L'IA lit la couleur de votre langue pour révéler des maladies cachées
BlogInspirés par les principes de la médecine traditionnelle chinoise, des chercheurs ont utilisé l'IA pour analyser la couleur de la langue comme outil de diagnostic, avec une précision supérieure à 96 %.post description.
par Eve Lu édité par Sarah Lewin Frasier
1/7/20265 min lire
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L'IA lit la couleur de votre langue pour révéler des maladies cachées
Depuis des milliers d'années, les praticiens de la médecine traditionnelle chinoise (MTC) examinent la langue de leurs patients dans le cadre d'un examen complet, en scrutant attentivement sa couleur, sa forme et son revêtement afin de détecter d'éventuelles maladies. La MTC considère que la couleur de la langue est particulièrement révélatrice. Aujourd'hui, encouragés par des études récentes qui mettent en évidence un lien mesurable avec des facteurs de santé, certains chercheurs s'efforcent d'adapter cette approche diagnostique ancestrale à la technologie actuelle basée sur l'IA.
La MTC reste un sujet controversé au sein de la communauté scientifique mondiale. En 2022, l'Organisation mondiale de la santé a officiellement ajouté les diagnostics de MTC à la 11e révision de la Classification internationale des maladies, la norme mondiale en matière de classification des informations sanitaires. Mais la plupart des études de haut niveau ont traité le sujet avec prudence. « Malgré l'utilisation croissante de la MTC et la reconnaissance de ses bienfaits thérapeutiques dans le monde entier, l'absence de preuves solides du point de vue de la médecine factuelle (EBM) empêche la communauté médicale occidentale d'accepter la MTC et de l'intégrer dans les soins de santé traditionnels », ont écrit les auteurs d'un article publié en 2015 sur les perspectives de la MTC. Néanmoins, certains milieux universitaires continuent de s'y intéresser de près.
En MTC, la couleur de la langue « est étroitement liée à l'état du sang et du qi [un terme chinois souvent traduit en français par « énergie vitale »], ce qui en fait un indicateur primaire pour les praticiens de la MTC dans l'évaluation de la santé globale d'un patient », explique Dong Xu, dont les recherches à l'université du Missouri portent sur la biologie computationnelle et la bio-informatique et qui est co-auteur d'une étude de 2022 sur l'analyse d'images numériques de la langue. Mais l'examen de la langue peut être très subjectif : il repose entièrement sur la perception et l'analyse des couleurs par chaque praticien.
Frank Scannapieco, parodontiste, microbiologiste et biologiste bucco-dentaire à l'université de Buffalo, explique qu'en médecine occidentale, aucun système clinique standardisé n'est couramment utilisé pour surveiller les caractéristiques de la langue, bien que des lésions définies sur la langue puissent servir d'indicateurs pour certains cancers. Certaines études ont d'ailleurs établi un lien entre l'apparence de la langue et certaines maladies telles que le cancer du sein et le psoriasis. Elizabeth Alpert, experte en santé dentaire à la Harvard School of Dental Medicine, ajoute que l'examen de la langue fait souvent partie du dépistage systématique du cancer buccal effectué par les dentistes et les hygiénistes, mais que sa précision dépend de la formation et de l'expérience des praticiens en milieu clinique.
Cependant, les progrès considérables réalisés dans le domaine des technologies informatiques incitent certains chercheurs en médecine inspirés par la MTC à porter un regard neuf sur la langue. Les auteurs d'une étude publiée en 2024 dans Technologies ont utilisé des modèles d'apprentissage automatique pour classer les couleurs de la langue et prédire plusieurs affections associées, notamment le diabète, l'asthme, la COVID et l'anémie, avec une précision de 96,6 %.
L'un des principaux défis des études précédentes sur l'imagerie de la langue était le biais de perception causé par des conditions d'éclairage variables, explique Javaan Chahl, coauteur de l'étude récente, roboticien et coprésident du département des systèmes de capteurs à l'Université d'Australie du Sud. « Certaines études ont tenté d'établir un diagnostic à partir de la couleur de la langue sans contrôler l'environnement lumineux, mais la couleur est très subjective », explique M. Chahl.
Pour résoudre ce problème, Chahl et son équipe ont mis au point un système d'éclairage standardisé dans un kiosque. Les patients plaçaient leur tête dans une boîte éclairée par des lumières LED, qui émettaient une longueur d'onde stable et contrôlable, et exposaient leur langue.
Chahl et ses collègues ont collecté 5 260 images, à la fois des photographies réelles de langues trouvées sur Internet et des images supplémentaires avec des dégradés de couleurs. Ils les ont utilisées pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique à reconnaître sept couleurs spécifiques (rouge, jaune, vert, bleu, gris, blanc et rose) à différents niveaux de saturation et dans différentes conditions d'éclairage.
Les chercheurs ont confirmé qu'une langue saine apparaît généralement rose avec une fine pellicule blanche ; ils ont découvert qu'une langue d'apparence plus blanche peut indiquer un manque de fer dans le sang. Les patients diabétiques ont souvent une langue recouverte d'une couche bleuâtre-jaunâtre. Une langue violette recouverte d'une couche épaisse et grasse peut indiquer certains cancers. Ils ont également découvert que l'intensité de la COVID (chez les personnes déjà diagnostiquées) peut influencer la couleur générale de la langue, avec un rose pâle dans les cas bénins, un rouge cramoisi dans les infections modérées et un rouge foncé dans les cas graves.
Ils ont ensuite appliqué le plus précis des six modèles d'apprentissage automatique testés à 60 images de langue, toutes prises à l'aide de la configuration standardisée du kiosque de l'équipe dans deux hôpitaux en Irak en 2022 et 2023. Ils ont ensuite comparé les diagnostics expérimentaux avec les dossiers médicaux des patients. « Le système a correctement identifié 58 des 60 images », explique Ali Al-Naji, coauteur de l'étude et aujourd'hui professeur d'ingénierie médicale à l'Université technique du Moyen-Orient en Irak.
Al-Naji travaille actuellement à restreindre le champ du diagnostic au centre et à l'extrémité de la langue. Son groupe utilise également un nouvel ensemble de données sur la langue composé de 750 images provenant d'Internet afin d'examiner la forme de la langue et les affections buccales telles que les ulcères et les fissures à l'aide de l'algorithme d'apprentissage profond YOLO. À terme, Chahl aimerait analyser plus que la langue, peut-être même l'ensemble du visage.
La couleur de la langue peut éventuellement servir de marqueur biologique utile pour évaluer l'état de santé d'une personne, mais Xu prévient qu'elle ne peut à elle seule permettre de prendre des décisions cliniques précises. « La limite fondamentale des systèmes actuels d'imagerie de la langue est que l'analyse de la langue ne représente qu'un élément parmi d'autres dans un diagnostic complet de médecine traditionnelle chinoise », explique-t-il. Et comme le marquage des images n'est pas largement standardisé pour ce type d'expérience, ajoute-t-il, il est plus difficile de reproduire les résultats de la recherche.
L'équipe a constaté un intérêt commercial pour son système, explique Chahl, mais la collecte de données exploitables reste le principal obstacle à l'extension de la recherche : « il faut que beaucoup de personnes différentes participent au processus » pour collecter des données à l'aide d'une borne dans un grand hôpital, par exemple, et obtenir le consentement des patients pour accéder à leur dossier médical.
M. Scannapieco souligne également les défis liés à la normalisation de l'examen de la langue dans un contexte clinique ou de recherche. Il affirme qu'une analyse approfondie de la langue basée sur l'IA nécessiterait des investissements massifs et d'énormes bases de données d'images et d'antécédents médicaux. « D'ici là, je pense que le domaine se développera grâce à l'accumulation de petites études qui révèlent les corrélations entre l'apparence de la langue et des conditions spécifiques », déclare M. Scannapieco. « Bien sûr, de nombreuses maladies ne provoquent aucun changement dans l'apparence de la langue. » Il ajoute qu'un tel outil ne serait qu'un parmi tant d'autres utilisés pour le diagnostic.
Parallèlement, les outils d'IA en ligne pour l'analyse de la langue gagnent discrètement en popularité auprès des consommateurs.
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