KAIST phát triển AI có thể phát hiện sớm nguy cơ đột quỵ ngay tại nhà với độ chính xác hơn 96%

 
Các nhà nghiên cứu của Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Hàn Quốc (KAIST) vừa phát triển thành công một công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng phát hiện sớm nguy cơ mắc bệnh mạch máu não thông qua những thay đổi nhỏ trong sinh hoạt hằng ngày của người cao tuổi, ngay cả trước khi họ xuất hiện các triệu chứng rõ rệt hoặc phải đến bệnh viện.

Thông tin được KAIST công bố ngày 12/7 cho biết công nghệ mới được xây dựng dựa trên việc phân tích dữ liệu thực tế thu thập từ môi trường sống của người cao tuổi, mở ra triển vọng hỗ trợ theo dõi sức khỏe và cảnh báo sớm nguy cơ đột quỵ ngay tại nhà.

Trong nghiên cứu, nhóm khoa học đã sử dụng dữ liệu "lifelog" (dữ liệu ghi nhận hoạt động sinh hoạt hằng ngày) của 1.224 người cao tuổi do công ty Ribbon Care thu thập tại các hộ gia đình. Tổng cộng có 13.362 mẫu dữ liệu được ghi nhận theo từng chu kỳ 14 ngày.

Hệ thống AI được huấn luyện để phân tích đồng thời nhiều yếu tố như mức độ hoạt động hằng ngày, chất lượng giấc ngủ, nhịp sinh học, điều kiện môi trường trong nhà, cùng với độ tuổi và các bệnh mạn tính của từng người nhằm đánh giá nguy cơ mắc bệnh mạch máu não.

Điểm nổi bật của nghiên cứu là AI không chỉ phân tích dữ liệu tại một thời điểm mà còn theo dõi sự thay đổi trong lối sống theo thời gian để xác định khi nào nguy cơ bệnh bắt đầu gia tăng.

Nhóm nghiên cứu chia dữ liệu thành hai giai đoạn: dữ liệu trong vòng 4 tuần trước khi người bệnh được chẩn đoán là "giai đoạn cận chẩn đoán", và dữ liệu từ thời điểm trước đó ít nhất 12 tuần là "giai đoạn chưa cận chẩn đoán".

Kết quả cho thấy AI có thể phân biệt chính xác hai giai đoạn này với độ chính xác lên tới 96,53%.

Theo các nhà nghiên cứu, điều này chứng minh rằng chỉ cần theo dõi những thay đổi nhỏ trong sinh hoạt hằng ngày cũng có thể nhận biết nguy cơ bệnh mạch máu não từ rất sớm, trước khi người bệnh phải nhập viện hoặc xuất hiện các dấu hiệu lâm sàng rõ rệt.

Phân tích dữ liệu cũng chỉ ra nhiều dấu hiệu đáng chú ý.

Ở những người sắp được chẩn đoán mắc bệnh, hoạt động cơ thể vẫn diễn ra trong khoảng thời gian từ 22 giờ đến 2 giờ sáng – thời điểm lẽ ra cơ thể cần nghỉ ngơi và chuẩn bị cho giấc ngủ.

Điều này phản ánh tình trạng nhịp sinh học bị rối loạn, với thời gian đi ngủ muộn và sự khác biệt giữa hoạt động ban ngày và ban đêm không còn rõ rệt.

Ngoài ra, khi thời điểm chẩn đoán đến gần, mức độ vận động của người cao tuổi trong khoảng từ 18 giờ đến 22 giờ giảm đáng kể, đồng thời thời gian ít vận động hoặc không vận động kéo dài hơn bình thường.

Nghiên cứu cũng phát hiện môi trường sống có độ ẩm thấp, không khí khô là một trong những yếu tố quan trọng giúp AI nhận diện những trường hợp có nguy cơ cao.

Theo nhóm nghiên cứu, công nghệ này không nhằm thay thế bác sĩ hay các phương pháp chẩn đoán y khoa hiện nay.
Giáo sư Lim Ri-sa, thành viên nhóm nghiên cứu, cho biết mục tiêu của AI là phát hiện sớm các tín hiệu bất thường từ những thay đổi rất nhỏ trong cuộc sống hằng ngày của người cao tuổi, từ đó khuyến khích họ đến bệnh viện kiểm tra đúng thời điểm.

Các nhà khoa học kỳ vọng công nghệ này sẽ góp phần xây dựng các hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh tại nhà, đặc biệt trong bối cảnh dân số già hóa nhanh, giúp giảm nguy cơ đột quỵ và nâng cao hiệu quả phòng ngừa bệnh mạch máu não.