Phát triển thành công mô hình AI có thể dự đoán trước cơn động kinh, chính xác tới 99,6%

Mới đây, 2 nhà nghiên cứu đến từ Đại học Louisiana, Hoa Kỳ đã phát triển thành công một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán chính xác các cơn động kinh trước khi chúng diễn ra với độ chính xác gần như tuyệt đối: 99.6%.

Theo ước tính của Tổ chức Y tế Thế giới, cứ 1000 người trưởng thành thì có từ 4 đến 10 người đã từng gặp phải các chứng động kinh. Trong đó, 70% các trường hợp có thể được giảm nhẹ bằng thuốc. Tuy nhiên vấn đề nằm ở chỗ các triệu chứng trước khi phát cơn thường không rõ ràng, khiến đa số bệnh nhân không thể biết khi nào họ bước vào giai đoạn trực tiếp trước khi cơn động kinh xảy ra, trong khi đây lại là giai đoạn vàng để triển khai các biện pháp can thiệp giảm nhẹ tình hình.

Việc dự đoán chính xác cơn động kinh trước khi nó xảy ra có thể được coi là một kỳ công trong lĩnh vực y tế, và quan trọng hơn thành công này lại bắt nguồn từ một hệ thống AI.

Hiệu suất của một hệ thống học máy như vậy, về cơ bản, vận hành dựa trên lượng dữ liệu mà nó được đào tạo. Tức là nếu bạn càng cung cấp cho chúng nhiều dữ liệu trong quá trình đào tạo thì kết quả sau này sẽ càng tốt. Tuy nhiên mọi chuyện không hề đơn giản trong trường hợp của chứng bệnh động kinh. Tần suất, thời gian phát hiện trước khi khởi phát, và cường độ tương đối của một cơn động kinh sẽ rất khác biệt tùy theo từng đối tượng cụ thể. Chẳng hạn trong trường hợp đào tạo một hệ thống AI nhận diện các loài động vật, các chuyên gia chỉ cần đào tạo AI bằng cách cung cấp cho chúng dữ liệu là những bức ảnh về động vật, càng nhiều càng tốt. Nhưng với bệnh động kinh thì lại khác, bạn không thể sử dụng bộ dữ liệu huấn luyện cho mục đích chung để tạo ra hệ thống phát hiện dấu hiệu cơn động kinh cho từng bệnh nhân.

Để giải quyết vấn đề trên, các nhà nghiên cứu đã quyết định sử dụng các dữ liệu là hồ sơ quét EEG sọ não của mỗi bệnh nhân trong thời gian dài, sau đó phân tích và đúc kết những tín hiệu cơ sở liên quan đến sự bất thường trong hoạt động của não bộ trước, trong và sau khi các cơn động kinh diễn ra. Cách đào tạo này đã giúp mô hình AI của 2 nhà khoa học đạt độ chính xác gần như tuyệt đối, lên tới 99.6% trong chẩn đoán tiền động kinh, với tỷ lệ phát hiện sai gần như bằng 0.

Hiện nhóm nghiên cứu đã quyết định phát triển hệ thống phần cứng và chipset phù hợp để hỗ trợ cho mô hình AI. Mặc dù việc phát triển và thử nghiệm có thể sẽ mất một thời gian tương đối dài, nhưng triển vọng về một thiết bị đeo nhỏ gọn, được cá nhân hóa để hỗ trợ điều trị bệnh động kinh là hoàn toàn khả thi.