Trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện việc nhận biết bệnh sa sút trí tuệ như thế nào?

Khoảng 50 triệu người trên toàn thế giới đang sống chung với chứng sa sút trí tuệ, và con số này được dự báo sẽ tăng gấp ba lần vào năm 2050, theo Báo cáo Thế giới về Bệnh Alzheimer. Tại Úc, vẫn còn nhu cầu cấp thiết trong việc cải thiện đáng kể các phương pháp thống kê số người mắc chứng sa sút trí tuệ. Việc nhận diện chính xác là yếu tố then chốt để hiểu đúng quy mô thực sự của vấn đề ở cấp quốc gia, từ đó có thể lập kế hoạch hiệu quả cho các dịch vụ y tế. Tuy nhiên, các dữ liệu y tế thường quy hiện đang được sử dụng cho mục đích này có khả năng đánh giá thấp số lượng người mắc bệnh. Việc tiếp xúc thường xuyên với hệ thống y tế và các đợt nhập viện là cơ hội quan trọng để giải quyết vấn đề này. Hiện nay, trong các bệnh viện, chứng sa sút trí tuệ được ghi nhận dựa trên việc thu thập thông tin từ hồ sơ do các nhân viên y tế thực hiện thông qua mã hoá– những người thường gặp khó khăn khi phải xử lý một lượng lớn thông tin viết tay trong hồ sơ.

Trong một nghiên cứu thực hiện trên hơn 1.000 người từ 60 tuổi trở lên tại khu vực Frankston–Mornington Peninsula, các thuật toán kết hợp giữa dữ liệu truyền thống và trí tuệ nhân tạo (AI) trên hồ sơ y tế điện tử đã cho thấy độ chính xác cao trong việc xác định một cá nhân có khả năng mắc chứng sa sút trí tuệ hay không. Được hỗ trợ bởi các cơ quan y tế quốc gia, sáng kiến này có tiềm năng thay đổi căn bản cách thức xác định, thống kê và quản lý bệnh sa sút trí tuệ trong hệ thống chăm sóc sức khỏe.

Trước bối cảnh số ca mắc bệnh sa sút trí tuệ ngày càng gia tăng trên toàn cầu và những khó khăn trong việc chẩn đoán chính xác thông qua mã hóa y tế truyền thống, cách tiếp cận mới này có khả năng làm thay đổi đáng kể cục diện tại Úc trong lĩnh vực này.

Nhóm nghiên cứu đặt trụ sở tại Peninsula Health, bao gồm các thành viên từ nhóm nền tảng dữ liệu lão hóa lành mạnh của NCHA và các chuyên gia lâm sàng đến từ Úc và Hoa Kỳ, đã giải quyết vấn đề này bằng cách ứng dụng AI. Họ phát hiện rằng một hình thức AI cụ thể, gọi là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), khi áp dụng vào văn bản trong hồ sơ y tế, có thể tăng cường đáng kể khả năng nhận diện chứng sa sút trí tuệ. Dự án đã nhận được sự tài trợ từ Hội đồng Nghiên cứu Y tế và Sức khỏe Quốc gia, Quỹ Nghiên cứu Y tế Tương lai, và Bộ Y tế & Chăm sóc Người cao tuổi.

Bài báo khoa học đã qua bình duyệt của nhóm, với tiêu đề “Thuật toán Hai Luồng trong Phát hiện Sa sút Trí tuệ: Khai thác Dữ liệu Có cấu trúc và Phi cấu trúc từ Hồ sơ Y tế Điện tử”, được công bố trên tạp chí Alzheimer’s & Dementia, cho thấy các thuật toán kết hợp phương pháp truyền thống với AI đã đạt độ chính xác rất cao trong việc phát hiện sự hiện diện của chứng sa sút trí tuệ từ thông tin trong hồ sơ y tế điện tử.

TS. Taya Collyer, tác giả chính của nghiên cứu, cho biết nghiên cứu dựa trên các đối tượng từ 60 tuổi trở lên, được các chuyên gia chẩn đoán sa sút trí tuệ thông qua các phương pháp tiêu chuẩn vàng, và một nhóm so sánh không mắc bệnh này. Theo TS Collyer, việc truy cập vào hồ sơ sức khỏe điện tử chất lượng cao từ Nền tảng Dữ liệu Lão hóa Lành mạnh đã hỗ trợ tập hợp dữ liệu một cách hiệu quả để giải quyết vấn đề này. Phần mềm chuyên dụng đã được sử dụng để xử lý khối lượng lớn dữ liệu văn bản tự do theo cách cho phép áp dụng các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nhóm tác giả sau đó đã phát triển các thuật toán phát hiện sa sút trí tuệ thông qua hai hướng tiếp cận: một dòng truyền thống sử dụng dữ liệu có cấu trúc thông thường và một dòng sử dụng NLP cho các hồ sơ văn bản. 

Đối với dòng truyền thống, ngoài các mã tiêu chuẩn liên quan đến sa sút trí tuệ, nhóm nghiên cứu còn thu thập thông tin phản ánh các yếu tố nhân khẩu học, tình trạng kinh tế xã hội, việc sử dụng thuốc, mức độ sử dụng dịch vụ y tế khẩn cấp và phòng khám, cũng như các sự kiện xảy ra trong bệnh viện như tình trạng lú lẫn hoặc hành vi rối loạn. Đối với dòng NLP, nhóm nghiên cứu đã hợp tác với các chuyên gia lâm sàng để định hướng phân tích, nhằm đảm bảo tính phù hợp trong bối cảnh lâm sàng.

GS. Velandai Srikanth (Giám đốc NCHA, chủ nhiệm đề tài nghiên cứu) cho biết tác động trong tương lai của phương pháp mới này là rất đáng kỳ vọng, không chỉ ở khả năng xác định chính xác hơn số lượng người mắc sa sút trí tuệ, mà còn ở khả năng nhận diện hiệu quả những người có nguy cơ cao mắc bệnh và cần được chăm sóc, hỗ trợ – nhưng có thể đang bị bỏ sót. Giáo sư cho rằng do việc nhận diện lâm sàng những người mắc sa sút trí tuệ khi họ đến bệnh viện hiện vẫn còn hạn chế, phương pháp mới này có thể giúp chúng ta phát hiện sớm hơn để đưa ra chẩn đoán và can thiệp điều trị phù hợp. Giáo sư tin rằng hiện nay có rất nhiều người đang không nhận được sự chăm sóc cần thiết chỉ vì chúng ta chưa thực sự nhận diện được họ và nhu cầu của họ một cách hiệu quả.

Phương pháp mới này mang lại một chiến lược số độc đáo trong việc thu thập và tích hợp các dấu hiệu từ văn bản viết, chẳng hạn như mô tả về sự lú lẫn, đãng trí, hoặc các cảnh báo về hành vi rối loạn, để đánh dấu những trường hợp cần được chăm sóc và hỗ trợ phù hợp. Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm trong nghiên cứu khoa học và nhận diện sa sút trí tuệ có tiềm năng tạo nên bước ngoặt. Nền tảng Dữ liệu Lão hóa Lành mạnh của NCHA  đã có thể kết nối nhiều nguồn dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe điện tử, đảm bảo an toàn và quản trị dữ liệu, cũng như năng lực kỹ thuật để triển khai các dự án có giá trị cao như thế này.