Tongue Image–Based Diagnosis of Acute Respiratory Tract Infection Using Machine Learning: Algorithm Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Human adenoviruses (HAdVs) and COVID-19 are prominent respiratory pathogens with overlapping clinical presentations, including fever, cough, and sore throat, posing significant diagnostic challenges without viral testing. Tongue image diagnosis, a noninvasive method used in traditional Chinese medicine, has shown correlations with specific respiratory infections, but its application remains underexplored in differentiating HAdVs from COVID-19. Advances in artificial intelligence offer opportunities to enhance tongue image analysis for more objective and accurate diagnostics. Objective: This study aims to develop and validate artificial intelligence-based predictive models using tongue image features to differentiate COVID-19 from adenoviral respiratory infections, thereby improving diagnostic accuracy and integrating traditional diagnostic methods with modern medical technologies. Methods: A total of 280 tongue images were collected from 58 patients with COVID-19, 84 patients with HAdVs, and 30 healthy controls. Deep learning methods were applied to extract tongue features, including color, coating, fissures, papillae, tooth marks, and granules. Four machine learning classifiers, logistic regression, random forest, gradient boosting model, and extreme gradient boosting, were developed to differentiate COVID-19 and HAdV infections. The key features identified by the machine learning algorithms were further visualized in a 2D space. Results: Nine tongue features showed significant differences among groups (all P<.05), including coating color (red, green, and blue), presence of tooth marks, coating crack ratio, moisture level, texture directionality, roughness, and contrast. The extreme gradient boosting model achieved the highest diagnostic performance with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.84 (95% CI 0.78-0.90) and an area under the precision-recall curve above 0.70. Shapley additive explanations analysis indicated tongue color, moisture, and texture as key contributors. Conclusions: Our findings demonstrate the potential of tongue diagnosis in identifying pathogens responsible for acute respiratory tract infections at the time of admission. This approach holds significant clinical implications, offering the potential to reduce clinician workloads while improving diagnostic accuracy and the overall quality of medical care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».