En un estudio sin precedentes en la encrucijada de la sabiduría ancestral y la tecnología de vanguardia, MyZenCheck ha analizado 871 escáneres linguales únicos utilizando su aplicación patentada AI Tongue Diagnostics. Esto convierte a MyZenCheck en la plataforma más grande y avanzada del mundo de diagnóstico lingual asistido por IA, que combina los conocimientos de la medicina tradicional china (MTC) con la inteligencia artificial para realizar evaluaciones de salud escalables.
Metodología
Entre enero y julio de 2025, usuarios de diversas procedencias enviaron imágenes de alta resolución de la lengua a través de la aplicación MyZenCheck. El modelo de diagnóstico lingual de IA, entrenado en miles de casos de diagnóstico de MTC verificados, evaluó la forma, el color, el revestimiento, la humedad y las características estructurales de cada imagen, como hinchazón o grietas.
Cada diagnóstico clasificaba la lengua según indicadores de MTC como:
Lenguas pálidas, rojas, moradas o hinchadas
Tipos de revestimiento: Blanco, amarillo o seco
Marcadores específicos: Grietas, brillos o manchas rojas
Principales conclusiones de los 871 casos
Principales diagnósticos por frecuencia
Tipo de lengua
Casos
% del total
Lengua pálida
211
24.2%
Lengua roja
198
22.7%
Lengua hinchada
152
17.5%
Revestimiento blanco
141
16.2%
Revestimiento amarillo
89
10.2%
Lengua púrpura
44
5.1%
Lengua seca
22
2.5%
Grietas en la lengua
14
1.6%
Nota: Los diagnósticos no son mutuamente excluyentes. Algunas imágenes mostraban múltiples características superpuestas.
cuadro AI Investigación sobre el diagnóstico de la lengua en porcentajes de un total de 871 casos
Información demográfica
Los usuarios de entre 25 y 40 años mostraron más Lengua Roja y grietas, asociadas a la deficiencia de Yin y al estrés crónico.
Las mujeres son más propensas a la lengua seca y a la capa blanca, lo que suele indicar una deficiencia de sangre o de yin.
Los machos mostraron mayor frecuencia de Lengua hinchada y Capa amarilla, vinculadas al calor de la dieta y al desequilibrio metabólico.
Principales patrones subyacentes identificados
Deficiencia de Qi y Sangre: Se observa en más del 30% de los usuarios a través de lenguas pálidas, delgadas o secas.
Condiciones de calor húmedo: Presente en el 26%, reflejado por una capa amarilla y lenguas hinchadas.
Deficiencia de yin y calor interno: Se diagnostica en casi el 25% de los casos, a menudo con lenguas rojas, agrietadas o secas.
Implicaciones para la salud holística
Esta investigación confirma que la IA puede replicar y ampliar con precisión las técnicas de diagnóstico tradicionales practicadas durante mucho tiempo por los expertos en MTC. La aplicación de IA de MyZenCheckofrece:
Diagnóstico preventivo accesible a distancia
Detección precoz de desequilibrios energéticos o metabólicos
Información personalizada sobre dieta, estilo de vida y prácticas de bienestar
La hoja de ruta de MyZenCheck
Ampliar el conjunto de datos a más de 25.000 casos a mediados de 2026
Integrar el seguimiento dinámico de la salud y los itinerarios asistenciales basados en IA
Establecer asociaciones con clínicas de medicina tradicional china y plataformas sanitarias
Publicar datos de tendencias anonimizados para la colaboración académica
Conclusión
La lengua, venerada durante mucho tiempo como una ventana a la salud interna en la MTC, ha entrado en la era digital. Con 871 diagnósticos ya realizados, MyZenCheck lidera el movimiento de fusión de diagnósticos ancestrales con la innovación de la IA. Esta investigación no solo valida el modelo de MyZenCheck, sino que establece un estándar global para el bienestar holístico impulsado por la IA.
