10月23日のITハウスによると、TCMは2000年以上にわたって人々の舌の色と形を見て病気を診断してきましたが、この方法は現在、人工知能と機械学習技術によって強化されています。 イラクとオーストラリアの研究者の共同研究では、コンピューター支援の舌診断システムが糖尿病や腎不全などの病気の94%を正確に特定できることが示されました。 この診断方法は、多くの場合、スマートフォンなどの単純なデバイスを使用しており、リモートヘルスモニタリングに代わる非常に有望で費用効果の高い代替手段を提供します。 バグダッドの中央工科大学(MTU)と南オーストラリア大学(UniSA)の准教授であるAli Al-Najiらは、世界中の舌の色に基づくコンピューター支援疾患診断の進歩をレビューする新しい論文を発表しました。 Al-Naji准教授は、「数千年前、TCMは舌を見て病気を検出する方法を開拓しました。 伝統医学も一貫してこのアプローチを支持しており、舌の色、形、厚さが糖尿病、肝臓の問題、循環と消化器系の問題、血液と心臓病の兆候を明らかにすることができることを証明しています。 現在、舌の外観に基づいて病気を診断する新しい方法は、人工知能とカメラ、さらにはスマートフォンを使用してリモートで行われています。 高精度のコンピューター化された舌分析は、安全、効果的、シンプル、痛みのない、費用対効果の高い方法でリモートで病気を診断するのに役立ちます。 これは、保健センターに簡単にアクセスできない可能性のあるパンデミック後の時代に特に関係があります。 "