Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong phát hiện và điều trị Alzheimer_truc tiep bong da net

Khi David Graham thức dậy vào buổi sáng,ửdụngtrítuệnhântạotrongpháthiệnvàđiềutrịtruc tiep bong da net một thiết bị vuông vắn màu trắng được gắn lên tường phòng người đàn ông này tại Robbie's Place, một trung tâm hỗ trợ có trụ sở ở Marlborough, Massachusetts (Mỹ), bắt đầu ghi lại từng chuyển động. Mỗi khi David rời giường, thay quần áo, bước tới bên cửa sổ hoặc vào nhà tắm, thiết bị này đều ghi lại. Thậm chí nó còn phân biệt được bệnh nhân đang thức hay ngủ bằng việc sử dụng tín hiệu không dây công suất thấp để định hình tốc độ bước đi, địa điểm, thói quen ngủ hay thở. Mọi dữ liệu được gửi lên cloud, nơi các thuật toán máy học sẽ tìm ra được khuôn mẫu trong hàng nghìn cử động diễn ra hàng ngày.

Thiết bị này là một phần trong thí nghiệm giúp các nhà nghiên cứu theo dõi và tìm hiểu dấu hiệu của căn bệnh Alzheimer. Khi bệnh mới ở giai đoạn đầu, thật khó khăn để phát hiện ra triệu chứng. Các tổn thương não bộ có thể gây ra những thay đổi nhỏ trong hành vi và thói quen ngủ trong nhiều năm trước khi người bệnh trở nên nhầm lẫn và mất dần trí nhớ. Các nhà khoa học kỳ vọng trí tuệ nhân tạo AI có thể nhận ra những thay đổi đó sớm hơn và nhận diện những bệnh nhân có nguy cơ phát triển biến thể nặng nhất của Alzheimer. Việc phát hiện sớm những chỉ thị từ Alzheimer đem lại khả năng xác định các phương thức điều trị và hỗ trợ người thân trong gia đình có kế hoạch phù hợp. Những thiết bị được cài đặt thuật toán sẽ được lắp đặt trong nhà người bệnh hoặc các cơ sở điều trị để kiểm soát. Với những bệnh nhân đã được chẩn đoán mắc bệnh, công nghệ vẫn có ích giúp bác sĩ điều chỉnh theo tình trạng bệnh.

Các công ty dược cũng đang bày tỏ quan tâm tới thuật toán máy học để tìm hiểu lịch sử y khoa của bệnh nhân có tiềm năng điều trị bằng thuốc thử nghiệm. Hiện nay, không có phương pháp cụ thể để chẩn đoán Alzheimer. Không có một bài test cụ thể, và việc scan não bộ chưa đủ để xác định người có mắc căn bệnh này hay không. Thay vào đó, bác sĩ sẽ phải xem xét nhiều yếu tố, bao gồm bệnh sử  và các quan sát của người nhà hoặc nhân viên chăm sóc. Do vậy, máy học có thể tìm ra được những biểu hiện nhỏ mà người khác dễ bỏ qua.

David Graham chưa hề được chẩn đoán mắc bệnh Alzheimer, không giống như bốn bệnh nhân còn lại cũng được lắp đặt thiết bị thử nghiệm. Hành động của ông được theo dõi và so sánh với các biểu hiện của bệnh nhân mà bác sĩ nghi ngờ đang mắc Alzheimer.