Hình minh họa. Nguồn: Pixabay/CC0 Public Domain

Các nhà nghiên cứu tại Skoltech đã thực hiện một nghiên cứu so sánh về ba phương pháp theo dõi này dựa trên công nghệ máy học để tìm ra đâu là phương pháp đáng tin cậy nhất để chẩn đoán Parkinson cũng như giúp bệnh nhân thoải mái và ít tốn thời gian hơn.

Trí tuệ nhân tạo đang được tận dụng để giải quyết nhiều thách thức về chăm sóc sức khỏe, nhưng hứa hẹn lớn nhất của nó vẫn là tiềm năng phát hiện và chẩn đoán bệnh chính xác hơn con người. Các bác sĩ hiện chẩn đoán bệnh Parkinson bằng cách đánh giá các triệu chứng vận động, tiền sử bệnh và sức khỏe thể chất và tinh thần của bệnh nhân, nhưng các triệu chứng có thể khó phân biệt với các bệnh lý thần kinh khác. Không có cách nào chữa khỏi hoàn toàn tình trạng bệnh Parkinson, do đó việc chẩn đoán sớm hơn bệnh Parkinson có thể ảnh hưởng sâu sắc đến các lựa chọn giảm thiểu độ nặng của bệnh và tăng chất lượng cuộc sống của bệnh nhân. Các nhà khoa học đang tiến hành tìm hiểu các dấu hiệu nhận biết về sự khởi phát của căn bệnh này.

Một nhóm các nhà nghiên cứu Skoltech, do Giáo sư Andrey Somov và Giáo sư Dmitry Dylov dẫn đầu, đã thiết kế các thuật toán học máy để phát hiện và đo lường khách quan các triệu chứng của bệnh Parkinson thông qua ba hệ thống theo dõi/cảm biến - thứ nhất là gia tốc kế và con quay hồi chuyển, thứ hai là phân tích video, và thứ ba là chụp ảnh chữ viết tay. Một ngày nào đó, các công nghệ này có thể hỗ trợ mọi người ở bất kỳ đâu chẩn đoán Parkinson - miễn là họ có một thiết bị đeo được như thiết bị theo dõi thể dục, webcam, máy tính và kết nối internet.

"Chúng tôi đã thu thập dữ liệu từ 120 người - 35 người không bị Parkinson và 85 người bị Parkinson, độ tuổi trung bình là 58 - trong khi họ đang thực hiện một loạt các nhiệm vụ vận động trước máy ảnh và đeo cảm biến. Các tác vụ, thường mất khoảng 15 vài phút để hoàn thành, bao gồm gấp khăn tắm, đổ đầy nước vào cốc, chạm ngón trỏ vào ngón cái và đọc to một câu phức tạp, viết câu và vẽ một đường xoắn ốc. Các bài tập được thiết kế dưới sự giám sát của các nhà thần kinh học và đến từ một số nguồn khác nhau, bao gồm các thang đo được sử dụng để theo dõi bệnh Parkinson và nghiên cứu trước đây được thực hiện trong lĩnh vực này. Mỗi bài tập có thể tiết lộ một triệu chứng Parkinson", nghiên cứu sinh Ekaterina Kovalenko, đồng tác giả nghiên cứu, nói.

Không phải tất cả những người bị Parkinson đều biểu hiện từng triệu chứng của bệnh, nhưng nhóm nghiên cứu đã cố gắng tìm hiểu xem liệu việc chẩn đoán Parkinson có thể dựa vào một phương thức chẩn đoán duy nhất - cảm biến, máy ảnh hoặc chữ viết tay - hay không. Mặc dù phân tích dữ liệu cảm biến cho kết quả chính xác nhất, nhưng không thuận tiện cho bệnh nhân đã ở giai đoạn sau của bệnh. Nhưng những bệnh nhân được chẩn đoán ở giai đoạn đầu báo cáo rằng các cảm biến có thể đeo được khá thoải mái, có nghĩa là trong tương lai gần, các thiết bị đeo chứa cảm biến có thể thu thập và đánh giá dữ liệu liên tục để theo dõi sự xuất hiện và phát triển của bệnh Parkinson.

Về mặt thuận tiện cho bệnh nhân, phương pháp "viết tay" là tốt nhất vì không mất nhiều thời gian để thực hiện việc vẽ hình xoắn ốc và chụp ảnh hình vẽ. Phân tích video cũng thuận tiện cho bệnh nhân và là phương pháp hứa hẹn nhất, vì việc có thể theo dõi và chẩn đoán trong thời gian thực khi bệnh nhân đang thực hiện các bài tập.

"Chúng tôi lưu ý rằng ngoài chẩn đoán, các bác sĩ cần các công cụ khách quan để đánh giá khả năng vận động ở bệnh nhân Parkinson. Những công cụ được đánh giá trong nghiên cứu này có thể cung cấp phương pháp trị liệu được cá nhân hóa hơn và giúp bác sĩ đưa ra quyết định điều trị y tế và can thiệp phẫu thuật thần kinh nếu cần," nhóm nghiên cứu cho biết.

Nghiên cứu đã được công bố trên IEEE Trans Transaction on Instrumentation and Measurement.

Phạm Nhật