我们都知道，传统中医诊断疾病时，会通过“望、闻、问、切”四种方法来评估和诊断相关健康问题，而在中医的“望”一项中，看舌头的颜色，舌苔的颜色，舌头的形状变化，舌苔的厚度，口腔湿度以及其他特征，能够有助于诊断疾病问题，这种做法我们称之为“舌诊”。

舌诊中，舌头的颜色又尤为重要，一般说来，健康的舌头通常是粉红色的，上面有一层细而薄的白色舌苔，而如果出现相关疾病问题时，舌头的颜色则会发生一定的变化。通过这种变化来诊断疾病，真的靠谱吗？一项近日发表的新研究中，采用人工智能采集处理图像的方式，对比了一系列人工算法对于舌头颜色与疾病诊断准确度的探索性研究，发现其中一种算法能够准确的通过舌头的图片来诊断相关疾病，这种系统有希望为未来扩大舌诊的应用范围而打开大门。

来自伊拉克和澳大利亚的研究人员开发的成像系统，能够通过AI智能算法，结合舌头的图片来判断糖尿病、中风、贫血、哮喘、肝胆疾病以及新冠病毒感染，以及一系列的血管和胃肠道问题。

2型糖尿病患者的舌头，通常可能呈现出蓝色，而舌苔则呈黄色；癌症患者的舌头脂肪层较厚，而且呈紫色；缺铁性贫血或寒战综合征的人群，舌头则可能呈现出白色，而肝胆出现问题时，特别是出现淤阻症状时，舌头则可能呈现出黄色，当舌头变为靛蓝色或紫色时，可能反应身体出现了血管的问题或胃肠道问题，而阑尾炎则可能会使舌头的形状发生变化。

另外，舌头还会反应细菌或病毒感染的严重程度，例如新冠感染的轻症病例，舌头呈现出淡粉色，而中度感染一般呈深红色，中度感染则可能会呈现出更深的酒红色，同时还可能会伴有炎症和溃疡，而幽门螺杆菌感染者的舌头，也会呈现出红色，并带有白色的斑纹。

在这项新研究中，研究者开发了一个新的成像系统，可以用于在不同颜色饱和度和不同光照条件下分析和提取舌头颜色特征，并从五种颜色空间模型（RGB、YCbCr、HSV、LAB和YIQ）中进行疾病诊断。

研究过程中，受试者坐在距离摄像头20厘米处，系统实时检测舌色并预测健康状况。通过这种方式，共收集了5260张舌头的图像，将其按颜色分为红、黄、绿、蓝、灰、白和粉红共七类，并将这些图像通过六种及其学习算法（素贝叶斯、支持向量机、K最近邻、决策树、随机森林和XGBoost）进行了训练，以预测任何光照条件下拍摄的舌头颜色，在对六种算法完成训练后，使用这些算法分别对60张异常舌头的图像进行了实时的测试和诊断。

研究结果显示，XGBoost算法以98.71%的准确率表现最佳（对60张舌头的异常图像进行诊断，其中58张能够准确诊断），而朴素贝叶斯算法的准确率最低，为91.43%。基于这些结果，研究者选择XGBoost算法作为成像系统的分类器，并与图形用户界面（GUI）链接，以实时预测舌色及其相关疾病。

尽管这篇论文提出的基于机器学习算法的舌诊方法是非常准确的，但在实际医疗应用中，这种方式可能面临以下潜在挑战：

数据质量和多样性：为了确保系统的准确性和可靠性，需要大量高质量、多样化的舌图像数据进行训练。数据集需要涵盖不同人群、不同疾病阶段和不同光照条件下的舌图像。

光照条件：实际应用中，光照条件可能变化多端，这可能影响舌色的正确识别。系统需要能够适应不同的光照环境，或者配备有能够控制或补偿光照变化的设备。

准确性和误诊率：尽管研究结果显示了高准确率，但在实际应用中，系统可能会遇到未在训练数据中出现的舌色或疾病模式，这可能导致误诊。

实时性能：在临床环境中，系统需要快速响应，以便于医生在短时间内做出诊断决策。系统的实时性能需要满足医疗诊断的时效性要求。

持续监测和更新：随着时间的推移，疾病模式和治疗方法可能会发生变化，系统需要定期更新以保持其准确性和相关性。

技术限制：例如，相机反射或图像质量不佳可能导致颜色检测的变异，影响诊断的准确性。需要采用先进的图像处理技术和算法来提高系统的耐用性。

跨文化和地区差异：不同地区和文化背景下，疾病的表现形式可能存在差异，系统需要能够适应这些差异，以确保全球范围内的应用。

解决这些挑战需要跨学科的合作，包括医疗专业人员、数据科学家、工程师和政策制定者的共同努力。

参考文献：

Hassoon AR, Al-Naji A, Khalid GA, Chahl J. Tongue Disease Prediction Based on Machine Learning Algorithms.Technologies. 2024; 12(7):97.