Hệ thống AI dùng đồng hồ thông minh để phát hiện sớm rủi ro sức khỏe tiềm ẩn với độ chính xác cao

Các nhà nghiên cứu từ Đại học Sapienza (Rome) vừa phát triển một hệ thống phát hiện bất thường có tên AI on the Pulse, được thiết kế để giám sát bệnh nhân liên tục — đặc biệt là những người mắc bệnh thoái hóa thần kinh.

Hệ thống này kết hợp dữ liệu từ cảm biến đeo tay (như đồng hồ thông minh) và các công nghệ cảm biến môi trường với một mô hình AI xử lý chuỗi thời gian tiên tiến mang tên UniTS. Tuy dùng được thiết bị phổ biến như smartwatch, nhưng khả năng của AI on the Pulse vượt xa những gì các thiết bị này thường mang lại.

Hiệu quả vượt trội so với các phương pháp hiện tại

Theo nhóm nghiên cứu, AI on the Pulse có thể tự động học thói quen sinh lý và hành vi riêng của từng bệnh nhân. Nhờ đó, nó phát hiện được những thay đổi dù rất nhỏ, có thể là dấu hiệu cảnh báo sớm rủi ro sức khỏe.

Điểm đáng chú ý là hệ thống này không chỉ nằm trên lý thuyết — nó đã được triển khai thực tế trong môi trường chăm sóc tại nhà, gọi là @HOME.

AI on the Pulse, sử dụng mô hình UniTS, đạt hiệu quả cao hơn 12 phương pháp phát hiện bất thường tiên tiến khác, với mức cải thiện khoảng 22% F1-score (thước đo đánh giá độ chính xác).

Hệ thống cũng chứng minh được khả năng hoạt động ổn định cả trên thiết bị y tế chuyên dụng (như ECG) và thiết bị tiêu dùng (như smartwatch).

Trong nghiên cứu, nhóm thử nghiệm với dữ liệu từ 6 bệnh nhân cao tuổi mắc bệnh thần kinh giai đoạn đầu. Một bác sĩ lão khoa đã đánh giá các cảnh báo từ hệ thống và xác nhận 93,75% là chính xác, chỉ 6,25% là do lỗi cảm biến. Các cảnh báo được bác sĩ đánh giá là có ý nghĩa lâm sàng thực sự.

Học thói quen sinh lý và hành vi của từng cá nhân

Một thách thức lớn là dữ liệu thiếu hụt khi theo dõi lâu dài. Nhóm nghiên cứu đã khắc phục bằng phương pháp nội suy.

Nhờ khả năng thích nghi theo từng bệnh nhân, hệ thống chỉ ghi nhận 32 cảnh báo trong suốt 3 tháng, hạn chế tình trạng báo động giả ở những người có chỉ số bất thường nhưng ổn định.

AI on the Pulse thu thập nhiều dữ liệu cá nhân như nhịp tim, các giai đoạn ngủ, nhịp thở, vị trí trong phòng... Mục tiêu là đưa ra cảnh báo thời gian thực để nhân viên y tế hoặc người chăm sóc có thể can thiệp ngay tại nhà.

Ngoài ra, hệ thống còn sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để giải thích kết quả một cách dễ hiểu cho nhân viên y tế.

Trong tương lai. Nhóm nghiên cứu muốn mở rộng phạm vi triển khai và tiến tới áp dụng ở quy mô lâm sàng. Mã nguồn AI on the Pulse hiện đã được chia sẻ trên GitHub để cộng đồng có thể thử nghiệm và phát triển sâu hơn.