舌色分析新診斷系統，疾病診斷準確率高達94%

近來，由於全球遠距健康監測需求攀升，舌診系統備受矚目。南澳大學與伊拉克中技大學的最新研究，更佐證了此技術在疾病檢測方面的精準度日益提升。

舌色宛如一面鏡子，能反映患者的健康狀況。它可用於疾病診斷，且無需與患者有任何身體接觸，大大便利了初級醫療保健流程。圖片出處：Gerd Altmann / Sci.News

南澳大學與中技大學的研究員阿里·納吉博士表示：「數千年前，中醫就率先運用看舌診斷疾病。」

「傳統醫學長久以來也認可此方法，研究顯示，舌頭的顏色、形狀和厚度，能透露出糖尿病、肝病、迴圈及消化問題，以及血液和心臟疾病的徵兆。」

「如今，藉由人工智慧和攝影機，甚至是智慧型手機，就能透過觀察舌象遠端診斷疾病，將此方法更推進了一步。」

「電腦化的舌象分析極為精準，能以安全、有效、簡易、無痛且經濟的方式，協助遠端診斷疾病。」

「在像COVID-19這樣的全球大流行疫情下，此技術尤為重要，畢竟前往醫療中心可能受限。」

糖尿病患者的舌頭通常偏黃，癌症患者的舌頭呈紫紅色且舌苔厚膩，急性中風患者的舌頭則偏紅，且常伴有歪斜。

烏克蘭2022年的一項研究，透過智慧型手機分析了135名COVID-19患者的舌象。結果顯示，輕症患者中有64%舌色呈淡粉，中度感染患者中有62%舌色偏紅，而重症患者中高達99%舌色深紅。

先前運用舌診系統的研究，已成功準確診斷出闌尾炎、糖尿病和甲狀腺疾病。

在此次研究中，納吉博士及其團隊回顧了全球基於舌色的電腦輔助疾病診斷的進展。

他們還利用USB網路攝影機和電腦，拍攝了50名糖尿病、腎衰竭和貧血癥患者的舌象，並與9000張舌象資料庫做比對。

透過影像處理技術，與實驗室檢驗結果相比，他們診斷疾病的準確率達到了94%。

納吉博士稱：「超過10種會使舌色產生明顯變化的疾病，都有可能以80%的準確率被診斷出來。」

「在我們的研究中，三種疾病的診斷準確率達到了94%，因此進一步精煉此研究的潛力巨大。」

該團隊的論文發表於《AIP會議論文集》。

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Abdulghafor Khudhaer Abdullah等人，2023年。《基於舌色分析的電腦輔助疾病診斷系統：綜述》。《AIP會議論文集》2804 (1): 040003；doi: 10.1063/5.0154231