“Trí tuệ nhân tạo này có thể phát hiện bệnh Parkinson chỉ bằng cách nhìn vào hơi thở của người”

Một thiết bị mới do các kỹ sư MIT phát triển có thể phát hiện bệnh Parkinson, một bệnh thoái hóa thần kinh nổi tiếng khó chẩn đoán, bằng cách theo dõi nhịp thở của một người.

Thoạt nhìn, thiết bị trông giống như một bộ định tuyến Wi-Fi gia đình. Nhưng trong trường hợp này, sự xuất hiện là rất lừa dối. Thiết bị này thực sự phát ra tín hiệu vô tuyến dội lại tất cả các bề mặt xung quanh, bao gồm cả cơ thể của một người. Một số thuật toán máy học được kết nối được thiết kế để bắt chước cách bộ não con người phát hiện các mẫu, được gọi là mạng thần kinh, liên tục theo dõi giấc ngủ ban đêm của một người để theo dõi cơ bản hơi thở mà không cần chạm vào cơ thể.

Về cơ bản, chiếc máy đang tìm kiếm các dấu hiệu của bệnh Parkinson.

Lắng nghe bệnh Parkinson

Trong quá trình thử nghiệm, các nhà nghiên cứu của MIT do Dina Katabi đứng đầu đã chỉ ra rằng hệ thống này có thể phân biệt mức độ nghiêm trọng của bệnh đối với bệnh nhân Parkinson và theo dõi các triệu chứng của họ phát triển như thế nào theo thời gian.

Parkinson là bệnh rối loạn thần kinh phổ biến thứ hai, sau bệnh Alzheimer. Nó được phân loại là một rối loạn thoái hóa của hệ thống thần kinh trung ương, ảnh hưởng chủ yếu đến hệ vận động, giải thích cho chứng run, cử động chậm và cứng cơ thể mà bệnh Parkinson được biết đến.

Các cơ chế đằng sau bệnh Parkinson phần lớn vẫn chưa được biết nhưng các nhà khoa học đang nghiên cứu tác động của di truyền, các yếu tố môi trường và quá trình lão hóa tự nhiên đối với sự chết tế bào liên quan đến căn bệnh này. Một số nhà khoa học cho rằng bệnh Parkinson xuất hiện sau khi các tế bào thần kinh sản xuất dopamine bắt đầu chết. Một nguyên nhân khác có thể là do hàm lượng glutamate cao, chất dẫn truyền thần kinh dồi dào nhất trong não và hệ thần kinh trung ương của chúng ta. Thậm chí còn có suy đoán rằng việc tiếp xúc với thuốc diệt cỏ paraquat có thể liên quan, dẫn đến một số vụ kiện liên quan đến paraquat, nhưng việc xem xét các nghiên cứu đã công bố cho đến nay không phát hiện ra rằng thuốc diệt cỏ có liên quan đến nguy cơ mắc bệnh Parkinson cao hơn.

Mặc dù đã có nhiều tiến bộ nhưng vẫn chưa có cách chữa trị thực sự cho bệnh Parkinson và tệ hơn nữa là không có xét nghiệm cụ thể nào cho tình trạng bệnh khiến cho việc chẩn đoán trở nên rất khó khăn. Các triệu chứng có thể thay đổi từ người này sang người khác và một số trong số chúng trùng lặp với các triệu chứng khác, đó là lý do tại sao chẩn đoán sai trong các trường hợp Parkinson là phổ biến.

Thực tế là một tình trạng rắc rối như vậy có thể được phát hiện một cách đáng tin cậy chỉ bằng cách phân tích hơi thở của bệnh nhân thậm chí còn đáng chú ý hơn. Trên thực tế, Tiến sĩ James Parkinson, bác sĩ phẫu thuật người Anh ở thế kỷ 18, người đầu tiên mô tả căn bệnh này, đã lưu ý ngay từ năm 1817 về mối liên hệ giữa bệnh Parkinson và hơi thở. tiến sĩ Parkinson nhận thấy rằng nhịp thở của bệnh nhân thay đổi đáng kể khi họ phát triển bệnh Parkinson, điều này đã truyền cảm hứng cho Katabi và các đồng nghiệp nghiên cứu sâu hơn về vấn đề này.

“Một số nghiên cứu y học đã chỉ ra rằng các triệu chứng hô hấp xuất hiện nhiều năm trước các triệu chứng vận động, có nghĩa là các đặc tính hô hấp có thể hứa hẹn đánh giá rủi ro trước khi chẩn đoán bệnh Parkinson”, Katabi cho biết trong một tuyên bố.

Một trong những thách thức lớn nhất đối với các bác sĩ điều trị bệnh Parkinson là sự khởi phát của bệnh có thể xảy ra từ 5 đến 10 năm trước khi các triệu chứng thực sự xuất hiện. Vào thời điểm các triệu chứng này biểu hiện, đã quá muộn để làm bất cứ điều gì khác để kiểm soát các triệu chứng, điều này sẽ chỉ trở nên tồi tệ hơn theo thời gian.

Hệ thống được phát triển tại MIT, được gọi là Emerald, có thể theo dõi hiệu quả tiến trình của bệnh nhân Parkinson 24/7 thông qua các tín hiệu vô tuyến phản xạ khỏi cơ thể họ. Sóng dội lại từ bệnh nhân có thể tiết lộ thông tin chính xác về kiểu ngủ, bao gồm cả nhịp tim, được diễn giải bởi AI do nhóm phát triển. Mô hình AI được đào tạo dựa trên dữ liệu được thu thập trong 11.964 đêm, với hơn 120.000 giờ tín hiệu thở về đêm từ 757 đối tượng Parkinson và 6.914 đối tượng kiểm soát.

Có một số ứng dụng. Các nhà nghiên cứu tiến hành các thử nghiệm lâm sàng kiểm tra hiệu quả của các loại thuốc và phương pháp điều trị mới có thể thực hiện dễ dàng và đáng tin cậy hơn, sử dụng ít người tham gia hơn và trong một khoảng thời gian ngắn hơn. Và từ góc độ chăm sóc lâm sàng, giám sát từ xa có thể tỏ ra rất hữu ích đối với những bệnh nhân sống ở vùng nông thôn và vùng sâu vùng xa, cũng như đối với những người có điều kiện quá khó khăn để rời khỏi nhà của họ.

“Chúng tôi có rất ít thông tin về các biểu hiện của bệnh trong môi trường tự nhiên và [Katabi’s] thiết bị cho phép bạn có được đánh giá khách quan trong thế giới thực về cách mọi người đang làm ở nhà. Một phép loại suy mà tôi thích vẽ [of current Parkinson’s assessments] là đèn đường vào ban đêm, và những gì chúng ta thấy từ đèn đường là một phần rất nhỏ… [Katabi’s] Ray Dorsey, giáo sư thần kinh học tại Đại học Rochester và là chuyên gia về bệnh Parkinson, đồng tác giả của bài báo cho biết.

Đây không phải là lần đầu tiên AI chứng minh giá trị của nó như một công cụ chẩn đoán — từ bệnh động kinh đến bệnh tim, chúng ta chỉ mới bắt đầu khám phá tiềm năng của công nghệ này.

Những phát hiện xuất hiện trên tạp chí Dược phẩm từ thiên nhiên.