2 MINUTES AGO: The 'Tongue AI' Is Finally Here!

Summary

تتحدى التكنولوجيا الجديدة 'TONGUE AI' التقليدية في التشخيص الطبي بتحليل لون اللسان وشكله لكشف الأمراض. يعتمد هذا ال도ctor الاصطناعي الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق لتشخيص الأمراض من خلال تحليل مظهر اللسان، مما يتيح التشخيص المبكر وخطط المعالجة المخصصة. يظهر ال研究 أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحدد الأمراض بدقة عالية، مما يفتح آفاقًا جديدة في مجال الرعاية الصحية.

Takeaways

• 🌐 تعتبر التكنولوجيا Tongue AI مبتكرة تغير مفهوم الرعاية الصحية، حيث يمكنها تشخيص الأمراض من خلال مسح اللسان بطريقة بسيطة.
• 🔍 يعتمد Tongue AI على تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتشخيص الأمراض من خلال تحليل مظهر اللسان، مما يعيد الضوء على الممارسة القديمة في الطب التقليدي.
• 🏥 تم تطوير هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بواسطة باحثين من جامعة التكنولوجيا ببغداد وجامعة أستراليا الجنوبية، وأظهر الذكاء الاصطناعي دراية عالية في تحديد الأمراض.
• 📊 يمكن للنظام الذكاء الاصطناعي التعرف على لون اللسان الصفراء، الذي يشير غالبا إلى مشاكل في الtractus الهضمي، بدقة تجعل من السهل فحص الحالة.
• 🧬 يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على لون اللسان الأرجواني مع غشاء سميك ودهني، الذي قد يشير إلى أنواع معينة من السرطان، وكذلك التعرف على شكل اللسان الأحمر الغير طبيعي للمرضى الذين يعانون من السكتة الحاد.
• 🌐 يمكن استخدام التشخيص باللسان على نطاق واسع، وخاصة في المناطق التي تعاني من نقص في الموارد الصحية، ويمكن تكامله مع منصات الطب عن بعد.
• 📈 تظهر الدقة العاليه في التشخيص من قبل الذكاء الاصطناعي، حيث تتجاوز الطريقة البسيطة الأقل دقة نسبة الدقة 91٪، بينما يحقق إطار عمل XG boost مفتوح المصدر دقة 98.71٪.
• 💡 يمكن للذكاء الاصطناعي التشخيص الذاتي التشخيص المبكر للأمراض، مما يؤدي إلى علاج سريع ونتائج أفضل، مثل السكري والسرطان، قبل أن تتطور إلى مرحلة أكثر خطورة.
• 🛠️ يعتمد الذكاء الاصطناعي على تقنيات معالجة الصور ونماذج التعلم الآلي التي تم تدريبها على مجموعة واسعة من الصور اللسانية للمرضى الذين يعانون من حالات صحية مختلفة.
• 🔒 يجب أن تكون التطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتضمن معلومات حساسة مثل التشخيص الطبي آمنة وتوافقية مع قواعد الحماية الشخصية الدولية.

Q & A

ما هو التكنولوجيا Tongue AI وكيف يمكن أن تغير مستقبل الرعاية الصحية؟

Tongue AI هو تقنية جديدة ثورية تستخدم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتشخيص الأمراض من خلال مسح اللسان بطريقة بسيطة. يمكن أن توفر تشخيصات مبكرة وخطط علاج مخصصة، مما قد يغير مسار الرعاية الصحية للأفضل.

كيف يمكن للتكنولوجيا Tongue AI التشخيص من خلال تحليل اللسان؟

تعتمد Tongue AI على تحليل اللون والنسيج وشكل وغشاء اللسان لكشف عن عدم توازن أو مشاكل صحية في الجسم. يستخدم الذكاء الاصطناعي تحليل اللون والنسيج والشكل للكشف عن ال諸康 الجسدية.

ما هي العلاقة بين Tongue AI والعلاج الطبي التقليدي؟

تعيد Tongue AI الممارسة القديمة لتشخيص اللسان المستخدمة في الطب التقليدي، وخاصة في الطب الصيني التقليدي، الذي يستخدم لأكثر من 2000 عاماً لتشخيص ال諸康.

ماذا أظهرت الدراسات لمدى دقة نظام Tongue AI في التشخيص؟

في الدراسة، أظهر نظام Tongue AI دقة عالية في التشخيص، حيث وصل أسوأ النماذج المستخدمة، التي تعتمد على الطريقة البسيطة من ال베이، إلى نسبة دقة تتجاوز 91%، بينما أظهر إطار عمل XG boost مفتوح المصدر دقة بلغت 98.71%.

كيف يمكن أن ت bennefit التكنولوجيا Tongue AI من الاستخدام في الرعاية الصحية؟

يمكن أن توفر Tongue AI تشخيصات مبكرة لأمراض مثل السكري والسرطان قبل أن تتطور إلى مراحل أكثر خطورة، مما يؤدي إلى علاج سريع ونتائج أفضل. كما يمكن أن تكون مفيدة بشكل خاص في المناطق التي تعاني من نقص في الموارد الطبية.

ما هي التحديات التي يواجهها التكنولوجيا Tongue AI قبل النشر الواسع؟

هناك عدة تحديات، بما في ذلك الحاجة إلى مجموعات بيانات أكبر ومتنوعة تشمل حالات وسكان متنوعين، والقدرة على التمييز بين الاختلافات في مظهر اللسان بسبب ال諸康 الجسدية versus العوامل غير المرتبطة بال諸康.

كيف تم تطوير التكنولوجيا Tongue AI؟

تم تطوير Tongue AI من خلال استخدام تقنيات معالجة الصورة ونماذج تعلم الآلة تم تدريبها على مجموعة واسعة من الصور اللسانية لمرضى يعانون من حالات صحية مختلفة.

ما هو الهدف النهائي من تطوير تطبيق الهاتف الجوال لـ Tongue AI؟

الهدف هو أن يتيح للأفراد السيطرة على صحتهم من خلال توفير مراجعات صحية فورية، مما يسمح للمرضى بالحصول على تقييمات صحية دقيقة من المنزل.

كيف يمكن أن تساعد التكنولوجيا Tongue AI في تقليل الحاجة إلى معدات طبية غالية الثمن؟

بفضل الدقة العالية في التشخيص، يمكن لـ Tongue AI أن توفر خدمات تشخيصية معقولة التكلفة، مما يجعلها أكثر وصولاً للأشخاص من جميع الخلفيات الاجتماعية الاقتصادية.

ما هي الاتجاهات المستقبلية لـ Tongue AI بعد إظهار دقة التشخيص المدهشة؟

الفريق ال国際ي للباحثين يركز الآن على تطوير تطبيق الهاتف الجوال الذي سيتيح التشخيص الpredictive مباشرة في المنازل، مما قد يؤدي إلى إطلاق موجة جديدة من الابتكار في التشخيص الصحي.

Outlines

00:00

🔬 تطور تقني: تشخيص الأمراض من خلال الذقن

يتحدث النص الأول عن تقنية جديدة تعتمد على الذقن لتشخيص الأمراض باستخدام الذكاء الاصطناعي. يشير النص إلى أن هذه التقنية يمكن أن توفر تشخيصات وخطط علاج مخصصة في وقت مبكر. يذكر النص عن الطب الصيني التقليدي الذي يستخدم التشخيص بالذقن لأكثر من ألف عام. ويوضح النص كيف يمكن للنظام الذكاءي الاصطناعي التعرف على الألوان والقوام والشكل للكشف عن الاضطرابات الصحية، مثل السكري والسرطان والسكتة الدماغية. ويشدد على أن التشخيص بالذقن غير المدخر ويذكر التكنولوجيا أن تكون سهلة الاستخدام ومتاحة على نطاق واسع.

05:01

📈 تحليل البيانات: تطوير الذكاء الاصطناعي للتشخيص بالذقن

يصف النص الثاني كيفية تطوير الذكاء الاصطناعي للتشخيص بالذقن من خلال التقاط صور الذقن وتدريب الذكاء الاصطناعي على تحليل الألوان والقوام والشكل. يذكر النص عن التحديات في جمع الصور عالية الجودة وكيفية معالجة الاختلافات في الضوء والتصوير. ويتحدث عن التقنيات المستخدمة لتحسين دقة التشخيص ومدى تأثيرها على الصحة العامة. ويشدد على التحديات المتبقية، مثل الحاجة إلى مجموعات بيانات أكبر وأكثر تنوعًا، والتأثيرات الجانبية الأخرى على المظهر الطبيعي للذقن.

10:01

📱 المستقبل ال光芒ي: تطبيق الهاتف الذكي للتشخيص الذاتي

يتحدث النص الثالث عن التطورات المستقبلية للتكنولوجيا، مثل تطوير تطبيق الهاتف الذكي الذي يمكن من خلاله التشخيص الذاتي للأمراض من خلال تحليل الذقن. يشير إلى الهدف من هذا التطبيق هو تمكين الأفراد من التحكم في صحتهم والحصول على مراجعات صحية فورية. ويذكر النص عن الميزات المحتملة للتطبيق، مثل التتبع للتقدم الصحية والسجلات الذاتية والتكامل مع الأنظمة الإلكترونية للسجلات الطبية. ويشدد على القدرة على التعلم المستمر للتحسين المستمر للدقة التشخيصية.

Keywords

💡الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو مجال في علوم الكمبيوتر يستخدم تقنيات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي لبناء الأنظمة التي يمكنها التفكير والتعلم والاتخاذ قرارات بنفسها. في الفيديو، يستخدم الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض من خلال تحليل لسان الشخص، مما يشير إلى استخدامه في مجال الرعاية الصحية للتشخيص المبكر وتقديم خطط علاج شخصية.

💡التشخيص المبكر

التشخيص المبكر هو القدرة على اكتشاف الأمراض في مراحلها الأولى قبل أن تتطور إلى مرحلة أكثر خطورة. في الفيديو، يشير التشخيص المبكر إلى أهمية استخدام الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأمراض مثل السكري وسرطانات في وقت مبكر لتقديم الرعاية الطبية المناسبة.

💡تحليل اللسان

تحليل اللسان هو تقنية قديمة تستخدم في الطب التقليدي، وتستخدم لتشخيص الأمراض من خلال مراقبة لون وشكل وطبقة اللسان. في الفيديو، يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل هذه الخصائص لللسان وربطها بمشكلات الصحة، مما يشير إلى التطور السريع في استخدام تقنيات التكنولوجيا في التشخيص الطبي.

💡التعلم العميق

التعلم العميق هو فرع من الذكاء الاصطناعي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لتعلم وتحليل البيانات. في الفيديو، يستخدم التعلم العميق لتدريب الأنظمة على تحليل صور اللسان وتحديد التشخيصات الطبية، مما يظهر التطور في استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.

💡التشخيص الذاتي

التشخيص الذاتي هو القدرة على اجراء التشخيصات الصحية من المنزل أو أي مكان آخر. في الفيديو، يشير التشخيص الذاتي إلى استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل صور اللسان من خلال الهواتف الذكية، مما يسمح للأفراد بالحصول على تقييمات صحية دقيقة من المنزل.

💡التشخيص ال无损

التشخيص ال无损 هو ال无损 في التشخيص الطبي بدون الحاجة إلى إجراء إجراء جراحي أو إدخال أجسام خارجية في الجسم. في الفيديو، يستخدم التشخيص ال无损 للغة الذكاء الاصطناعي للتشخيص من خلال تحليل لسان الشخص، مما يجعلها طريقة آمنة وغير مزعجة للمرضى.

💡التعلم الذاتي

التعلم الذاتي هو القدرة على التعلم والتحسين من خلال التفاعلات المستمرة مع البيئة. في الفيديو، يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتعلم ويتطور مع مرور الوقت و通过对每一位用户互动的分析，从而提高其诊断准确性，这是AI驱动的医疗解决方案的关键优势之一。

💡التكنولوجيا التلفزيونية

التكنولوجيا التلفزيونية هي التكنولوجيا التي تستخدم في تقديم الخدمات الطبية عن بعد. في الفيديو، تشير إلى احتمال تكامل الذكاء الاصطناعي في تحليل اللسان مع التكنولوجيا التلفزيونية لتقديم الرعاية الطبية اللازمة للمرضى من بعيد.

💡البيانات الحساسة

البيانات الحساسة هي المعلومات الشخصية التي يجب الحفاظ على سريتها. في الفيديو، يشير إلى أهمية حماية البيانات الصحية الحساسة للمرضى عند استخدام التطبيقات الطبية الذكاء الاصطناعية، مما يتطلب اتباع قواعد البيانات الحساسة الدولية.

💡التطبيقات الذكية

التطبيقات الذكية هي التطبيقات التي يمكنها التفاعل مع المستخدمين والوصول إلى الإنترنت. في الفيديو، يتحدث عن تطوير تطبيق الهاتف الذكي لتحليل صور اللسان وتقديم تقييمات صحية فورية، مما يشير إلى التطور السريع في استخدام التكنولوجيا في الرعاية الصحية.

Highlights

Tongue AI is a revolutionary technology that can diagnose diseases through a simple tongue scan.

This AI tool revives the ancient practice of tongue diagnosis, integral to traditional medicine systems like Chinese medicine.

The color, texture, shape, and coating of the tongue are analyzed to detect imbalances or health issues in the body.

A yellowish tongue may indicate digestive issues, while a purple color could suggest blood stagnation.

The AI system demonstrated high accuracy in identifying health conditions such as diabetes.

AI can detect a yellowish tint on the tongue with precision, aiding in screening for diabetes.

The AI has been trained to identify a purple tongue with a thick greasy coating, which can be a symptom of certain types of cancer.

Acute stroke patients often present with an abnormally shaped red tongue, which the AI can help detect early.

Tongue diagnosis is non-invasive and could be widely accessible, especially in regions with limited healthcare access.

The AI system can be integrated into telemedicine platforms, allowing for instant analysis through smartphone images.

The AI's diagnostic accuracy is impressive, with the least accurate model achieving over 91% accuracy.

The open-source XG boost framework delivers a striking accuracy of 98.71% in medical diagnostics.

High accuracy allows for early detection of diseases, leading to prompt treatment and better outcomes.

AI-driven tongue diagnosis can reduce the need for costly medical equipment and laboratory tests.

The AI assistant relies on image processing techniques and machine learning models trained on a vast dataset of tongue images.

Researchers collected a dataset of 60 tongue images from teaching hospitals in the Middle East for training the AI.

The AI system uses sophisticated image processing and machine learning techniques to evaluate the tongue's color, texture, and other visual indicators.

The AI health assistant proved remarkably effective in accurately detecting specific health conditions by examining the color of the tongue.

Researchers are developing a smartphone application for predictive diagnostics, bringing healthcare directly to people's homes.

The app will empower individuals to take charge of their health by providing instant diagnostic feedback.

The app could include features like progress tracking and a symptom journal for comprehensive health assessment.

The app's potential extends beyond individual use, possibly becoming part of a larger ecosystem of digital health tools.

The future of healthcare could involve advanced diagnostics as simple as taking a selfie, making health insights accessible to everyone.

Transcripts

imagine a world where your health is

diagnosed and treated by an artificial

intelligence right from the comfort of

your home this futuristic concept is no

longer Just a Dream the tongue AI a

revolutionary new technology is set to

redefine Healthcare with the ability to

detect diseases through a simple tongue

scan this Innovative tool could provide

early diagnosis and personalized

treatment plans but how does it work and

what does it mean for the future of

medicine let's find out a new type of

Health AI

assistant the tongue AI is an Innovative

health assistant that leverages

artificial intelligence and machine

learning to diagnose various health

conditions by analyzing the appearance

of a person's tongue this research-based

AI tool revives the ancient practice of

tongue diagnosis which has been integral

to traditional medicine systems for

centuries especially in Chinese

traditional Chinese medicine which has

been used for over 2,000 years to

diagnose health conditions the color

texture shape and coating of the tongue

are analyzed to detect imbalances or

health issues in the body traditional

healers believe that the tongue serves

as a mirror reflecting the state of

internal organs for instance specific

tongue colors have historically been

linked to different health problems a

yellowish tongue may indicate digestive

issues while a purple color could

suggest blood stagnation in the study

led by senior researcher Dr Ali al-

naagi who is affiliated with middle

Technical University in Baghdad and the

University of South Australia the AI

system demonstrated high accuracy in

identifying certain health conditions

such as diabetes individuals with

diabetes often exhibit a yellow tongue

the AI can detect this yellowish tint

with Precision making it easier to

screen for the condition the AI has been

trained to identify a purple tongue with

a thick greasy coating which can be a

symptom of certain types of cancer acute

stroke patients often present with an

abnormally shaped red tongue by

analyzing the shape and color the AI can

help in early detection and prompt

intervention unlike traditional

diagnostic methods which might require

blood tests biopsies or Imaging

techniques tongue diagnosis is entirely

non-invasive the system could be widely

accessible especially in regions with

limited access to health care it could

be integrated into tele medicine

platforms allowing patients to take a

picture of their tongue using a

smartphone and receive an instant

analysis making the process painless and

stress-free the effectiveness of this AI

system is evident in its impressive

diagnostic accuracy among the different

models employed even the least accurate

approach the naive Bay methodology

boasts an accuracy rate exceeding

91% on the other end of the spectrum The

open- Source XG boost framework delivers

a striking accuracy of

98.71% highlighting the potential of

advanced machine learning in medical

Diagnostics the high accuracy rates

achieved by these algorithms

particularly the near-perfect

performance of XG boost have significant

implications for healthcare high

accuracy allows for the early detection

of diseases leading to prompt treatment

and better outcomes for example

conditions like diabetes or cancer could

be identified before they progress to

more severe stages with high- performing

algorithms like XG boost AI driven

tongue diagnosis can be deployed in tele

medicine platforms allowing patients to

receive accurate Health assessments from

home this is especially beneficial in

regions with limited access to health

care facilities AI power Diagnostics

reduce the need for costly medical

equipment and laboratory tests with

algorithms like XG boost healthc care

providers can offer affordable

diagnostic services making Healthcare

more accessible to people across

different socioeconomic backgrounds how

it was

developed the AI assistant relies on

image processing techniques and machine

learning models that have been trained

on a vast data set of tongue images from

patients with various health conditions

the process involves capturing detailed

tongue images and feeding them into the

system where algorithms analyze specific

features like color cating texture and

shape the AI then correlates these

features with known medical conditions

to provide an accurate diagnosis or

early warning to develop and test the AI

researchers collected a data set of 60

tongue images from teaching hospitals in

the Middle East these photos came from

patients experiencing a range of

conditions including covid-19 and

gastrointestinal issues each image

corresponded to patients with different

medical conditions allowing the AI to

learn how specific health issues

manifest in the tongue's appearance the

AI system used sophisticated image

processing and machine learning

techniques to evaluate the tongue's

color texture and other visual

indicators the model was trained to

identify patterns and correlations

between these visual markers and the

underlying health conditions the data

set of 60 images though relatively small

provided enough variation and complexity

for the AI to achieve reliable

diagnostic capabilities the selection of

images from a diverse patient population

ensured that the AI was not biased

toward a single demographic or condition

in the tests conducted during the study

the AI health assistant proved

remarkably effective it was able to

accurately detect the specific health

conditions of each patient just by

examining the color of their tongue

creating the AI system capable of

diagnosing health conditions based on

tongue analysis was a complex task that

involved rigorous data collection

processing and algorithmic development

the first challenge was acquiring

highquality images that could be used

for machine learning training before

choosing the data set of 60 images the

researchers began by gathering an

extensive data a set of

5,200 photos of patients tongues

ensuring that the images captured a wide

variety of health conditions the photos

were taken under different lighting

conditions and at various angles

reflecting real world scenarios where

image quality can vary ensuring

consistency in the data set was crucial

as the AI needed to accurately identify

tongue color thickness and shape

regardless of differences in lighting or

image Quality Lighting variations in

particular can dramatically alter the

perceived color of the tongue leading to

potential inaccuracies if not properly

accounted for to address this problem

the research team implemented six

different machine learning algorithms

that were designed to standardize color

detection across different lighting

environments these algorithms process

the images and adjust it for

inconsistencies allowing the AI to

accurately predict tongue color in a

controlled and consistent manner once

the data set was ready the researchers

applied a multi- algorithmic approach to

train the AI the use of six different

machine learning algorithms allowed them

to compare performance and optimize the

system for maximum accuracy challenges

and

considerations despite the promising

results there are still challenges to

overcome before this technology can be

widely implemented one key issue is the

need for larger data sets that include a

more diverse range of conditions and

patient demographics a data set of 60

images is sufficient for proof of

concept but scaling the model to handle

broader applications will require

thousands of images across various

populations another consideration is the

potential for variations in tongue

appearance due to factors unrelated to

underlying health conditions such as

diet oral hygiene or temporary

inflammation the AI system must be

effective enough to differentiate

between these benign variations and

indicators of serious health issues a

major concern is user compliance for the

app to be effective users must follow

guidelines for taking clear well-lit

photos of their tongues factors like

poor lighting improper positioning or

even the cleanliness of the tongue can

affect the accuracy of the analysis the

app will need to include robust user

education offering clear instructions

and possibly real-time feedback to guide

users in capturing the best possible

images data privacy and security are

also critical considerations since the

app involves Sensi health information it

must comply with international data

protection regulations such as gdpr in

Europe or hipa in the United States

users must be assured that their data is

being handled securely with stringent

measures in place to prevent

unauthorized access or breaches the

future

Direction after demonstrating the

remarkable accuracy of their

tongue-based health AI the international

team of researchers is now focusing on

developing a smartphone application that

will bring predictive diagnos notics

directly to people's homes the app will

be designed to analyze photos of users

tongues providing real-time Health

assessments and guidance without the

need for a medical professional to be

physically present the primary goal of

the proposed smartphone app is to

empower individuals to take charge of

their health by providing instant

diagnostic feedback the researchers

Envision the app as a userfriendly tool

that anyone can use with minimal

training or technical expertise required

the the app would likely include an

intuitive interface where users can

upload images and receive feedback in a

matter of seconds the AI would process

the image analyzing key features like

color texture coding and shape and then

provide a summary of potential health

issues or recommendations for further

medical consultation the app could also

include features like progress tracking

where users can compare images over time

to monitor changes in their health and

even a symptom Journal where they can

log additional information that might

help in making a more comprehensive

assessment the app might also include

features that promote preventive care

offering personalized health tips and

recommendations based on the user's

tongue analysis over time as more data

is collected and analyzed the AI could

become even more sophisticated learning

from each user interaction and improving

its diagnostic accuracy this continuous

learning capability is one of the key

advantages of Aid driven Healthcare

Solutions the app's potential extends

Beyond individual use with the right

Integrations it could become part of a

larger ecosystem of digital Health tools

for example the app could be linked to

Tele medicine platforms allowing users

to share their results with healthcare

providers for further consultation it

could also be integrated with electronic

health records enabling doctors to track

their patients conditions more closely

and make datadriven decisions about

their care with Aid driven tools like

this app the future of healthcare could

be one where Advanced Diagnostics are as

simple as taking a selfie making Health

insights accessible to everyone anytime

anywhere as the app becomes available it

could spark a wave of innovation in

health Diagnostics inspiring the

development of similar tools that

harness AI for everyday Health

monitoring if you have made it this far

let us know what you think in the

comment section below for more

interesting topics make sure you watch

the recommended video that you see on

the screen right now thanks for watching