Как определить болезнь по налету или цвету языка| Фото
Как определить болезни по состоянию языка (по налету или цвету), и когда стоит заподозрить проблемы со здоровьем, читайте в нашей статье, а также сверяйте симптомы с фото.
Откройте рот и посмотрите на ваш язык. Это может показаться странным, но язык человека и здоровье тесно связаны, и по его состоянию можно заподозрить некоторые болезни. Например, черный язык может сигнализировать о плохой гигиене полости рта, или диабете. Если ваш язык ярко-красный, как клубника, это может означать то, что в организме есть дефицит фолиевой кислоты, витамина В12 или железа. А также может означать, что у вас острый фарингит или лихорадка.
Довольно редко мы обращаем внимание на то, как выглядит наш язык. Почистив зубы, мы улыбаемся себе в зеркало, делаем упражнения для подбородка, а язык при этом зачастую даже не замечаем. И очень напрасно — язык является индикатором множества болезней. На языке много красных и белых пятен? Это может быть симптомом того, что ваши вкусовые рецепторы перегружены.
Так что в следующий раз, когда выйдете из душа, протрите зеркало, откройте рот, и осмотрите свой язык. Вы можете быть удивлены тем, что вы там обнаружите!
Диагностика здоровья по языку: на что обратить внимание
Белые пятнана языке могут свидетельствовать о кандидозе. Зачастую быстро лечится анти-грибковыми средствами.
Черный и якобы волосяной покров — дрожжевая инфекция, диабет, раковая терапия или же признак плохой гигиены полости рта.
Красные и белые пятна являются точками, где пострадали вкусовые рецепторы. Не стоит переживать, явление распространенное и проходит само по себе.
Краснота языка — дефицит фолиевой кислоты, витамина В12 или железа. Также может сигнализировать о лихорадке или о воспалении горла.
Паутинка или прожилки — хроническое заболевание, причиной которого может стать ослабленный иммунитет.
Неровный кончик языка (гребешком) — свидетельствует о том, что вы зубами прикусываете язык, чаще всего такое происходит во сне.
- Пупырышки — признаки стоматита и простудного герпеса.
Если вы заметили белые пятна на языке
Белые пятна на языке говорят о таком заболевании, как кандидоз полости рта, который является результатом чрезмерно растущих дрожжей или молочницы. Попробуйте регулярно чистить язык в течение недели, чтобы проверить, возможно, это вопрос гигиены полости рта. Если пятна сохраняются, их причиной, скорее всего, является разрастание грибка кандиды.
Ваш язык черный и как-будто волосатый
Есть несколько причин для такого состояния языка, в том числе дрожжевые инфекции, диабет, рак, лечения и плохая гигиена полости рта. Так что в таком случае стоит нанести визит своему врачу. Накопление мертвых клеток кожи на сосочках языка является фактором, который придает языку волосатый вид. Это явление не требует лечения; следует просто следить за гигиеной ротовой полости и регулярно чистить язык.
Красные и белые пятна на языке
Здесь все в порядке! Красные и белые пятна на вашем языке просто указывают те области, где пострадали или перегрузились вкусовые рецепторы. Это явление довольно распространенное и не требует никакого лечения.
Ненормальное покраснение языка
Краснота языка может указывать на недостаток фолиевой кислоты, витамина В12 или железа, а также свидетельствовать о лихорадке или ангине.
Язык всего лишь символизирует о недуге организма в целом, поэтому не требует какого-то отдельного лечения.
Как избавиться от прыщей на лице
Паутинка, узелки или прожилки на языке
Такой внешний вид языка говорит об иммунной недостаточности, и часто сигнализирует на воспалительное состояние, известное как плоский лишай. Плоский лишай не является инфекционным заболеванием, но увеличивает риск развития рака ротовой полости, поэтому важно следить за данным заболеванием. Лучший способ лечения — надлежащая гигиена полости рта, отказ от табака и продуктов питания, которые могут раздражать ротовую полость.
Край языка неровный
«Гребешок» возникает тогда, когда зубы слишком сильно прижимают язык. Обычно это происходит во время сна. К счастью, это явление не болезнь и не требует никакого лечения и со временем проходит.
Бугорки/пупырышки на языке
Мелкие прыщики на языке, скорее всего, являются симтомом таких болезней как стоматит или герпес.
Особенного лечения это не требует, просто необходимо полоскать ротовую полость соленой водой, жевать листья мяты, и есть пищу, которая является мягкой и холодной (как йогурт). Избегайте продуктов, которые могут вызвать негативную реакцию (жирная пища, например картофель фри) и заботиться о ваших зубах. В случае необходимости, обратитесь к врачу-стоматологу, чтобы обсудить свое состояние.
- Категория
- Здоровье и уход
- Дата публикации
Вакуумный массаж лица: отзыв о процедуре
- Категория
- Здоровье и уход
- Дата публикации
Как понять, что у вас проблемы со щитовидной железой: основные симптомы
- Категория
- Здоровье и уход
- Дата публикации
Японский точечный массаж Шиацу: как делать самомассаж при болях, стрессе и бессонице
Врачи раскрыли способ определить болезни по языку
Врачи раскрыли способ определить болезни по языкуНОВОСТИ ЧАСА
Массовые мероприятия на 1 Мая пройдут в некоторых регионах РФКиев уходит под воду из-за повреждений Каховской ГЭСПутин предложил подумать над названием «пионеры» для детского движенияДепздрав Москвы опроверг анкетирование в поликлиниках для военкоматов«Краснодар» выбил «Крылья Советов» из розыгрыша Кубка России
НСН
в эфире трёх радиостанций
Станция «Наше радио» 101,7 FM
НСН
в эфире трёх радиостанций
Станция Jazz FM 89,1 FM
НСН
в эфире трёх радиостанций
Станция Rock FM 95,2 FM
USD
81.
66
EUR
89.38
Рубрики
Сюжеты
Теги
Пресс-центр
Кривая Линия
Все новостиПолитика
Экономика Москвы
Общество
Экономика
В мире
Культура
Спорт
Происшествия
Бизнес и финансы
Наука и технологии
Недвижимость
Здоровье
Туризм
Музыка
Авиация и космос
Армия и флот
Регионы России
Интервью
Украина
Разное
Спецпроекты
Молодые ветра
Новости компаний
Общество
5 июля 202023:01
Австралийские стоматологи пояснили, как состояние языка свидетельствует о наличии различных болезней в организме человека, сообщает Daily Mail.
Так, белый налет на языке курильщика, который держится более двух недель, может быть признаком грибкового заболевания или лейкоплакии, при которой страдают слизистые оболочки ротовой полости.
Доктор Мясников рассказал, как с помощью мороженого выявил опасную болезнь
Для аллергии, дефицита фолиевой кислоты, а также фарингита или скарлатина характерна яркая окраска языка и его рецепторов, которые становятся красными.
Наличие бугорков на языке – признак реакции на острую пищу или герпес.
Также стоматологи считают, что следует обратиться к терапевту, если язык набухает или отдельные его зоны потеряли чувствительность.
Подписывайтесь на НСН: Новости | Дзен | VK | Telegram
ФОТО: РИА Новости/Варвара Гертье
ТЕГИ:ВрачиБолезнь
Горячие новости
Заразились
22,8 млн
+6 305 / сут.Умерли
398 тыс.
+38 / сут.Выздоровели
22,2 млн
+8 501 / сут.Лавров заявил, что россияне считают санкции США признанием своих заслуг
В США заявили об отсутствии угрозы применения ядерного оружия на Украине
NASA не подтвердило сообщения о падении американского спутника над Киевом
Аэропорт Домодедово предложил услугу по доставке багажа домой
ОПЕК сократил добычу в ответ на потолок цен на российскую нефть
В МИД РФ заявили о запущенном процессе дедолларизации
В США рассекретили два случая обнаружения НЛО
Началась проверка по факту нападения алабаев на мать и дочь в Выборге
В Воронеже проводят проверку школы после обрушения потолка на ученицу
Приехавшего в Эльзас Макрона освистали местные жители
Коронавирус
Источники данных:
Роспотребнадзор, ВОЗ, mos.ru
19 апреля 2023
партнеры
К сожалению, браузер, которым вы пользуйтесь, устарел и не позволяет корректно отображать сайт.
Пожалуйста, установите любой из современных браузеров, например:
Google ChromeFirefoxSafari
Обнаружение признаков заболевания по внешним изображениям глаза — Блог Google AI
Три года назад мы писали о нашей работе по прогнозированию ряда сердечно-сосудистых факторов риска по фотографиям глазного дна (т. е. фотографиям задней части глаза) 1 с помощью глубокого обучения. То, что такие факторы риска могут быть извлечены из фотографий глазного дна, было новым открытием и, таким образом, неожиданным результатом как для клиницистов, так и для неспециалистов. С тех пор мы и другие исследователи обнаружили дополнительные новые биомаркеры на фотографиях глазного дна, такие как маркеры хронического заболевания почек и диабета, а также уровни гемоглобина для выявления анемии.
Объединяющей целью такой работы является разработка новых подходов к обнаружению или мониторингу заболеваний, которые были бы менее инвазивными, более точными, дешевыми и более доступными. Тем не менее, одним из ограничений потенциально широкой применимости усилий по извлечению биомаркеров из фотографий глазного дна на уровне населения является получение самих фотографий глазного дна, для чего требуется специальное оборудование для визуализации и обученный техник.
Глаз можно изобразить несколькими способами. Обычный подход к скринингу диабетических заболеваний сетчатки заключается в исследовании заднего сегмента с использованием фотографий глазного дна (9).0018 оставил ), которые, как было показано, содержат сигналы болезней почек и сердца, а также анемии. Другой способ — сделать фотографии передней части глаза (фотографии внешнего глаза; справа ), которые обычно используются для отслеживания состояний, влияющих на веки, конъюнктиву, роговицу и хрусталик. |
В статье «Обнаружение признаков заболевания на внешних фотографиях глаз с помощью глубокого обучения», опубликованной в Nature Biomedical Engineering , мы показываем, что модель глубокого обучения может извлекать потенциально полезные биомаркеры из фотографии внешнего глаза (т. е. фотографии передней части глаза). В частности, для пациентов с диабетом модель может предсказать наличие диабетического заболевания сетчатки, повышенный уровень HbA1c (биомаркер диабетического контроля уровня сахара в крови и исходов) и повышенный уровень липидов в крови (биомаркер сердечно-сосудистого риска). Внешние фотографии глаза как метод визуализации особенно интересны, поскольку их использование может снизить потребность в специализированном оборудовании, открывая двери для различных способов повышения доступности медицинского скрининга.
Разработка модели
Для разработки модели мы использовали деидентифицированные данные более 145 000 пациентов из программы скрининга телеретинальной диабетической ретинопатии.
Мы обучили сверточную нейронную сеть как на этих изображениях, так и на соответствующих основных истинах для переменных, которые мы хотели, чтобы модель предсказывала (например, есть ли у пациента диабетическое заболевание сетчатки, повышенный HbA1c или повышенный уровень липидов), чтобы нейронная сеть могла учиться из этих примеров. После обучения модель может делать внешние фотографии глаз в качестве входных данных, а затем выводить прогнозы относительно того, есть ли у пациента диабетическое заболевание сетчатки или повышенный уровень сахара или липидов.
| Схема, показывающая модель, генерирующую прогнозы для внешней фотографии глаза. |
Мы измерили эффективность модели, используя площадь под характеристической кривой оператора-приемника (AUC), которая количественно определяет, насколько часто модель присваивает более высокие баллы пациентам с действительно положительным результатом, чем пациентам с действительно отрицательным результатом (т.
е. идеальная модель набирает 100 % по сравнению с 50% за случайные предположения). Модель выявила различные формы диабетического заболевания сетчатки с AUC 71-82%, AUC 67-70% для повышенного уровня HbA1c и AUC 57-68% для повышенного уровня липидов. Эти результаты показывают, что, хотя и несовершенные, внешние фотографии глаз могут помочь обнаружить и количественно оценить различные параметры системного здоровья.
Подобно опроснику CDC для скрининга перед диабетом, внешние фотографии глаз могут помочь «предварительно скринить» людей и выявить тех, кому может быть полезно дальнейшее подтверждающее тестирование. Если мы отсортируем всех пациентов в нашем исследовании на основе их прогнозируемого риска и посмотрим на верхние 5% этого списка, 69% этих пациентов имели показатели HbA1c ≥ 9 (что указывает на плохой контроль уровня сахара в крови у пациентов с диабетом). Для сравнения, среди пациентов с самым высоким риском в соответствии с оценкой риска, основанной на демографических данных и годах с диабетом, только 55% имели HbA1c ≥ 9.
, а среди пациентов, отобранных случайным образом, только 33% имели HbA1c ≥ 9.
Оценка потенциальной систематической ошибки
Мы подчеркиваем, что это многообещающее, но раннее исследование, подтверждающее концепцию, демонстрирующее новое открытие. Тем не менее, поскольку мы считаем, что важно оценивать потенциальные погрешности в данных и модели, мы предприняли многоаспектный подход к оценке погрешностей.
Во-первых, мы провели различные анализы объяснимости, чтобы выяснить, какие части изображения больше всего влияют на прогнозы алгоритма (аналогично нашей работе с анемией). Как анализ значимости (который исследует, какие пиксели больше всего повлияли на прогнозы), так и эксперименты по абляции (которые исследуют влияние удаления различных областей изображения) показывают, что на алгоритм больше всего влияет центр изображения (области склеры, радужной оболочки и зрачок глаза, но не веки). Это продемонстрировано ниже, где видно, что AUC снижается намного быстрее, когда окклюзия изображения начинается в центре (зеленые линии), чем когда она начинается на периферии (синие линии).
| Анализ объяснимости показывает, что ( верхнее ) все прогнозы фокусировались на разных частях глаза, и что ( нижнее ) загораживало центр изображения (соответствующее частям глазного яблока) гораздо больший эффект, чем окклюзия периферии (соответствующей окружающим структурам, таким как веки), о чем свидетельствует более крутой спад зеленой линии. «Исходный уровень» представляет собой модель логистической регрессии, в которой в качестве входных данных используются данные о возрасте, поле, расе и количестве лет с диабетом. |
Во-вторых, наш набор данных для разработки охватывал различные места в США, включая более 300 000 обезличенных фотографий, сделанных в 301 центре скрининга диабетической ретинопатии. Наши оценочные наборы данных включали более 95 000 изображений из 198 мест в 18 штатах США, включая наборы данных пациентов преимущественно латиноамериканского или латиноамериканского происхождения, набор данных большинства чернокожих пациентов и набор данных, включающий пациентов без диабета.
Мы провели обширный анализ подгрупп среди групп пациентов с различными демографическими и физическими характеристиками (такими как возраст, пол, раса и этническая принадлежность, наличие катаракты, размер зрачка и даже тип камеры) и контролировали эти переменные как ковариаты. Алгоритм был более прогностическим, чем исходный, во всех подгруппах после учета этих факторов.
Заключение
Эта захватывающая работа демонстрирует возможность извлечения полезных сигналов, связанных со здоровьем, из внешних фотографий глаза и имеет потенциальные последствия для большой и быстро растущей популяции пациентов с диабетом или другими хроническими заболеваниями. Предстоит пройти долгий путь для достижения широкой применимости, например, понимания того, какой уровень качества изображения необходим, обобщения для пациентов с известными хроническими заболеваниями и без них, а также понимания обобщения для изображений, сделанных с помощью разных камер и в более широком диапазоне условий.
как освещение и окружающая среда. В постоянном сотрудничестве с академическими и неакадемическими экспертами, включая EyePACS и CGMH, мы надеемся на дальнейшую разработку и тестирование нашего алгоритма на более крупных и полных наборах данных, а также на расширение набора признанных биомаркеров (например, для заболеваний печени). В конечном счете, мы работаем над тем, чтобы сделать неинвазивные инструменты для здоровья и хорошего самочувствия более доступными для всех.
Благодарности
В этой работе участвовала многопрофильная группа инженеров-программистов, исследователей, клиницистов и межфункциональных участников. Ключевые участники этого проекта: Борис Бабенко, Акинори Митани, Илана Трейнис, Нахо Китаде, Прити Сингх, Эйприл Ю. Маа, Хорхе Куадрос, Грег С. Коррадо, Лили Пэн, Дейл Р. Вебстер, Авинаш Варадараджан, Наама Хаммел. и Юнь Лю. Авторы также хотели бы поблагодарить Huy Doan, Quang Duong, Roy Lee и команду Google Health за поддержку программной инфраструктуры и сбор данных.
Мы также благодарим Tiffany Guo, Mike McConnell, Michael Howell и Sam Kavusi за их отзывы о рукописи. Наконец, что не менее важно, мы выражаем благодарность оценщикам, которые размечали данные для модели сегментации учеников, и особую благодарность Тому Смоллу за идею и дизайн, которые вдохновили анимацию, использованную в этом сообщении в блоге.
1 Информация, представленная здесь, является исследовательской и не отражает продукт, доступный для продажи. Доступность в будущем не может быть гарантирована. ↩
Может ли это изображение предсказать риск развития болезни Альцгеймера?
Новое исследование использует искусственный интеллект для интерпретации использования языка участниками, что может подсказать пациентам, врачам и опекунам о будущем диагнозе болезни Альцгеймера.
Болезнь, от которой не видно лекарства
Если картинка стоит тысячи слов, то простое изображение, которое может предсказать риск развития болезни Альцгеймера, может стоить намного больше.
Около 5 миллионов американцев страдают болезнью Альцгеймера — состоянием, ухудшающим память, которое может возникнуть у людей среднего и пожилого возраста. Ожидается, что к 2050 году это число достигнет 14 миллионов, что является серьезной проблемой не только для врачей и лиц, осуществляющих уход, но и для всех, кто хочет избежать потери памяти и умственного упадка с возрастом.
Однако исследователи могут быть на шаг ближе к прогнозированию риска развития болезни Альцгеймера — шестой по значимости причины смерти в США — с помощью простого изображения.
Новое открытие исследователей
В октябре исследователи из IBM Thomas Watson Research Center в Нью-Йорке опубликовали исследование (при поддержке Pfizer) в EClinicalMedicine . Их цель: продемонстрировать, как письменный ответ человека и используемые слова могут дать врачам подсказки относительно риска развития у них болезни Альцгеймера.
Цель состояла в том, чтобы «с помощью автоматизированного анализа использования речи Элиф Эйгоз, доктор философии, «иметь возможность классифицировать когнитивно здоровых субъектов на две категории — тех, у кого разовьется [болезнь Альцгеймера] к 85 годам, и тех, у кого ее не будет».
ведущий автор исследования.
Исследователи собрали 703 образца письма от 270 человек, десятилетиями участвовавших во Фрамингемском исследовании сердца, крупном постоянном исследовательском проекте сердечно-сосудистой системы, который первоначально был запущен в 1948 году. Болезнь Альцгеймера может быть в их будущем. Используя искусственный интеллект (ИИ) для анализа языковых моделей, исследователи смогли предсказать будущие проявления болезни Альцгеймера в 74 процентах случаев.
через thelancet.com
В рамках тестов участников попросили написать описание того, что известно как изображение «Кража печенья». На рисунке показана сцена на кухне, где женщина моет посуду, а раковина переполняется, а двое детей взбираются на падающий табурет, чтобы достать печенье из банки с печеньем. (Да, это не самые современные изображения.)
Результаты сортировки ИИ показали, что люди с повышенным риском болезни Альцгеймера чаще:
Повторились в описании
Слова с ошибками
Используемая телеграфная речь — форма сжатого общения, состоящая из простых предложений из двух слов, часто состоящих из существительного и глагола
Показано отсутствие правильной пунктуации
Подберите менее описательные слова для объяснения изображения, например, «мальчик» вместо «сын» или «женщина» вместо «мама»
Выраженные признаки аграфии, полная или частичная неспособность писать
Как лингвистика может подсказать будущий диагноз
Обычный человек может подумать, что выбор слов не имеет значения.
Может быть, например, некоторые люди не предполагают, что женщина на картине — мать детей.
Но, как объясняет Эйгоз, «более конкретные термины требуют, чтобы испытуемые делали выводы о семейных отношениях между персонажами на картинке, а менее конкретные — нет», — говорит она. «Рассуждение, которое помогает людям думать о более конкретных терминах, требует когнитивных ресурсов».
Использование языка может дать ранние намеки на будущий диагноз болезни Альцгеймера.
«Связанное со старением снижение когнитивных функций проявляется почти во всех аспектах понимания и воспроизведения речи, — говорит Эйгоз. «Даже кажущиеся обыденными лингвистические способности, такие как называние объектов, задействуют обширные сети мозга. Это делает языковую компетенцию чувствительным индикатором психической дисфункции».
Использование дополнительного лингвистического инструмента дает еще одну возможность помочь подготовиться к потенциальному диагнозу болезни Альцгеймера.
По словам Эйгоза, болезнь «подкрадывается медленно», и часто лица, осуществляющие уход, игнорируют начальные признаки.
«Чем раньше клиницисты смогут обнаружить болезнь Альцгеймера — даже до того, как начнут проявляться симптомы, — тем больше вероятность того, что они потенциально смогут эффективно отсрочить и замедлить ее прогрессирование». Она добавляет, что часто бывает слишком поздно, чтобы предотвратить «полное овладение» болезнью к тому времени, когда она будет диагностирована.
Раннее вмешательство может помочь
Раннее вмешательство имеет важное значение, говорит Бруно Джордани, доктор философии из программы нейропсихологии в Мичиганской медицине Мичиганского университета и заместитель директора Мичиганского исследовательского центра болезни Альцгеймера.
«Медикаментозные и немедикаментозные поведенческие вмешательства и ранние семейные группы для лечения легких когнитивных нарушений, наряду с изменениями в окружении пациента, а также знаниями и готовностью семьи» улучшат как качество жизни пациента, так и лиц, осуществляющих уход, он говорит.
Другие недавние достижения в лечении
К счастью, в последние годы ученые наблюдают новые достижения в лечении. Врачи также изучают прогрессивные методы лечения.
Исследование, опубликованное в январе 2020 г. в Science Translational Medicine подробно описывает, как ученые создали молекулы, которые помогают им измерять уровни амилоидных бляшек и тау-клубков в головном мозге.
Почему этот ключ? По данным Национального института здравоохранения, у людей с болезнью Альцгеймера есть «аномальные скопления, называемые амилоидными бляшками, и спутанные пучки волокон, называемые тау-клубками». Эти изменения в мозге разрушают нервные клетки. Неясно, вызывают или коррелируют ли тау и амилоиды с потерей памяти и навыков мышления и, в конечном итоге, со способностью выполнять повседневные задачи.
Другие прогностические инструменты включают использование анализов крови для поиска биомаркеров, таких как тау-белок, для определения риска болезни Альцгеймера.
Исследование, опубликованное в июле 2020 года в JAMA , показывает, что новый анализ крови может помочь врачам выявлять проблемы за 20 лет до их возникновения. Языковая модель ИИ присоединится к этим другим прогностическим инструментам, чтобы улучшить способность врачей ставить диагноз на ранней стадии.
Однако, к сожалению, до сих пор не существует «волшебного теста» на болезнь Альцгеймера, говорит Джордани. «Мы можем очень близко подойти к правильному диагнозу в кабинете невролога, используя определенные типы визуализации головного мозга для фундаментальных изменений мозга при болезни Альцгеймера или анализ спинномозговой жидкости», — говорит он. — Но все же могут быть некоторые вопросы.
Как следует и не следует использовать исследование
Эйгоз надеется, что результаты исследования будут использованы как часть более крупной системы, которая включает в себя другие автоматизированные оценки снижения когнитивных функций, включая анализ моторных и обонятельных нарушений, акустических вариаций и другие.
Она также предупреждает, что это не один из тех тестов, которые можно просто попробовать дома. «Для оценки ответов требуется специализированный человек или компьютерная система, специализирующаяся на этой проблеме», — говорит она.
Таким образом, хотя никто не должен проводить этот тест самостоятельно, пациенты и лица, осуществляющие уход, должны обратить внимание, если речь начинает снижаться. Им также следует обратить внимание на другие ранние признаки и симптомы болезни Альцгеймера, такие как потеря интереса к вашим любимым увлечениям, забывание важных разговоров или событий и трудности с многозадачностью.
Поскольку лекарства от болезни Альцгеймера не существует, тем, кто надеется снизить риск, следует как можно раньше принять меры для улучшения своего здоровья.
Алекс Фрост
Алекс Фрост — журналист из Цинциннати, специализирующийся на воспитании детей, отношениях, образовании, моде, тенденциях и образе жизни. Ее работы публиковались в Reader’s Digest, Healthline, Today’s Parent, Glamour, Women’s Health, публикациях Cox Media, Cincinnati Enquirer и других изданиях.