2000 年來，中醫一直透過檢查人的舌苔來診斷疾病。現在，人工智慧和機器學習技術正在加強這種方法。伊拉克和澳洲研究人員的一項合作研究表明，電腦輔助舌診系統可以在94% 的病例中準確識別糖尿病和腎衰竭等疾病。這種診斷方法通常使用智慧型手機等簡單設備，為遠端健康監測提供了一種前景廣闊、成本效益高的替代方法，尤其是在COVID-19大流行病醫療服務受限的情況下。

中醫透過檢查舌頭來發現疾病徵兆有2000 年的歷史，現在電腦科學家正在利用機器學習和人工智慧來實現這項功能。

伊拉克和澳洲研究人員的一項研究提供了更多證據，證明這項技術檢測疾病的準確性越來越高。巴格達中等技術大學（MTU）和南澳大利亞大學（UniSA）的工程師使用USB 網路攝影機和電腦捕捉了50 名糖尿病、腎衰竭和貧血患者的舌頭影像，並將其顏色與9000 張舌頭影像資料庫進行了比較。利用影像處理技術，與實驗室結果相比，他們正確診斷出了94% 的病例，還可以透過簡訊向患者或指定的醫療服務提供者發送語音郵件，說明了舌頭的顏色和疾病。MTU和UniSA兼職副教授阿里-阿爾-納吉（Ali Al-Naji）和他的同事們在AIP會議論文集上發表的一篇新論文中，回顧了全球在基於舌頭顏色的計算機輔助疾病診斷方面取得的進展。他說：『幾千年前，中醫就開創了透過檢查舌頭來發現疾病的做法。傳統醫學早已認可這種方法，證明舌頭的顏色、形狀和厚度可以揭示糖尿病、肝臟問題、循環和消化系統問題以及血液和心臟疾病的跡象。在此基礎上更進一步，現在可以利用人工智能和攝像頭，甚至是智能手機，遠程從舌頭的外觀診斷疾病的新方法。計算機化的舌頭分析非常準確，可以幫助以安全、有效、簡便、無痛和經濟高效的方式遠端診斷疾病。這在像COVID 這樣的全球流行病發生後尤其重要，因為在這種情況下，醫療中心的可及性可能會受到影響。”糖尿病患者的舌頭通常是黃色的，癌症患者的舌頭是紫色的，上面有一層厚厚的油脂，而急性中風患者的舌頭則是紅色的，而且常常是彎曲的。2022 年在烏克蘭進行的一項研究透過智慧型手機分析了135 名COVID 患者的舌頭影像，結果顯示，64% 的輕度感染患者舌頭呈現淡粉紅色，62% 的中度感染患者舌頭呈現紅色，99%的重度COVID-19 感染患者舌頭呈現暗紅色。先前使用舌頭診斷系統進行的研究也曾準確診斷出闌尾炎、糖尿病和甲狀腺疾病。”有可能以80% 的準確率診斷出10 多種導致舌頭顏色明顯變化的疾病。在我們的研究中，我們對三種疾病的診斷準確率達到了94%，因此，我們有潛力進一步完善這項研究，”阿爾-納吉副教授說。