Uma recente reportagem publicada pela Scientific American mostra como avanços em inteligência artificial estão sendo aplicados a uma prática milenar: a análise da língua como indicador de saúde. Utilizando princípios da medicina tradicional chinesa (MTC), pesquisadores desenvolveram modelos de aprendizado de máquina capazes de identificar sinais de doenças a partir da cor da língua — com uma taxa de acerto superior a 96%.
O estudo que embasa essa inovação foi conduzido com imagens coletadas em ambientes controlados, buscando reduzir distorções causadas por luz ou percepção subjetiva. A proposta se baseia na ideia de que a coloração da língua pode refletir o estado geral do organismo, algo considerado central na MTC há milhares de anos.
- ‘Pirulito de alta tecnologia’: dispositivo identifica doenças com análise da saliva
- Novo exame de sangue é capaz de detectar fadiga crônica com precisão
- Suplementos de colágeno funcionam? E é melhor tomar, injetar ou passar na pele?
Como funciona a análise automatizada da língua
Segundo o artigo, um dos principais obstáculos à padronização desse tipo de diagnóstico tem sido a subjetividade da análise feita por especialistas. Para superar esse desafio, os pesquisadores criaram um quiosque com iluminação padronizada, no qual os pacientes posicionam o rosto e expõem a língua para captação de imagens com luz LED estável.
Com mais de 5.200 imagens, entre fotos reais e representações em gradientes de cor, os modelos de IA foram treinados para reconhecer sete tonalidades distintas (vermelho, amarelo, verde, azul, cinza, branco e rosa), em diferentes níveis de saturação e condições de luz.
Os padrões identificados pelos algoritmos revelaram correlações com diversas condições clínicas: línguas esbranquiçadas podem indicar anemia; tons azulados e amarelados aparecem com frequência em casos de diabetes; já colorações púrpuras e com revestimento espesso foram associadas a certos tipos de câncer. Em pacientes com COVID-19, a tonalidade variava de rosa claro (casos leves) a vermelho intenso (infecções graves).
Resultados e limitações do estudo
Em testes realizados com 60 imagens coletadas em hospitais no Iraque entre 2022 e 2023, o sistema acertou 58 diagnósticos, comparados aos prontuários médicos dos pacientes. Apesar dos resultados promissores, especialistas apontam que a análise da língua ainda deve ser usada como um complemento, e não como método isolado de diagnóstico.
Dong Xu, pesquisador da Universidade de Missouri e coautor de estudos na área, ressalta que a análise da língua representa apenas uma parte do diagnóstico segundo os princípios da MTC. Além disso, a padronização de imagens e rotulagens ainda é um desafio para a replicação em larga escala.
O interesse comercial pelo sistema tem crescido, segundo os pesquisadores. No entanto, a principal barreira à expansão é a coleta de dados em larga escala, com o devido consentimento dos pacientes.
Enquanto isso, ferramentas baseadas em IA já começam a chegar ao público final. Um exemplo é o aplicativo BenCao, desenvolvido por Xu e sua equipe, que utiliza imagens da língua para oferecer sugestões de bem-estar baseadas na MTC. Por ora, a plataforma não emite diagnósticos médicos, apenas recomendações de estilo de vida.
