Учёные разработали стандартизированный «языковой» киоск с контролируемым освещением — пациенты помещали голову в короб, высовывали язык, а диоды задавали стабильный спектр. На этой базе они собрали и размечали 5260 картинок, включая градиенты оттенков, после чего отобрали из шести кандидатов наиболее точную модель. Сейчас система классифицирует семь цветов с разной насыщенностью и устойчиво работает при изменениях света — от розового с тонким белым налётом, который соответствует норме, до белёсых, синевато-жёлтых и фиолетовых оттенков, связанных с дефицитами и патологиями.
Полевая проверка уже состоялась. В 2022–2023 годах киоски установили в двух больницах Ирака, где врачи собрали 60 стандартизированных снимков и сопоставили выводы алгоритма с реальными картами пациентов. Результат превысил 96% — модель правильно интерпретировала 58 изображений, что подтвердил соавтор работы Али Аль-Наджи. Исследователи подчёркивают: метод не заменяет диагностику, но может усиливать первичный осмотр, когда у врача мало времени и нерегламентированные условия съёмки мешают точной оценке.
Проект уже меняет практику. Сегодня алгоритм подсказывает врачу вероятные направления обследования, завтра он станет частью «цифрового приёма» в поликлиниках и на выездных скринингах, а послезавтра научится сопоставлять цветовые паттерны с данными крови и дыхания, чтобы выдавать комплексную подсказку. Команда собирается увеличить датасет, добавить больше этнических и возрастных групп и провести многоцентровые испытания — так точность и обобщаемость вырастут, а инструмент превратится в массовую медицинскую технологию.
