Công nghệ thử máu với trí tuệ nhân tạo của IBM có thể cảnh báo sớm chứng Alzheimer

Bước tiến mới của IBM thực sự đột phá, trong bối cảnh hàng loạt nỗ lực tìm cách chữa trị Alzheimer tới nay đều thất bại. Một nhóm các nhà nghiên cứu của “người khổng lồ xanh” đã tận dụng công nghệ học máy (machine learning) để tìm ra những dấu hiệu sinh học liên quan tới căn bệnh này: Hợp chất amyloid-beta có thể phát hiện chỉ bằng phép thử máu rất đơn giản.

Theo công bố, giải pháp mới thậm chí có thể đánh giá được nguy cơ mắc Alzheimer của một cá nhân sớm hơn đáng kể so với các phương thức chụp não hiện nay. Nhờ vậy, các bác sĩ có thể chủ động chăm sóc bệnh nhân từ sớm hơn rất nhiều, làm chậm lại tiến trình bệnh.

Trước đây, một nghiên cứu được công bố vào năm 2017 đã chỉ ra rằng, amyloid-beta sẽ tập trung trong dịch tủy sống của bệnh nhân hàng chục năm trước khi những dấu hiệu Alzheimer xuất hiện. Những người bệnh bắt đầu suy giảm nhận thức nhẹ với nồng độ amyloid-beta trong dịch tủy sống cao hơn bình thường khoảng 2,5 lần, hầu như đang đối mặt với Alzheimer.

Tuy nhiên, việc lấy mẫu dịch tủy sống để xét nghiệm lại đắt đỏ và nguy hiểm, không phù hợp với mục đích nhận biết sớm. Chính vì vậy, các nhà khoa học tại IBM đã chọn cách sử dụng công nghệ học máy để nhận diện các protein trong máu, cho phép dự đoán sự tập trung của amyloid-beta trong dịch tủy sống. Theo hãng công nghệ hàng đầu thế giới này, đây là lần đầu tiên công nghệ này được ứng dụng, và sự thành công của nó sẽ mở đường cho việc triển khai học máy nhằm nhận biết thêm các căn bệnh thần kinh trong tương lai.

Cũng theo IBM, dù việc xét nghiệm dịch tủy sống chắc chắn cho kết quả chính xác hơn, nhưng công nghệ học máy cũng cho phép dự đoán nguy cơ Alzheimer đúng với tỷ lệ 77%. Tuy nhiên, quy trình dự đoán hiện vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm ban đầu, và đòi hỏi được kiểm nghiệm thêm trước khi đưa vào ứng dụng thực tế. Một trong những khó khăn lớn nhất đó là tìm những người tình nguyện tham gia các thí nghiệm, bởi lẽ, hầu hết những người chấp thuận thử nghiệm đều đã vượt qua giai đoạn phát hiện sớm.