Các bác sĩ có thể sớm đánh giá bệnh Parkinson bằng cách cho bệnh nhân làm một việc đơn giản – ngủ. Một nghiên cứu mới do các nhà nghiên cứu của MIT dẫn đầu đào tạo một mạng lưới thần kinh để phân tích kiểu thở của một người khi ngủ và xác định xem đối tượng có mắc bệnh.
Parkinson hay không. Được công bố gần đây trên tạp chí Nature Medicine , công trình này có thể giúp phát hiện và điều trị sớm hơn.
“Mục tiêu của chúng tôi là tạo ra một phương pháp phát hiện và đánh giá bệnh Parkinson một cách đáng tin cậy và thuận tiện. Lấy cảm hứng từ các mối liên hệ giữa Parkinson và tín hiệu thở, có nhiều chiều và phức tạp, một lựa chọn tự nhiên là sử dụng sức mạnh của máy học để chẩn đoán và theo dõi sự tiến triển, ”tác giả chính Yuzhe Yang, một nghiên cứu sinh tại Khoa học Máy tính của MIT, cho biết.
Mặc dù nổi tiếng là khó xác định, nhưng Parkinson đã trở thành căn bệnh thần kinh phát triển nhanh nhất trên toàn cầu. Khoảng một triệu người ở Mỹ và 10 triệu người trên toàn thế giới đang sống chung với nó. Bất chấp những con số này, không có một xét nghiệm cụ thể nào để chẩn đoán nhanh chóng hoặc xác định.
Là một rối loạn tiến triển, Parkinson thường bắt đầu với các triệu chứng tinh tế như hơi run tay. Nó ảnh hưởng đến hệ thống thần kinh và cuối cùng dẫn đến các cử động không kiểm soát được, rung lắc, cứng khớp khi đi bộ và các vấn đề về thăng bằng. Theo thời gian, giọng nói có thể trở nên nói lắp và nét mặt biến mất.
Các bác sĩ thần kinh thường xem xét các triệu chứng và tiền sử bệnh của bệnh nhân và dựa vào việc loại trừ các bệnh khác dựa trên hình ảnh và công việc trong phòng thí nghiệm trước khi chẩn đoán Parkinson. Nhưng các triệu chứng khác nhau và bắt chước một số rối loạn khác, có thể dẫn đến chẩn đoán sai và điều trị y tế chậm trễ. Việc phát hiện sớm có thể giúp bệnh nhân nhận được thuốc hiệu quả hơn khi dùng trong giai đoạn khởi phát của bệnh Parkinson.
Theo các tác giả, mối tương quan giữa hơi thở về đêm và bệnh Parkinson đã được ghi nhận vào năm 1817 bởi James Parkinson. Một bác sĩ y khoa người Anh, ông là người đầu tiên mô tả sáu cá nhân có các triệu chứng của căn bệnh mà ông gọi là chứng bệnh bại liệt , sau đó được đổi tên.
Nghiên cứu khác cũng cho thấy rằng sự thoái hóa thân não ở các khu vực kiểm soát hơi thở của bệnh nhân xảy ra sớm hơn nhiều năm so với các triệu chứng kỹ năng vận động và có thể là một dấu hiệu ban đầu của bệnh.
Các nhà nghiên cứu đã nhìn thấy cơ hội để sử dụng AI, một công cụ mạnh mẽ để phát hiện các mẫu và giúp chẩn đoán bệnh. Họ đã đào tạo một mạng lưới thần kinh để phân tích các kiểu thở và tìm hiểu những dấu hiệu của bệnh Parkinson.
Bộ dữ liệu nghiên cứu đã lấy mẫu 757 bệnh nhân Parkinson và 6.914 đối tượng kiểm soát, tổng cộng 120.000 giờ ngủ trong 11.964 đêm. Nhóm đã đào tạo mô hình mạng thần kinh trên một số GPU NVIDIA TITAN Xp bằng cách sử dụng khung học sâu PyTorch được tăng tốc cuDDN.
Hình 1. Tổng quan về mô hình AI để chẩn đoán bệnh Parkinson và dự đoán mức độ nghiêm trọng của bệnh từ các tín hiệu thở về đêm
Các nhà nghiên cứu đã phát triển một lượng lớn dữ liệu đến từ một máy phát vô tuyến không dây. Có bề ngoài tương tự như bộ định tuyến Wi-Fi, thiết bị phát ra sóng vô tuyến và ghi lại những thay đổi trong môi trường, bao gồm cả sự trồi lên và hạ xuống của ngực một người. Một mạng lưới thần kinh phân tích các mẫu và xác định xem bệnh Parkinson có trong mẫu hay không.
Mô hình AI, được triển khai bằng GPU NVIDIA TITAN Xp , có độ chính xác gần 80% trong việc phát hiện các trường hợp Parkinson và chính xác 82% trong việc chẩn đoán âm tính. Các thuật toán cũng có thể xác định mức độ nghiêm trọng của bệnh Parkinson và theo dõi sự tiến triển của bệnh theo thời gian.
Công trình có tiềm năng tăng tốc độ phát triển thuốc với các dấu tích sinh học kỹ thuật số mới được tìm thấy cho cả chẩn đoán và theo dõi tiến triển. Sử dụng các mô hình AI có khả năng phát hiện những thay đổi tinh tế của bệnh nhân và phản ứng với phương pháp điều trị mới có thể đẩy nhanh các thử nghiệm lâm sàng, giảm chi phí và cung cấp các phương pháp điều trị hiệu quả hơn.
Nó cũng có thể cung cấp các tùy chọn chăm sóc sức khỏe bình đẳng và dễ tiếp cận hơn cho những người ngoài trung tâm đô thị, nơi các bác sĩ thường hành nghề y.
Theo Yang, nhóm nghiên cứu hy vọng sẽ làm cho mô hình mạnh mẽ và chính xác hơn bằng cách thu thập và thử nghiệm dữ liệu về các quần thể và bệnh nhân đa dạng hơn trên toàn cầu. Họ cũng hình dung các trường hợp sử dụng cho mô hình để phát hiện các bệnh khác ngoài Parkinson.
“Chúng tôi tin rằng có cơ hội áp dụng phương pháp này để phát hiện các bệnh thần kinh khác, ví dụ như bệnh Alzheimer. Vấn đề quan trọng là chúng ta cần thu thập một tập dữ liệu lớn và đa dạng để thực hiện đào tạo và đánh giá mô hình nhằm xác nhận nghiêm ngặt, ”Yang nói.
(Theo Michelle Horton – Giám đốc truyền thông NVIDIA)