Từng nghe câu chuyện từ một đồng nghiệp về người thân mắc Alzheimer, do phát hiện muộn, bà không còn nhận ra con cháu, những sinh hoạt hàng ngày gặp rất nhiều khó khăn, TS Hương nghĩ đến việc tìm giải pháp chẩn đoán bệnh này.
Với 6 năm nghiên cứu về thần kinh học tại Đại học Stanford (Mỹ), năm 2018, TS Hà Thị Thanh Hương (32 tuổi) quyết định trở về Việt Nam để tiếp tục phát triển lĩnh vực này tại Khoa Kỹ thuật Y sinh, Đại học Quốc tế (ĐHQG TP HCM).
Chị cho biết, tình trạng phát hiện người thân mắc bệnh Alzheimer muộn khá phổ biến, khi biết thì bệnh đã tương đối nặng. Bệnh Alzheimer phát hiện cũng khó chữa, nguy cơ xuất hiện từ độ tuổi 55, đến nay chưa có thuốc điều trị triệt để mà chỉ làm giảm triệu chứng về mất trí nhớ, vấn đề tâm thần, tâm lý. Nếu phát hiện sớm khả năng cải thiện tốt hơn.
Giữa năm 2019, TS Hương cùng các cộng sự là các sinh viên trong khoa và các kỹ sư công nghệ thành lập dự án Brain Analytics, sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phát triển phần mềm đưa ra tỷ lệ xác suất mắc bệnh, rút ngắn thời gian chẩn đoán bệnh Alzheimer.
TS Hà Thị Thanh Hương, nhà thần kinh học. Ảnh: NVCC
Thông thường tại bệnh viện và các trung tâm chăm sóc trí tuệ, quy trình chẩn đoán Alzheimer được bắt đầu bằng việc trả lời câu hỏi liên quan đến thần kinh và tâm lý, sau đó xét nghiệm máu và chụp ảnh cộng hưởng từ não (MRI).Từ đây, bác sĩ xác định não bộ có xuất hiện đặc điểm thoái hóa hoặc chấn thương hay không. Quá trình đọc và phân tích ảnh MRI sọ não kéo dài trong một tiếng.
TS Hương cho biết, phần mềm AI do nhóm phát triển, tham gia từ công đoạn phân tích ảnh MRI một cách tự động, dựa trên căn cứ thông tin các vùng có biểu hiện, phần mềm trả kết quả về xác suất mắc Alzheimer.
Các bác sĩ có thể căn cứ vào chẩn đoán này để đưa ra quyết định cuối cùng và phác đồ điều trị cho từng bệnh nhân. "Khi có sự hỗ trợ của AI, quá trình phân tích và trả kết quả được rút ngắn còn 10 phút", chị nói.
Phần mềm sử dụng ảnh cộng hưởng từ não để đưa ra xác suất mắc bệnh Alzheimer. Ảnh: Nhóm nghiên cứu
Theo TS Hương, phần mềm này có thể đưa ra dự đoán chính xác 96% nhờ quá trình đào tạo từ bộ dữ liệu với hơn 460 bức ảnh MRI được chia đều thành 2 nhóm, gồm ảnh người bình thường và của bệnh nhân Alzheimer. Nguồn ảnh này đã được xây dựng và dán nhãn bởi Viện Sức khỏe Mỹ (ADNI), sau đó, được nhóm tinh chỉnh để giảm độ mờ, méo ảnh.
Từ đây, nhóm phát triển các thuật toán để chiết xuất những vùng đặc trưng trong mỗi bức ảnh cộng hưởng từ não. "Đặc trưng mỗi khu não có thể là sự khác biệt về độ dày các vùng thùy não hoặc vỏ não. AI được đào tạo để nhận biết những dấu hiệu bất thường này trong ảnh MRI liên quan đến bệnh Alzheimer", TS Hương giải thích.
Sử dụng ngôn ngữ Python với ưu điểm cú pháp ngắn gọn, TS Hương và cộng sự chỉ mất khoảng 3 tháng để hoàn thành phần thuật toán. Phần mềm dưới dạng trang web có giao diện về thông tin sức khỏe cá nhân bao gồm kết quả chẩn đoán, chế độ ăn cho người Alzheimer và kế hoạch điều trị cho người bệnh.
Giao diện của phần mềm do nhóm phát triển. Ảnh: Nhóm nghiên cứu
Phần mềm chẩn đoán chính xác tới 96%, tuy nhiên TS Hương cho rằng kết quả này còn thấp so với phần mềm quốc tế (99,5%). Yếu tố khó nhất để phần mềm tăng độ chính xác và dễ dàng áp dụng thực tế trong nước là cần bộ dữ liệu ảnh MRI của người Việt.
Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu đã kết nối và thỏa thuận hợp tác với Bệnh viện Nguyễn Tri Phương, Bệnh viện Đại học Y dược TP HCM và Bệnh viện 30/4 hỗ trợ, cung cấp bộ dữ liệu ảnh cộng hưởng từ não người Việt cũng như xây dựng quy chuẩn về hình ảnh của dự án. Ngoài ra, nhóm đang trong quá trình xin đề tài của sở Khoa học và Công nghệ TP HCM để có thể đủ chi phí xây dựng bộ dữ liệu cho dự án này.
"Sau khi bác sĩ sử dụng và đánh giá về độ tin cậy của kết quả, hội chăm sóc trí tuệ Việt Nam tiếp tục cân nhắc có nên đưa phần mềm này vào quy trình chẩn đoán hiện nay", TS Hương nói về các bước tiếp theo của dự án và cho rằng chặng đường này có thể kéo dài tới 5-6 năm.
Trước đó, hồi tháng 9/2020, nhóm đã khảo sát các bác sĩ chuyên khoa thần kinh hoặc làm việc trực tiếp về chẩn đoán Alzheimer, kết quả cho thấy, trên 83% bác sĩ muốn sử dụng phần mềm này để trợ giúp cho việc chẩn đoán. "Điều này giúp nhóm có thêm động lực để làm phần mềm hoàn chỉnh hơn", TS Hương chia sẻ.
Theo vnexpress