(Hình minh hoạ)
Làm thế nào trí tuệ nhân tạo (AI) và nhận dạng khuôn mặt (Facial Recognition) có thể phát hiện đột quỵ và các bệnh khác?
Đột phá từ Đại học Johns Hopkins
Các nhà nghiên cứu đang huấn luyện cho thuật toán máy tính (computer algorithm) cách nhận biết các dấu hiệu đột quỵ trên khuôn mặt để giúp phát hiện nhanh bệnh và điều trị sớm.
Tại Bệnh viện Johns Hopkins, một số bệnh nhân có nguy cơ đột quỵ đã nhận được đề nghị bất thường từ bác sĩ: Quay phim khuôn mặt của họ. Lý do, các đặc điểm trên khuôn mặt có thể báo hiệu nguy cơ đột quỵ thay vì chờ chụp cắt lớp não và xét nghiệm máu mất nhiều thời gian. Quá trình điều trị cũng được bắt đầu sớm hơn và khả năng hồi phục sẽ cao hơn.
Sử dụng kho dữ liệu về đột quỵ, nhóm nghiên cứu của Johns Hopkins đang “dạy” cho thuật toán máy tính cách nhận biết những thay đổi về đặc điểm khuôn mặt của bệnh nhân, như tê liệt một số cơ mặt hoặc cử động mắt bất thường (dấu hiệu tổn thương não do đột quỵ) mà không cần chờ đến lúc co giật, đau nửa đầu nghiêm trọng hoặc rối loạn lo âu mới kết luận.
Robert David Stevens, Giám đốc y học chính xác kiêm trưởng bộ phận tin học, tích hợp và đổi mới tại Trường Y khoa Johns Hopkins nhận định: “Khuôn mặt có lẽ là một trong những hệ thống chứa tín hiệu phức tạp nhất trong vũ trụ! Chúng ta thực sự có thể đo lường những gì đang xảy ra trên khuôn mặt rồi sau đó sử dụng các kỹ thuật phân tích tiên tiến và AI xử lý lượng lớn thông tin để có những hiểu biết mới về bệnh tật”.
Trong khi đó, các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) cũng nghiên cứu FR để chẩn đoán tiến triển của bệnh xơ cứng teo cơ bên (amyotrophic lateral sclerosis-ALS, một bệnh thoái hóa thần kinh tiến triển tấn công các tế bào thần kinh trong não và tủy sống, dẫn đến suy giảm cơ ảnh hưởng đến cử động, lời nói và cuối cùng là hơi thở).
(Hình minh hoạ: pexels-mart-production)
Một công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Florida đã phát triển một công cụ giúp các bác sĩ nhi khoa chẩn đoán các tình trạng di truyền hiếm gặp bằng cách phân tích hình ảnh các đặc điểm trên khuôn mặt của trẻ em. Tuy nhiên, một số chuyên gia y tế tin rằng những công nghệ này chưa sẵn sàng để sử dụng rộng rãi cho đến khi các bác sĩ và bệnh nhân của họ thực sự tin tưởng vào cách các thuật toán đưa ra quyết định từ khuôn mặt bệnh nhân.
Nhưng các nghiên cứu bước đầu cho thấy tiềm năng của việc quét khuôn mặt bằng trình quét nhúng (embed) trong camera của điện thoại thông minh, thậm chí trong gương soi phòng tắm để theo dõi sức khỏe chung của chúng ta đồng thời phát hiện các dấu hiệu của các bệnh thần kinh mãn tính như chứng mất trí nhớ.
“Các thuật toán cũng có thể được sử dụng để theo dõi hiệu quả của một phương pháp điều trị hoặc loại thuốc nào đó bằng cách phát hiện những thay đổi trên khuôn mặt” – một nhà nghiên cứu nói.
Ken Stein, Giám đốc y tế tại công ty y sinh Boston Scientific từng sử dụng thuật toán AI trong máy theo dõi tim để dự đoán nguy cơ suy tim ở một số bệnh nhân, cho biết: “Vấn đề còn lại là làm sao để mọi người hành động nhanh khi nhìn thấy dữ liệu khuôn mặt trong gương, trên màn hình máy tính. Cho đến nay, ứng dụng thành công nhất của AI trong y học vẫn là các phần mềm AI giải thích hình ảnh chụp X-quang hoặc các loại quét khác đang được các bác sĩ sử dụng. AI hoạt động như một bản sao lưu cho chẩn đoán của bác sĩ. Dĩ nhiên, nếu AI phải làm việc quá sức thì độ tin tưởng sẽ bị ảnh hưởng”.
Vẫn chỉ là trợ thủ cho bác sĩ
Do AI tham gia chẩn đoán các tình trạng sức khỏe khác nhau như bệnh tim, ung thư hoặc chứng mất trí nhớ, các nhà khoa học phát triển các thuật toán máy tính chẩn đoán qua khuôn mặt sẽ phải hợp tác chặt chẽ với các bác sĩ chuyên môn để giải thích cách AI đưa ra kết luận chẩn đoán.
Được phát triển lần đầu tiên vào đầu thập niên 1970, đến đầu thập niên 1990 công nghệ FR đã gây được tiếng vang khi một nhóm nghiên cứu tại MIT “dịch” thành công hình ảnh khuôn mặt thành một chuỗi số mà máy tính có thể hiểu được.
Trong những năm gần đây, một nghiên cứu do Ngũ Giác Đài tài trợ để cải thiện công nghệ FR đã được cảnh sát áp dụng rộng rãi trong việc xác định nghi phạm tội hình sự. Tuy nhiên, các nhóm nhân quyền đã bày tỏ mối quan ngại một số chương trình FR kém chính xác màu da sẽ dẫn đến việc bắt giữ sai.
Mạng xã hội Facebook phải ngưng sử dụng phần mềm FR của nó vào năm 2021 cũng vì sợ xâm phạm quyền riêng tư của người dùng. Bất chấp những lo ngại này, các nhà nghiên cứu vẫn hy vọng AI sẽ được dùng để xác định các dấu hiệu sớm nguy cơ đột quỵ và các tình trạng thần kinh khác trước khi chúng bộc phát và tiếp tục chẩn đoán điều trị sau đó.
Khi bệnh nhân bị đột quỵ, dòng máu đến não bị tắc nghẽn có thể phá hủy hoặc làm hỏng vùng kiểm soát trí nhớ, lời nói và các cơ mặt khác nhau. “Liệu chúng ta có thể tận dụng khuôn mặt như cửa sổ để giải mã những gì đang xảy ra bên trong cơ thể?” – Tiến sĩ Stevens đặt câu hỏi.
(Hình minh hoạ: pexels-tara-winstead)
Các nhà nghiên cứu của Johns Hopkins quay video hình ảnh một số bệnh nhân đã nhập viện và vừa chuyển vào do nghi ngờ đột quỵ. Sau đó họ tải video lên cơ sở dữ liệu huấn luyện thuật toán với hy vọng nó sẽ học được cách phát hiện đột quỵ. Để cải thiện độ chính xác, họ đã tải lên nhiều lần. Thử nghiệm sơ bộ độ chính xác của thuật toán trên 40 bệnh nhân được chẩn đoán đột quỵ, thuật toán trùng với kết luận của bác sĩ đến 70%.
Tiến sĩ Stevens cho biết nhóm nghiên cứu cũng đang kiểm tra các dấu hiệu sinh tồn của con người như huyết áp và nhịp tim bằng cách phân tích cách một nguồn sáng trực tiếp phản chiếu trên da mặt của họ và thấy độ phản chiếu khác biệt tùy thuộc vào lưu lượng máu dưới bề mặt da.
Ông giải thích: “Khuôn mặt chúng ta rất khó nhận thấy những thay đổi nhỏ về màu sắc. Nhưng sử dụng một thuật toán rất đơn giản, chúng ta có thể phát hiện nhịp tim bất thường, mức oxy trong máu và thậm chí cả huyết áp”.
Các công ty công nghệ tham gia
Công ty công nghệ sinh học FDNA có trụ sở tại tiểu bang Florida đã phát triển phần mềm Face2Gene có khả năng nhận dạng khuôn mặt để chẩn đoán các tình trạng di truyền hiếm gặp ở trẻ em. Phần mềm cho phép bác sĩ tải các bản quét khuôn mặt của bệnh nhân lên ứng dụng Face2Gene cài trên điện thoại thông minh và sau đó nhận được đề xuất xem hình ảnh đó có báo trước một trong 1,500 tình trạng hoặc hội chứng sức khoẻ liên quan đến các đặc điểm trên khuôn mặt không.
Erik Feingold, Phát ngôn viên của FDNA cho biết: “Lợi ích của phần mềm là phát hiện sớm. Face2Gene hiện đã có 47,000 người dùng. Đó là các nhà di truyền học, nhà thần kinh học, chuyên gia nhi khoa và nhà nghiên cứu”.
Tại thành phố Boston, các nhà nghiên cứu của bệnh viện Massachusetts General Hospital và MIT đang sử dụng FR để xác định và theo dõi ALS. Nhóm hợp tác với EverythingALS, một quỹ bệnh nhân ALS phi lợi nhuận được Indu Navar, một doanh nhân công nghệ thành lập để đẩy nhanh các phương pháp chẩn đoán và các phương pháp chữa trị tiềm năng cho căn bệnh này.
Trở lại năm 2016, Peter Cohen, từng có chân trong ban giám đốc Amazon, chồng của Navar cảm thấy mắt cá chân đột nhiên yếu và đi lại khó khăn. Một bác sĩ chỉnh hình bảo ông đến gặp bác sĩ thần kinh và người này khuyên ông hãy chờ xem liệu nó có tự biến mất hay do nhiễm virus. Navar nói: “Chúng tôi mất đến hai năm mới chẩn đoán xong! Tình trạng của anh ấy tiếp tục xấu đi nhưng họ cứ trấn an là… hãy chờ xem!”.
(Hình minh hoạ: pexels-rfstudio)
Cuối cùng, Cohen được chẩn đoán chính thức mắc ALS và qua đời năm 2019 ở tuổi 52. Trong những tuần cuối đời, Navar và chồng nói nhiều về cách cải thiện chẩn đoán ALS thông qua công nghệ hình ảnh và AI. Thậm chí bà còn quay phim người chồng đi bộ để hiểu thêm sự tiến triển của bệnh.
Ernest Fraenkel, giáo sư kỹ thuật sinh học tại MIT, hiện hợp tác với EverythingALS, cho biết: “Chúng tôi muốn tìm ra những cách tốt hơn để đánh giá các triệu chứng và hiệu quả các loại thuốc trị căn bệnh này”. Ông và các đồng nghiệp đã phát triển thuật toán phân tích video bệnh nhân ALS dựa vào các chuyển động trên khuôn mặt, đo khoảng cách giữa hai môi (dấu hiệu ban đầu để quyết định tầm soát ALS) và những thay đổi trong cách phát âm.
Trong 18 tháng qua, nhóm nghiên cứu đã tuyển dụng 1,000 tình nguyện viên và đang cố gắng xác định xem liệu một trong ba loại thuốc được phê duyệt để điều trị các triệu chứng ALS có thật sự hiệu quả không.
Tiến sĩ Fraenkel kết luận: “Bất chấp những kết quả ban đầu đầy hứa hẹn, việc sử dụng AI hiện nay mới chỉ được xem như công cụ hỗ trợ hơn là một công cụ chẩn đoán bệnh. Chẩn đoán sớm rất khó khăn, nhưng những gì đã đạt được cho thấy cuối cùng nó sẽ thành công”.
Lê Tây Sơn
Tho SGN News ngày 16 tháng 4, 2023
Be the first to comment