Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong phát hiện và điều trị Alzheimer

Việc phát hiện ra 1 số triệu chứng sớm giúp cho 1 số nhà nghiên cứu phát triển loại thuốc nhằm làm chậm lại công đoạn của căn bệnh mất trí nhớ. Khi Da

Vì sao hứng ánh sáng tự nhiên tốt hơn hàng vạn viên thuốc bổ?
Thiếu nữ 17 tuổi bị hoại tử da đầu vì uốn tóc
Siêu vi khuẩn kháng thuốc xuất hiện nhiều ở bệnh viện là loại nào?
Việc phát hiện ra 1 số triệu chứng sớm giúp cho 1 số nhà nghiên cứu phát triển loại thuốc nhằm làm chậm lại công đoạn của căn bệnh mất trí nhớ.

Khi David Graham thức dậy vào buổi sáng, 1 thiết bị vuông vắn màu trắng được gắn lên tường phòng người đàn ông này ở Robbie’s Place, 1 trọng điểm hỗ trợ có trụ sở ở Marlborough, Massachusetts (Mỹ), bắt đầu ghi lại từng chuyển động. Mỗi khi David rời giường, thay quần áo, bước tới bên cửa sổ hoặc vào nhà tắm, thiết bị này đều ghi lại. Thậm chí nó còn phân biệt được bệnh nhân đang thức hay ngủ bằng việc sử dụng tín hiệu không dây công suất thấp để định hình tốc độ bước đi, vị trí, thói quen ngủ hay thở. Mọi dữ liệu được gửi lên cloud, nơi 1 số thuật toán máy học sẽ tìm ra được khuôn mẫu trong hàng nghìn cử động diễn ra mỗi ngày.

David Graham trong căn phòng ở Robbie’s Place, thiết bị theo dõi có thể nhìn thấy trong ảnh (Nguồn: MTR)

Thiết bị này là 1 phần trong thí nghiệm giúp 1 số nhà nghiên cứu theo dõi và nghiên cứu dấu hiệu của căn bệnh Alzheimer. Khi bệnh mới ở GĐ đầu, thật gặp khó để phát hiện ra triệu chứng. Các tổn thương não bộ có thể gây ra các 1 sốh tân nhỏ trong hành vi và thói quen ngủ trong nhiều năm trước khi người bệnh phát triển thành nhầm lẫn và mất dần trí nhớ. Các nhà khoa học kỳ vọng trí tuệ nhân tạo AI có thể cảm thấy các 1 sốh tân đây sớm hơn và nhận diện các bệnh nhân có nguy cơ phát triển biến thể nặng nhất của Alzheimer. Việc phát hiện sớm các chỉ thị từ Alzheimer đem lại khả năng xác định 1 số phương thức điều trị và hỗ trợ người thân trong gia đình có kế hoạch thích hợp. Những thiết bị được cài đặt thuật toán sẽ được lắp đặt trong nhà người bệnh hoặc 1 số cơ sở điều trị để kiểm soát. Với các bệnh nhân đã được chẩn đoán mắc bệnh, công nghệ vẫn có hiệu quả giúp bác sĩ điều chỉnh theo hiện trạng bệnh.

Các doanh nghiệp dược cũng đang bày tỏ quan tâm tới thuật toán máy học để nghiên cứu lịch sử y khoa của bệnh nhân có tiềm năng điều trị bằng thuốc thử nghiệm. Hiện nay, không có biện pháp cụ thể để chẩn đoán Alzheimer. Không có 1 bài test cụ thể, và việc scan não bộ chưa đủ để xác định người có mắc căn bệnh này hay không. Thay vào đây, bác sĩ sẽ phải tham khảo nhiều nhân tố, bao gồm bệnh sử và 1 số quan sát của người nhà hoặc nhân viên chăm sóc. Do vậy, máy học có thể tìm ra được các thể hiện nhỏ mà người khác dễ bỏ qua.

Thiết bị theo dõi được gắn trên tường và hoàn toàn không gây chú tâm (Nguồn: MTR)

David Graham chưa hề được chẩn đoán mắc bệnh Alzheimer, không giống như bốn bệnh nhân còn lại cũng được lắp đặt thiết bị thử nghiệm. Hành động của ông được theo dõi và so sánh có 1 số thể hiện của bệnh nhân mà bác sĩ nghi ngờ đang mắc Alzheimer.

Dina Katabi và 1 số đồng nghiệp ở Phòng nghiên cứu AI và Khoa học máy tính của MIT phát triển thiết bị này nhằm phát hiện dấu hiệu cú ngã cho người lớn tuổi. Nhưng họ cảm thấy nhiều công dụng hơn của nó, bên cạnh việc phát hiện các lần ngã, ví dụ như theo dõi 1 số cử động khác như bước chậm hoặc không định hướng, dấu hiệu của mất trí nhớ. Ý định của nhóm nghiên cứu là kiểm soát người bệnh nhưng không áp đặt họ vào thiết bị đeo trên người hay dưới tầm quan sát của camera.

Người đàn ông trong thí nghiệm này ít khi chú tâm tới thiết bị màu trắng được treo trên tường căn phòng sáng sủa của ông. Chỉ đến khi Ipsit Vahia, bác sỹ tâm thần lão khoa của Bệnh viện McLean và Trường y khoa Harvard, ghé thăm và thông báo về 1 số dữ liệu được thu thập từ David. Trong 1 chuyến viếng thăm như thế, bác sỹ Vahia đã thông báo David đã thức dậy vào đêm khuya. Thiết bị đã phát hiện ra điều đây, trong khi chính mình David không hề cảm thấy. Tín hiệu không dây công suất thấp, chỉ bằng 1/1000 tín hiệu wifi, phản hồi lại mọi sự vật trong vòng bán kính hơn 9m, và thu nhận cả các cử động nhỏ nhất như hơi thở. Các thuật toán máy học được thi công để đánh giá các phản hồi từng phút đây và đưa ra các mô tả về định hình hành vi con người. AI được sử dụng nhằm phát hiện ra sai khác có định hình có tính chất như tức giận, trầm cảm, rối loạn giấc ngủ, hay các hành vi được lặp lại nhiều lần trong ngày. Đây là các triệu chứng căn bản của Alzheimer. Trong trường hợp của 1 bệnh nhân được chuẩn đoán bệnh, bác sĩ Vahia và nhà nghiên cứu Katabi đã tìm ra được tài liệu người phụ nữ này tỉnh dậy vào khi 2 giờ sáng và di chuyển thơ thẩn trong phòng ngủ. Họ cũng cảm thấy người bệnh 1 sốh tân bước đi của mình sau khi người thân vào thăm hỏi. Sau khi chính xác lại điều này có y tá chăm sóc, Vahia đã điều chỉnh lại liều lượng thuốc điều trị cho người phụ nữ này nhằm tránh tăng sự kích động.

Ipsit Vahia và Dina Katabi, 1 số nhà khoa học thuộc dự án nghiên cứu thiết bị kiểm soát người bệnh (Nguồn: MTR)

AI cũng đang hỗ trợ 1 số bác sĩ phát hiện dấu hiệu ban đầu của Alzheimer trong não bộ và thể hiện ra ngoại khu có từng bệnh nhân. “Khi chỉ đọc bản chụp X quang não bộ, việc phát hiện ra căn bệnh mất trí nhớ hoàn toàn không khả thi”, nhà thần kinh học Pedro Rosa-Neto đến từ Đại học McGill (Montreal, Canada) cho biết. Rosa-Neto cộng đồng nghiệp Sulantha Mathotaarachi đã nghiên cứu thuật toán đánh giá hàng trăm bản chụp cắt lớp bức xạ positron (PET) nhằm phát hiện 1 số dấu hiệu Alzheimer. Các nhà nghiên cứu đã biết từ trước các bản chụp cắt lớp này từ các người phát bệnh trong vòng hai năm kể từ khi việc chụp chiếu diễn ra.

Một 1 sốh đảm bảo, thuật toán nói trên đã phát hiện ra thể hiện ở 1 số khối tích tụ amyloid – 1 loại protein bất thường, gây hại cho cơ thể người – trong 1 số bộ phận của não bộ. Kể cả các chuyên gia lão luyện cũng khó phát hiện ra chúng trong 1 số bản chụp X quang. Mức độ chính xác của phát hiện nói trên bởi AI là 84% các bệnh nhân mắc Alzheimer. Máy học cũng giúp dự báo mức độ nghiêm trọng ở từng bệnh nhân. Bác sĩ và nhà nghiên cứu P. Murali Doraiswamy của Đại học Duke đang dùng công nghệ để tính toán GĐ bệnh và liệu rằng hiện trạng của họ có xấu hơn. “Chúng ta đang coi Alzheimer là căn bệnh giống nhau cho toàn bộ bệnh nhân. Nhưng thực ở mỗi người lại mắc 1 số triệu chứng khác nhau và có khi hiện trạng của họ lại xấu đi mau chóng. Do vậy chúng tôi nghĩ nên để máy móc giúp đỡ 1 số bác sĩ phát hiện ra điều này để hỗ trợ bệnh nhân”, vị bác sĩ này chia sẻ.

Trong GĐ 2002 – 2012, 99% 1 số nghiên cứu thuốc điều trị Alzheimer đều thất bại ở thí nghiệm lâm sàng. Một lý do nằm ở việc không ai biết chính xác lý do của căn bệnh, hay xác định chính xác người bệnh sẽ được hưởng lợi lớn nhất từ từng loại thuốc riêng biệt. AI có thể đem lại kết quả khả thi hơn cho các cuộc thử nghiệm này, có phân loại kiểu gen, đặc tính, ảnh chụp cắt lớp, nhằm hướng thí nghiệm tới đúng đối tượng thích hợp có thuốc. David Graham dĩ nhiên sẽ được hưởng lợi khi AI giúp 1 số bác sĩ phát hiện ra triệu chứng sớm hơn và thử nghiệm thuốc điều trị cho ông.

Tìm hiểu thêm https://giakhanhland.vn/kien-thuc/