسانًا أحمر، و99% من حالات الإصابة الشديدة بكوفيد مرتبطة بلسان أحمر داكن.

وقال علي الناجي إن دقة التشخيص من الممكن أن تصل إلى 80% لأكثر من 10 أمراض تسبب تغيرًا واضحًا في لون اللسان، لافتًا إلى أن الدراسة التي أجراها حققت دقة بنسبة 94% في 3 أمراض، لذا فإن هناك إمكانية لتحسين هذا البحث بشكل أكبر.