Một mô hình trí tuệ nhân tạo mới được phát triển có thể phát hiện bệnh Parkinson bằng cách đọc và hiểu kiểu thở của bệnh nhân. Thuật toán cũng có thể phân biệt mức độ nghiêm trọng của bệnh Parkinson và theo dõi sự tiến triển theo thời gian.
Theo Nature, bệnh Parkinson nổi tiếng là khó chẩn đoán vì nó chủ yếu dựa vào sự xuất hiện của các triệu chứng liên quan đến vận động như run, cứng và chậm chạp, nhưng những triệu chứng này thường xuất hiện vài năm sau khi bệnh khởi phát.
Giờ đây, Dina Katabi, Thuan (1990) và Nicole Pham, Giáo sư tại Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính (EECS) tại MIT và điều tra viên chính tại Phòng khám MIT Jameel, và nhóm của cô đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện bệnh Parkinson, từ việc đọc các kiểu thở của một người.
Công cụ được đề cập là một mạng lưới thần kinh, một loạt các thuật toán được kết nối bắt chước cách hoạt động của não người, có khả năng đánh giá xem ai đó có mắc bệnh Parkinson từ nhịp thở về đêm của họ hay không — tức là kiểu thở xảy ra khi ngủ.
Mạng nơ-ron, được đào tạo bởi Tiến sĩ của MIT – Yuzhe Yang và Tiến sĩ nghiên cứu Yuan Yuan, cũng có thể phân biệt mức độ nghiêm trọng của bệnh Parkinson của một người nào đó và theo dõi sự tiến triển của bệnh của họ theo thời gian.
Yang và Yuan là đồng tác giả đầu tiên của bài báo mới mô tả tác phẩm, được xuất bản ngày hôm nay trên tạp chí Nature Medicine. Katabi – thuộc Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo MIT và là giám đốc Trung tâm Mạng Không dây và Điện toán Di động, là tác giả chính.
Họ có sự tham gia của 12 đồng nghiệp từ Đại học Rutgers, Trung tâm Y tế Đại học Rochester, Phòng khám Mayo, Bệnh viện Đa khoa Massachusetts và Cao đẳng Y tế và Phục hồi chức năng của Đại học Boston.
Trong nhiều năm, các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu tiềm năng phát hiện Parkinson bằng cách sử dụng dịch não tủy và hình ảnh thần kinh, nhưng các phương pháp này xâm lấn, tốn kém và yêu cầu phải đến các trung tâm y tế chuyên khoa, khiến chúng không phù hợp để kiểm tra thường xuyên, có thể cung cấp chẩn đoán sớm hoặc theo dõi liên tục tiến triển của bệnh.
Các nhà nghiên cứu của MIT đã chứng minh rằng việc đánh giá trí thông minh nhân tạo của bệnh Parkinson có thể được thực hiện hàng đêm tại nhà khi người bệnh đang ngủ và không cần chạm vào cơ thể của họ.
Để làm như vậy, nhóm đã phát triển một thiết bị có hình dáng giống bộ định tuyến Wi-Fi gia đình, nhưng thay vì cung cấp truy cập internet, thiết bị phát ra tín hiệu vô tuyến, phân tích phản xạ của chúng ra khỏi môi trường xung quanh và trích xuất các kiểu thở của đối tượng mà không cần bất kỳ sự tiếp xúc cơ thể nào.
Sau đó, tín hiệu thở được đưa đến mạng lưới thần kinh để đánh giá Parkinson theo cách thụ động và bệnh nhân và người chăm sóc không cần nỗ lực.
“Mối quan hệ giữa bệnh Parkinson và hơi thở đã được ghi nhận ngay từ năm 1817, trong công trình nghiên cứu của Tiến sĩ James Parkinson. Điều này thúc đẩy chúng tôi xem xét khả năng phát hiện bệnh từ hơi thở của một người mà không cần nhìn vào chuyển động.” Katabi nói.
Mạng nơ-ron, được đào tạo bởi Tiến sĩ MIT. sinh viên Yuzhe Yang và postdoc Yuan Yuan, cũng có thể phân biệt mức độ nghiêm trọng của bệnh Parkinson của một người nào đó và theo dõi sự tiến triển của bệnh của họ theo thời gian.
“Một số nghiên cứu y tế đã chỉ ra rằng các triệu chứng hô hấp biểu hiện nhiều năm trước các triệu chứng vận động, có nghĩa là các thuộc tính thở có thể hứa hẹn để đánh giá nguy cơ trước khi chẩn đoán Parkinson.”
Căn bệnh thần kinh phát triển nhanh nhất trên thế giới, Parkinson’s là chứng rối loạn thần kinh phổ biến thứ hai, sau bệnh Alzheimer’s. Chỉ riêng ở Hoa Kỳ, nó đã ảnh hưởng đến hơn 1 triệu người và gánh nặng kinh tế hàng năm lên tới 51,9 tỷ USD. Thiết bị của nhóm nghiên cứu đã được thử nghiệm trên 7.687 người, bao gồm 757 bệnh nhân Parkinson.
Katabi lưu ý rằng nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng đối với việc phát triển thuốc và chăm sóc lâm sàng của bệnh Parkinson. “Về mặt phát triển thuốc, kết quả có thể cho phép thử nghiệm lâm sàng với thời gian ngắn hơn đáng kể và ít người tham gia hơn, cuối cùng thúc đẩy sự phát triển của các liệu pháp mới.
“Về mặt chăm sóc lâm sàng, phương pháp này có thể giúp đánh giá bệnh nhân Parkinson trong các cộng đồng truyền thống không được phục vụ tốt, bao gồm cả những người sống ở các vùng nông thôn và những người gặp khó khăn khi rời khỏi nhà do khả năng vận động hạn chế hoặc suy giảm nhận thức”, cô nói.
Ray Dorsey, giáo sư thần kinh học tại Đại học Rochester và chuyên gia về Parkinson, đồng tác giả bài báo, cho biết: “Chúng ta đã không có đột phá về phương pháp điều trị nào trong thế kỷ này, cho thấy rằng các phương pháp tiếp cận hiện tại của chúng ta để đánh giá các phương pháp điều trị mới là chưa tối ưu. Dorsey nói thêm rằng nghiên cứu này có thể là một trong những nghiên cứu về giấc ngủ lớn nhất từng được thực hiện về bệnh Parkinson.