2000 年来，中医一直通过检查人的舌苔来诊断疾病。现在，人工智能和机器学习技术正在加强这种方法。伊拉克和澳大利亚研究人员的一项合作研究表明，计算机辅助舌诊系统可以在 94% 的病例中准确识别糖尿病和肾衰竭等疾病。这种诊断方法通常使用智能手机等简单设备，为远程健康监测提供了一种前景广阔、成本效益高的替代方法，尤其是在COVID-19大流行病医疗服务受限的情况下。

中医通过检查舌头来发现疾病征兆有 2000 年的历史，现在计算机科学家正在利用机器学习和人工智能来实现这一功能。

伊拉克和澳大利亚研究人员的一项研究提供了更多证据，证明这项技术检测疾病的准确性越来越高。

巴格达中等技术大学（MTU）和南澳大利亚大学（UniSA）的工程师使用 USB 网络摄像头和计算机捕捉了 50 名糖尿病、肾功能衰竭和贫血患者的舌头图像，并将其颜色与 9000 张舌头图像数据库进行了比较。

利用图像处理技术，与实验室结果相比，他们正确诊断出了 94% 的病例，还可以通过短信向患者或指定的医疗服务提供者发送语音邮件，说明了舌头的颜色和疾病。

MTU和UniSA兼职副教授阿里-阿尔-纳吉（Ali Al-Naji）和他的同事们在AIP会议论文集上发表的一篇新论文中，回顾了全球在基于舌头颜色的计算机辅助疾病诊断方面取得的进展。

他说："几千年前，中医就开创了通过检查舌头来发现疾病的做法。传统医学早已认可这种方法，证明舌头的颜色、形状和厚度可以揭示糖尿病、肝脏问题、循环和消化系统问题以及血液和心脏疾病的迹象。在此基础上更进一步，现在可以利用人工智能和摄像头，甚至是智能手机，远程从舌头的外观诊断疾病的新方法。计算机化的舌头分析非常准确，可以帮助以安全、有效、简便、无痛和经济高效的方式远程诊断疾病。这在像 COVID 这样的全球流行病发生后尤为重要，因为在这种情况下，医疗中心的可及性可能会受到影响。"

糖尿病患者的舌头通常是黄色的，癌症患者的舌头是紫色的，上面有一层厚厚的油脂，而急性中风患者的舌头则是红色的，而且常常是弯曲的。

2022 年在乌克兰进行的一项研究通过智能手机分析了 135 名 COVID 患者的舌头图像，结果显示，64% 的轻度感染患者舌头呈淡粉色，62% 的中度感染患者舌头呈红色，99% 的重度 COVID-19 感染患者舌头呈暗红色。

此前使用舌头诊断系统进行的研究也曾准确诊断出阑尾炎、糖尿病和甲状腺疾病。

"有可能以 80% 的准确率诊断出 10 多种导致舌头颜色明显变化的疾病。在我们的研究中，我们对三种疾病的诊断准确率达到了 94%，因此，我们有潜力进一步完善这项研究，"阿尔-纳吉副教授说。