Như Quỳnh bắt đầu nghiên cứu về bệnh parkinson từ giữa năm 2021 khi còn là sinh viên năm 3 với mong muốn có một phương pháp mới, hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh. Cô tìm hiểu mô hình ứng dụng AI phát hiện parkinson thông qua tín hiệu điện não đồ. Các phương pháp chẩn đoán bệnh của bác sĩ hiện tại chủ yếu dựa trên triệu chứng lâm sàng của bệnh nhân như rung tay chân, khó nói chuyện, hay té ngã.

Quỳnh cho biết, các triệu chứng bệnh parkinson ở giai đoạn đầu có thể bị nhầm lẫn với các bệnh khác. Mô hình AI sẽ giúp bác sĩ chẩn đoán sớm, chính xác, để người bệnh điều trị kịp thời hơn.

Theo cô, nguyên nhân chính gây ra bệnh parkinson là não bộ bị mất một chất dẫn truyền nơron thông tin bên trong, gây cản trở việc liên lạc giữa các nơron. Điều này có thể được xác định thông qua sự thay đổi sóng điện não, nên đây là cơ sở để cô xây dựng mô hình chẩn đoán bệnh.

Do không có điều kiện lấy dữ liệu điện não từ bệnh nhân, Quỳnh sử dụng bộ dữ liệu thông số đo điện não của 56 người của một đại học và bệnh viện nước ngoài. Trong đó có 28 người bị bệnh parkinson, ở hai giai đoạn có dùng thuốc điều trị trước khi đo điện não và không dùng thuốc. 28 người còn lại không bị bệnh. Từ dữ liệu này, Quỳnh phân loại, xử lý làm sạch và đưa vào mô hình học máy. Kết quả đọc thử nghiệm cho độ chính xác hơn 96%.

Tác giả cho biết, quan trọng nhất là bước tiền xử lý dữ liệu do tín hiệu điện não khá nhạy cảm, dễ bị ảnh hưởng bởi các tín hiệu nhiễu bên ngoài. Hiện, mô hình dự đoán bệnh parkinson của Quỳnh đang ở giai đoạn sử dụng dữ liệu có sẵn, chưa xây dựng được cơ sở dữ liệu từ bệnh nhân thực tế. Việc xây dựng quy trình thu thập dữ liệu điện não phải có các thiết bị chuyên dụng và qua các thủ tục từ phía bệnh viện, nên đây là hạn chế mà nghiên cứu chưa thực hiện được.

Ngoài dự đoán bệnh parkinson, Quỳnh cho rằng, tín hiệu điện não có thể làm cơ sở chẩn đoán một số chứng bệnh như động kinh, co giật, các chứng bệnh rối loạn thần kinh... Nếu nhận được sự hỗ trợ từ các bệnh viện cung cấp dữ liệu điện não bệnh nhân, nhóm có thể xây dựng mô hình dự đoán chi tiết hơn, chính xác mức độ mắc bệnh parkinson.

"Hiện mô hình mới chỉ cho kết quả có hoặc không mắc bệnh nên cần có nhiều dữ liệu để mô hình trở nên thông minh, dự đoán đúng bệnh nhân đang bị bệnh giai đoạn nào", Quỳnh nói.

Tín hiệu đo điện não chạy trên máy tính. 

Theo PGS.TS Huỳnh Văn Tuấn, Trưởng khoa vật lý - vật lý kỹ thuật, Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia TP HCM, sử dụng mô hình AI chẩn đoán bệnh parkinson là một hướng tiềm năng cho kết quả chính xác dựa trên cơ sở dữ liệu. Ông cho biết, sắp tới nhà trường sẽ hợp tác với các bệnh viện chia sẻ nguồn dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu này.

Còn PGS.TS Nguyễn Ngọc Lâm, nguyên phân Viện trưởng nghiên cứu điện tử - tin học - tự động hóa (Bộ Công thương) cho rằng, mô hình cần thực hiện trên hàng nghìn hay hàng chục nghìn bệnh nhân để có cơ sở đánh giá mang tính khoa học giá trị hơn.

Theo vnexpress.net