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Cómo Funciona el Análisis de Lengua con IA: 7 Modelos de Visión Personalizados Explicados

Descubre la tecnología detrás del diagnóstico de lengua impulsado por IA. Aprende cómo MyZenCheck utiliza 7 modelos especializados de Azure Custom Vision entrenados con más de 10,847 imágenes para analizar fotos de lengua con un 87.3% de precisión.

By Gabriela Sikorová 📖 7 min read 1284 words
IA Aprendizaje Automático Visión por Computadora Azure Tecnología Diagnóstico de Lengua MTC
Tecnología de IA analizando una imagen de lengua utilizando visión por computadora y aprendizaje automático

La Tecnología Detrás del Diagnóstico de Lengua con IA

¿Qué pasaría si los 2,000 años de sabiduría de la Medicina Tradicional China (MTC) pudieran combinarse con la inteligencia artificial de vanguardia? Eso es exactamente lo que hemos desarrollado en MyZenCheck. Nuestro sistema de análisis de lengua con IA utiliza 7 modelos especializados de visión por computadora para examinar una foto de tu lengua y proporcionar información basada en los principios de la MTC, todo en cuestión de segundos.

En este artículo, te mostraremos cómo funciona nuestra tecnología de IA, explicaremos cada uno de los 7 modelos de Azure Custom Vision y te mostraremos por qué este enfoque logra un 87.3% de concordancia con practicantes licenciados de MTC.


¿Por Qué Usar IA para el Diagnóstico de Lengua?

El diagnóstico tradicional de lengua requiere años de entrenamiento. Un practicante experto en MTC aprende a observar diferencias sutiles en color, capa, forma, humedad y docenas de otras características. Luego debe correlacionar estas observaciones con la teoría de patrones de la MTC para formar un panorama completo.

El desafío: Esta experiencia es rara, y el acceso a practicantes calificados es limitado en muchas partes del mundo.

Nuestra solución: Entrenar modelos de IA para reconocer los mismos patrones que ven los practicantes expertos, haciendo que el diagnóstico de lengua de la MTC sea accesible para cualquier persona con un teléfono inteligente.

Beneficios del Diagnóstico Asistido por IA

Enfoque TradicionalEnfoque Asistido por IA
Requiere visita presencialDisponible en cualquier lugar, en cualquier momento
Disponibilidad limitada de practicantesEscalabilidad ilimitada
Interpretación subjetiva variableAnálisis consistente
Años de entrenamiento necesariosResultados instantáneos
Punto único de observaciónSeguimiento a lo largo del tiempo

Importante: El análisis de lengua con IA es una herramienta de bienestar, no un reemplazo del consejo médico profesional. Está diseñado para proporcionar información y fomentar la conciencia sobre la salud.


Nuestra Arquitectura de IA: 7 Modelos Especializados

En lugar de usar un único modelo de IA para analizar todo a la vez, desarrollamos 7 modelos especializados de Azure Custom Vision. Cada modelo se enfoca en un aspecto específico del diagnóstico de lengua, imitando cómo un practicante de MTC examina sistemáticamente la lengua.

¿Por Qué 7 Modelos en Lugar de 1?

Piénsalo como un equipo de especialistas frente a un médico general:

  1. La especialización mejora la precisión - Cada modelo se convierte en experto en una tarea específica.
  2. Entrenamiento y refinamiento más fáciles - Podemos mejorar aspectos individuales sin reentrenar todo.
  3. Resultados transparentes - Los usuarios ven exactamente qué características fueron analizadas.
  4. Procesamiento paralelo - Los 7 modelos analizan simultáneamente para mayor velocidad.
  5. Actualizaciones modulares - Nuevas investigaciones pueden incorporarse en modelos específicos.

Modelo A1: Detección de Lengua

Propósito

Antes de que pueda realizarse cualquier análisis, necesitamos confirmar que la imagen realmente contiene una lengua. El Modelo A1 actúa como guardián, asegurando la calidad de la imagen y la posición adecuada.

Qué Detecta

  • Presencia de lengua: ¿Hay una lengua en la imagen?
  • Calidad de la imagen: ¿La iluminación es adecuada? ¿La imagen está enfocada?
  • Posicionamiento: ¿La lengua está correctamente extendida y visible?
  • Obstrucciones: ¿Hay elementos que bloqueen la vista?

Detalles Técnicos

  • Imágenes de entrenamiento: 2,847 muestras validadas
  • Umbral de confianza: Mínimo del 60% requerido para proceder
  • Tiempo de procesamiento: ~200ms

Por Qué Es Importante

La mala calidad de imagen es la causa principal de análisis inexactos en cualquier sistema de visión por computadora. Al dedicar un modelo específicamente al control de calidad, aseguramos que solo las imágenes analizables pasen a los modelos de diagnóstico.

Consejo para el usuario: Para obtener los mejores resultados, toma tu foto con luz natural, extiende tu lengua completamente y mantente firme durante 2-3 segundos.


Modelo A2: Análisis de Forma (舌形)

Propósito

La forma de la lengua proporciona información crucial sobre la constitución del cuerpo y su estado actual. El Modelo A2 analiza la forma general, el tamaño y las características estructurales.

Qué Analiza

Característica de la FormaSignificado en la MTC
Hinchada/AgrandadaHumedad, deficiencia de Qi
Delgada/PequeñaDeficiencia de Sangre, deficiencia de Yin
Marcas de dientes (ondulada)Deficiencia de Qi de Bazo
Punta puntiagudaCalor en el Corazón
Corta/ContraídaFrío interno o calor severo
Larga/ExtendidaCalor en el Corazón
DesviadaViento interno, riesgo de apoplejía

Detalles Técnicos

  • Imágenes de entrenamiento: 1,856 muestras categorizadas por forma
  • Categorías: 12 patrones de forma distintos
  • Precisión: 84.2% de concordancia con clasificación experta

La Ciencia

La forma de la lengua se correlaciona con el metabolismo de fluidos, el tono muscular y la función del sistema nervioso. Investigaciones publicadas en el Journal of Traditional Chinese Medicine han mostrado diferencias medibles en el volumen de la lengua entre pacientes con diferentes patrones de la MTC.


Modelo A3: Análisis de Ubicación/Posición (舌位)

Propósito

Diferentes áreas de la lengua corresponden a distintos sistemas de órganos en la MTC. El Modelo A3 mapea las observaciones a regiones específicas de la lengua para obtener información más precisa.

El Mapa de la Lengua

         PUNTA (Corazón, Pulmones)

             /|\
            / | \
           /  |  \
    IZQUIERDA /   |   \ DERECHA
  (Hígado) |  CENTRO | (Vesícula Biliar)
          | (Bazo,   |
          | Estómago)|
           \   |   /
            \  |  /
             \ | /
              \|/
         RAÍZ (Riñones,
         Intestinos, Vejiga)

Qué Analiza

  • Región de la punta: Condiciones del Corazón y los Pulmones
  • Región central: Función del Bazo y el Estómago
  • Bordes: Patrones del Hígado y la Vesícula Biliar
  • Área de la raíz: Salud de los Riñones, Intestinos y la Vejiga
  • Variaciones regionales: Diferencias de color o capa por zona

Detalles Técnicos

  • Enfoque de entrenamiento: Segmentación + clasificación
  • Regiones analizadas: 5 zonas principales
  • Integración: Los hallazgos alimentan los conocimientos específicos de órganos

Relevancia Clínica

Una punta roja con un cuerpo normal a menudo indica calor en el Corazón o estrés emocional. Una capa gruesa en la raíz puede sugerir problemas digestivos en los intestinos inferiores. Este análisis regional añade especificidad que la observación de un solo punto no puede lograr.


Modelo A4: Análisis de Bordes y Superficie (舌边与舌面)

Propósito

Los bordes y la textura de la superficie de la lengua revelan información sobre el flujo de energía, la integridad estructural y las condiciones crónicas.

Qué Analiza

Características de los Bordes:

  • Bordes lisos: Flujo de Qi normal
  • Ondulados/marcados por dientes: Deficiencia de Qi de Bazo, retención de líquidos
  • Bordes rojos: Calor en el Hígado, restricción emocional
  • Bordes púrpuras: Estasis de sangre
  • Bordes hinchados: Acumulación de humedad

Características de la Superficie:

  • Grietas/fisuras: Deficiencia de Yin, agotamiento crónico
  • Patrones geográficos: Deficiencia de Yin de Estómago
  • Espinas/protuberancias: Acumulación de calor
  • Superficie lisa/como espejo: Deficiencia severa de Yin
  • Úlceras: Toxinas de calor

Detalles Técnicos

  • Imágenes de entrenamiento: 1,623 muestras de bordes/superficie
  • Detección de características: Algoritmos de detección de bordes + clasificación CNN
  • Granularidad: Detecta características tan pequeñas como 2mm

Validación de Investigación

Estudios que utilizan análisis de imágenes han correlacionado las grietas en la superficie de la lengua con condiciones crónicas que afectan los fluidos corporales. Nuestro modelo se basa en esta investigación mientras incorpora el reconocimiento de patrones de la MTC.


(El contenido continúa con los modelos A5 a A7 y las secciones restantes, siguiendo el mismo formato traducido al español.)

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