L’examen de la langue constitue une pratique médicale établie depuis des siècles en Occident et depuis environ mille ans dans la médecine traditionnelle chinoise. L’apparence de la langue révèle des indices sur nombreuses maladies. Des chercheurs irakiens et australiens ont récemment exploité cette connaissance pour développer un système de diagnostic automatisé basé sur l’intelligence artificielle.
Les équipes de la Middle Technical University en Irak et de l’université d’Australie-Méridionale ont publié leurs résultats dans la revue Technologies. Leur approche repose sur l’apprentissage automatique d’un modèle d’IA entraîné sur un ensemble de 5 260 photographies de langues en bonne santé, capturées sous différentes conditions d’éclairage pour assurer la robustesse du système.
Pour perfectionner leur algorithme, les chercheurs ont complété cette base d’apprentissage avec 60 images montrant des langues présentant des anomalies visuelles. Ces images proviennent de patients atteints de maladies variées. Les pathologies représentées incluent le diabète, l’asthme, la Covid-19 et l’anémie, couvrant ainsi un spectre clinique pertinent.
Le dispositif de diagnostic fonctionne avec une simplicité remarquable, ne requérant aucun équipement médical spécialisé. Un ordinateur portable exécutant Matlab et une webcam USB suffisent. La caméra, positionnée à vingt centimètres de la langue du patient, transmet les images au logiciel pour analyse immédiate et obtention des résultats en temps réel.
Les résultats cliniques affichent une précision de 98 %, chiffre particulièrement prometteur pour une application médicale. Cette performance exceptionnelle, combinée à l’absence de matériel spécialisé, ouvre la possibilité d’intégrer cet outil directement dans les smartphones, utilisant simplement la caméra intégrée de l’appareil pour un diagnostic préliminaire rapide et accessible.
Si des validations supplémentaires confirment ces performances sur des populations et des pathologies plus diversifiées, cet outil transformerait l’accès aux soins. Son déploiement pourrait révolutionner les régions où les ressources médicales restent extrêmement limitées, offrant une première évaluation diagnostique accessible à tous.
