
Tongue Color Reveals Diabetes and Stroke with 98% Accuracy
Tongue Color Reveals Diabetes and Stroke : शोधकर्ताओं ने एक नया कंप्यूटर एल्गोरिदम विकसित किया है जो जीभ के रंग का विश्लेषण करके डायबिटीज़ (Diabetes) , स्ट्रोक (Stroke) जैसे रोगों की भविष्यवाणी 98 प्रतिशत सटीकता से कर सकता है।
ऑस्ट्रेलिया के मिडिल टेक्निकल यूनिवर्सिटी (MTU) और यूनिवर्सिटी ऑफ़ साउथ ऑस्ट्रेलिया (UniSA) के शोधकर्ताओं ने इस इमेजिंग सिस्टम को विकसित किया है जो डायबिटीज़ (Diabetes) , स्ट्रोक, एनीमिया, अस्थमा, लीवर और गॉलब्लैडर के मुद्दों, कोविड-19, और अन्य संवहनी और गैस्ट्रोइंटेस्टाइनल बीमारियों की पहचान करने में सक्षम है।
MTU और UniSA के एड्जंक्ट एसोसिएट प्रोफेसर अली अल-नाजी ने बताया, "जीभ का रंग, आकार, और मोटाई स्वास्थ्य स्थितियों का एक विशाल संकेतक हो सकता है।" उदाहरण के लिए, डायबिटीज़ (Diabetes) से पीड़ित लोगों की जीभ पीली होती है, कैंसर मरीज़ों की जीभ मोटी और चिपचिपी परत के साथ बैंगनी होती है, और तीव्र स्ट्रोक (Stroke) मरीज़ों की जीभ असामान्य रूप से लाल और आकार में विचित्र होती है।
इस सफलता को 5,260 छवियों के माध्यम से मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करके प्राप्त किया गया। शोधकर्ताओं ने मिडिल ईस्ट के दो शिक्षण अस्पतालों से 60 जीभ की छवियां प्राप्त कीं, जो विभिन्न स्वास्थ्य स्थितियों वाले मरीज़ों का प्रतिनिधित्व करती थीं। एआई मॉडल ने लगभग सभी मामलों में जीभ के रंग को सही रोग के साथ मिलान किया।
अली अल-नाजी ने बताया कि यह तकनीक पारंपरिक चीनी चिकित्सा की 2,000 साल पुरानी तकनीक का अनुसरण करती है, जहां जीभ के रंग, आकार, और मोटाई का उपयोग स्वास्थ्य समस्याओं की पहचान के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, डायबिटीज़ (Diabetes) से पीड़ित लोगों की जीभ पीली, कैंसर मरीज़ों की जीभ मोटी बैंगनी और तीव्र स्ट्रोक (Stroke) मरीज़ों की जीभ असामान्य रूप से लाल होती है।
अध्ययन में जीभ का रंग पकड़ने के लिए मरीज से 20 सेंटीमीटर की दूरी पर कैमरा रखा गया, और इमेजिंग सिस्टम ने वास्तविक समय में स्वास्थ्य स्थितियों की भविष्यवाणी की। यूनिसा प्रोफेसर जावान चहल, सह-लेखक, ने बताया कि इस तकनीक को अंततः स्मार्टफ़ोन के साथ इस्तेमाल के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जिससे बीमारी की स्क्रीनिंग अधिक सुलभ हो जाएगी।
Updated on:
13 Aug 2024 04:28 pm
Published on:
13 Aug 2024 04:12 pm
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