Thứ tư, ngày 27 tháng 09 năm 2023

Sinh viên làm mô hình chẩn đoán bệnh parkinson bằng điện não đồ

TP HCM – Nguyễn Thị Như Quỳnh sinh viên Đại học Khoa học Tự nhiên xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh parkinson.

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.

Nguyễn Thị Như Quỳnh mô tả quá trình đo điện não với nguồn dữ liệu hiển thị trên máy tính. Ảnh: Hà An

Nguyễn Thị Như Quỳnh mô tả quá trình đo điện não với nguồn dữ liệu hiển thị trên máy tính. Ảnh: Hà An

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. Ảnh: Hà An

Tín hiệu đo điện não chạy trên máy tính. Ảnh: Hà An

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.

Share on facebook
Share on whatsapp
Share on twitter
Share on pinterest
Share on linkedin

VĂN BẢN MỚI

1Kế hoạch số 11 Tổ chức Liên hoan tiếng hát Sinh viên toàn thành “Student – Sing – Shine” năm 2023
2Thông báo 51 Chương trình bồi dưỡng chức danh Chủ tịch, Phó Chủ tịch Hội Sinh viên Việt Nam các trường năm học 2023 – 2024
3Thông báo số 50 triển khai tham gia Chương trình “Hành trình bài ca sinh viên” năm 2023
4Thông báo số 49 Thực hiện khen thưởng chiến dịch tình nguyện Mùa hè xanh nhân dịp kỷ niệm 30 năm và Hội nghị tổng kết chiến dịch cấp cơ sở năm 2023
5Thông báo số 48 Mời hội viên, sinh viên tham gia cổ vũ vòng thi đấu loại trực tiếp Chương trình “Sinh viên Việt Nam thế hệ mới năm 2023”
6Thông báo số 47 Triển khai sử dụng hệ thống thư điện tử chung và cung cấp thông tin xây dựng danh bạ điện thoại của Hội Sinh viên Việt Nam Thành phố
7Thông báo số 46 – Kết quả thi đua công tác Hội và phong trào sinh viên Thành phố năm học 2022 – 2023
8Kế hoạch số 10 – Tổ chức các hoạt động thảo luận và lấy ý kiến góp ý văn kiện Đại hội đại biểu Hội Sinh viên Việt Nam Thành phố Hồ Chí Minh lần thứ VII, nhiệm kỳ 2023 – 2028
9Thông báo số 45 về việc Tổ chức Hội nghị lấy ý kiến góp ý dự thảo văn kiện Đại hội đại biểu Hội Sinh viên Việt Nam Thành phố Hồ Chí Minh lần thứ VII, nhiệm kỳ 2023 – 2028 trong cán bộ Hội chủ chốt, Thường trực các cơ sở Đoàn chưa có tổ chức Hội
10Thông báo số 44 Hội đồng 2 giải thưởng Bồ Câu Trắng năm học 2022 – 2023
Back To Top