Một công cụ AI đột phá có thể sàng lọc bệnh Parkinson với độ chính xác cao chỉ bằng cách phân tích một video nụ cười ngắn. Nghiên cứu mới mở ra hy vọng về một phương pháp chẩn đoán sớm dễ tiếp cận, chi phí thấp và không có rào cản địa lý.
Một nghiên cứu đột phá vừa được công bố trên một tạp chí y khoa uy tín cho thấy một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) mới có thể sàng lọc bệnh Parkinson với độ chính xác cao chỉ thông qua việc phân tích các video ghi lại nụ cười. Đây được xem là một bước tiến đầy hứa hẹn trong việc chẩn đoán sớm căn bệnh phức tạp này.
Phương pháp mới này yêu cầu người tham gia tự ghi lại một đoạn video ngắn mô phỏng các biểu cảm khuôn mặt, trong đó có nụ cười, thông qua một nền tảng trực tuyến. Sau đó, thuật toán AI sẽ phân tích video, trích xuất các điểm mốc trên khuôn mặt và đo lường các đơn vị hành động để định lượng tình trạng giảm cử động cơ mặt – một triệu chứng vận động phổ biến của bệnh Parkinson. Mô hình AI được huấn luyện trên một bộ dữ liệu lớn gồm 1.452 người, bao gồm 391 bệnh nhân đã được chẩn đoán.
Kết quả cho thấy, chỉ dựa trên video nụ cười, mô hình đạt độ chính xác tổng thể là 87,9%, với độ nhạy (khả năng xác định đúng người bệnh) là 76,8% và độ đặc hiệu (khả năng xác định đúng người không bệnh) là 91,4%. Đáng chú ý, công cụ này vẫn duy trì hiệu quả khi được thử nghiệm trên các nhóm dân số đa dạng từ Bắc Mỹ và Bangladesh, cho thấy tiềm năng ứng dụng toàn cầu.
Phát hiện này có ý nghĩa quan trọng trong bối cảnh việc chẩn đoán sớm bệnh Parkinson vẫn còn nhiều thách thức do hạn chế trong việc tiếp cận các chuyên gia và phải đánh giá trực tiếp. Với khoảng 90.000 ca mắc mới được chẩn đoán mỗi năm tại Mỹ và con số dự kiến sẽ tăng lên 1,2 triệu người vào năm 2030, các công cụ sàng lọc từ xa, tiết kiệm chi phí như thế này có thể giúp thu hẹp khoảng cách chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là đối với các cộng đồng ở vùng sâu vùng xa hoặc còn thiếu thốn dịch vụ y tế.
Một điểm đáng khích lệ của nghiên cứu là mô hình AI không cho thấy sự khác biệt đáng kể về hiệu suất giữa các nhóm giới tính và dân tộc khác nhau, thể hiện tính công bằng trong chẩn đoán. Các tác giả cũng nhấn mạnh việc tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư. Mặc dù mã nguồn xử lý video và thuật toán được công khai để cộng đồng khoa học kiểm chứng, dữ liệu video gốc của bệnh nhân được bảo mật theo luật bảo mật y tế của Hoa Kỳ.
Tác giả chính của nghiên cứu, ông Tariq Adnan, kết luận: “Các video nụ cười có thể phân biệt hiệu quả giữa người mắc và không mắc bệnh Parkinson, cung cấp một phương pháp sàng lọc dễ dàng, dễ tiếp cận và chi phí thấp, đặc biệt hữu ích khi việc tiếp cận chẩn đoán lâm sàng còn hạn chế”.
Các bước tiếp theo của nhóm nghiên cứu bao gồm việc xác thực công cụ trên quy mô lớn hơn và tiếp tục cải tiến thuật toán để tối ưu hóa độ chính xác, tiến tới việc đưa công nghệ này vào ứng dụng lâm sàng.
