機械学習による急性呼吸道感染症の舌画像ベースの診断: アルゴリズム開発と検証
Qianzi Che1, Yuanming Leng2, Wei Yang1
1Institute of Clinical Basic Medicine of Chinese Medicine, Chinese Academy of Traditional Chinese Medicine, No.16, Nanxiao street, Dongzhimen, Dongcheng District, Beijing, 100700, China.
JMIR medical informatics
|August 25, 2025
まとめ
人工知能は,舌の画像を分析して,COVID-19とヒトアデノウイルス (HAdV) の感染を区別することができます. この非侵襲的な方法は 呼吸器感染症の診断を改善する見込みです
科学分野:
- 医療診断
- 医療における人工知能
- 中国 伝統 医学
背景:
- COVID-19 とヒトアデノウイルス (HAdV) は同様の症状を示しており,検査なしで診断を複雑にする.
- 伝統的な中国医学の手法である舌診断は,呼吸器感染症の特定の可能性を示しています.
- 人工知能は 言語画像の客観的な分析により 診断の精度が向上します
研究 の 目的:
- COVID-19とHAdVの感染を区別するためのAIモデルを開発し,検証する.
- 伝統的な診断方法と近代的なAI技術を統合する
- 急性呼吸器感染症の診断の精度を向上させる
主な方法:
- COVID-19患者,HAdV患者,および健康な対照群から280枚の舌の画像を収集しました.
- 言語の特徴 (色,コーティング,裂け目など) を抽出するために深層学習を適用します. ) でした.
- 4つの機械学習分類器 (ロジスティック回帰,ランダムフォレスト,グラデーションブースト,エクストリームグラデーションブースト) を開発し,比較した.
主要な成果:
- 言語の色,歯の痕,湿度など9つの特徴は,グループによって有意に異なっていた (P<.05).
- エクストリーム・グラデント・ブースティング・モデルは最高性能 (AUC 0. 84) を達成した.
- 舌の色,湿度,質感が 診断の重要な特徴だと シェープリー分析で判明しました
結論:
- 人工知能による舌の診断は,入院時に急性呼吸器感染症を引き起こす病原体を特定するのに役立ちます.
- このアプローチは,臨床医の作業量を減らし,診断の精度を高めることができます.
- 人工知能による舌の分析は 呼吸器感染症の診断に 有望で非侵襲的なツールです
