2,000 वर्षों से, पारंपरिक चीनी चिकित्सा किसी व्यक्ति की जीभ की कोटिंग की जांच करके बीमारियों का निदान कर रही है। अब, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियाँ इस दृष्टिकोण को बढ़ा रही हैं। इराकी और ऑस्ट्रेलियाई शोधकर्ताओं के एक सहयोगात्मक अध्ययन से पता चलता है कि कंप्यूटर-सहायता प्राप्त जीभ निदान प्रणाली 94% मामलों में मधुमेह और गुर्दे की विफलता जैसी स्थितियों की सटीक पहचान कर सकती है। यह निदान पद्धति, जो अक्सर स्मार्टफोन जैसे सरल उपकरणों का उपयोग करती है, दूरस्थ स्वास्थ्य निगरानी के लिए एक आशाजनक और लागत प्रभावी विकल्प प्रदान करती है, खासकर जब चिकित्सा सेवाएं सीओवीआईडी-19 महामारी के कारण सीमित हैं।
पारंपरिक चीनी चिकित्सा 2,000 वर्षों से बीमारी के लक्षण पहचानने के लिए जीभ की जांच कर रही है, और अब कंप्यूटर वैज्ञानिक ऐसा करने के लिए मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहे हैं।
इराकी और ऑस्ट्रेलियाई शोधकर्ताओं का एक अध्ययन इस बात का अधिक सबूत देता है कि बीमारी का पता लगाने में तकनीक तेजी से सटीक हो रही है।
बगदाद के मीडियम टेक्निकल यूनिवर्सिटी (एमटीयू) और यूनिवर्सिटी ऑफ साउथ ऑस्ट्रेलिया (यूनिएसए) के इंजीनियरों ने मधुमेह, गुर्दे की विफलता और एनीमिया से पीड़ित 50 रोगियों की जीभ की तस्वीरें खींचने के लिए यूएसबी वेबकैम और कंप्यूटर का इस्तेमाल किया और 9,000 जीभ छवियों के डेटाबेस के साथ उनके रंगों की तुलना की।
इमेज प्रोसेसिंग तकनीक का उपयोग करते हुए, उन्होंने प्रयोगशाला परिणामों की तुलना में 94% मामलों का सही निदान किया और जीभ के रंग और बीमारी के बारे में बताते हुए रोगी या नामित स्वास्थ्य सेवा प्रदाता को टेक्स्ट संदेश के माध्यम से ध्वनि मेल भेजने में भी सक्षम थे।
एआईपी सम्मेलन की कार्यवाही में प्रकाशित एक नए पेपर में, एमटीयू और यूनीएसए के सहायक एसोसिएट प्रोफेसर अली अल-नाजी और उनके सहयोगियों ने जीभ के रंग के आधार पर कंप्यूटर सहायता प्राप्त रोग निदान में वैश्विक प्रगति की समीक्षा की।
उन्होंने कहा: "हजारों साल पहले, चीनी चिकित्सा ने बीमारी का पता लगाने के लिए जीभ की जांच करने की प्रथा की शुरुआत की थी। पारंपरिक चिकित्सा ने लंबे समय से इस पद्धति को मान्यता दी है, जिससे साबित होता है कि जीभ का रंग, आकार और मोटाई मधुमेह, यकृत की समस्याओं, संचार और पाचन तंत्र की समस्याओं और रक्त और हृदय रोगों के लक्षण प्रकट कर सकती है। इसे एक कदम आगे बढ़ाते हुए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कैमरों का उपयोग अब स्मार्टफोन का उपयोग करके जीभ की उपस्थिति से दूर से रोगों का निदान करने के लिए भी किया जा सकता है। कम्प्यूटरीकृत जीभ विश्लेषण बहुत सटीक है और बीमारियों का निदान करने में मदद कर सकता है। सुरक्षित, प्रभावी, आसान, दर्द रहित और लागत प्रभावी तरीके से यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि सीओवीआईडी जैसी वैश्विक महामारी के कारण चिकित्सा केंद्रों तक पहुंच प्रभावित हो सकती है।"
मधुमेह के रोगियों की जीभ अक्सर पीली होती है, कैंसर के रोगियों की जीभ बैंगनी रंग की होती है जिस पर चिकनाई की मोटी परत होती है, और तीव्र स्ट्रोक के रोगियों की जीभ लाल होती है जो अक्सर घुमावदार होती है।
यूक्रेन में 2022 के एक अध्ययन में स्मार्टफोन के माध्यम से 135 सीओवीआईडी रोगियों की जीभ की छवियों का विश्लेषण किया गया और पता चला कि हल्के संक्रमण वाले 64% रोगियों की जीभ हल्की गुलाबी थी, मध्यम संक्रमण वाले 62% रोगियों की जीभ लाल थी, और गंभीर सीओवीआईडी -19 संक्रमण वाले 99% रोगियों की जीभ गहरे लाल रंग की थी।
जीभ निदान प्रणाली का उपयोग करने वाले पिछले अध्ययनों ने एपेंडिसाइटिस, मधुमेह और थायरॉयड रोग का भी सटीक निदान किया है।
एसोसिएट प्रोफेसर अल-नाजी ने कहा, "10 से अधिक बीमारियों का निदान करना संभव है जो जीभ के रंग में उल्लेखनीय परिवर्तन का कारण बनते हैं, 80% की सटीकता के साथ। हमारे अध्ययन में, हमने तीन बीमारियों के लिए 94% की नैदानिक सटीकता हासिल की है, इसलिए हमारे पास इस शोध को और बेहतर बनाने की क्षमता है।"