Sunil Kalmady Vasu (ở giữa) đã dẫn đầu một nghiên cứu gần đây với các nhà nghiên cứu U of A bao gồm Russ Greiner (trái), Andrew Greenshaw (phải) và Serdar Dursun (không có trong ảnh), cho thấy rằng một công cụ học máy có thể giúp dự đoán các triệu chứng sớm của bệnh tâm thần phân liệt ở anh chị em ruột và con của bệnh nhân. , có khả năng dẫn đến chẩn đoán và điều trị sớm hơn. Credit: Đại học Alberta (lấy trước COVID-19)

Các nhà nghiên cứu của Đại học Alberta đã tiến thêm một bước nữa trong việc phát triển một công cụ trí tuệ nhân tạo để dự đoán bệnh tâm thần phân liệt bằng cách phân tích quét não. Trong nghiên cứu được công bố gần đây, công cụ này được sử dụng để phân tích hình ảnh cộng hưởng từ chức năng của 57 người thân khỏe mạnh cấp độ một (anh chị em hoặc con cái) của bệnh nhân tâm thần phân liệt. Nó đã xác định chính xác 14 cá nhân đạt điểm cao nhất trên thang điểm đặc điểm tính cách phân liệt tự báo cáo.

Bệnh tâm thần phân liệt, ảnh hưởng đến 300.000 người Canada, có thể gây ra hoang tưởng, ảo giác, nói vô tổ chức, khó suy nghĩ và thiếu động lực, và thường được điều trị bằng sự kết hợp của thuốc, liệu pháp tâm lý và kích thích não. Những người thân cấp một của bệnh nhân có tới 19% nguy cơ phát triển bệnh tâm thần phân liệt trong suốt cuộc đời của họ, so với nguy cơ chung của dân số là dưới 1%.

“Công cụ dựa trên bằng chứng của chúng tôi xem xét dấu hiệu thần kinh trong não, với khả năng chính xác hơn chẩn đoán chỉ bằng cách đánh giá chủ quan về các triệu chứng”, tác giả chính Sunil Kalmady Vasu, chuyên gia máy học cấp cao tại Khoa Y & Nha khoa.

Kalmady Vasu lưu ý rằng công cụ này được thiết kế để trở thành một công cụ hỗ trợ quyết định và sẽ không thay thế chẩn đoán của bác sĩ tâm thần. Ông cũng chỉ ra rằng mặc dù có những đặc điểm nhân cách phân liệt có thể khiến mọi người dễ bị rối loạn tâm thần hơn, nhưng không chắc chắn rằng họ sẽ phát triển tâm thần phân liệt toàn diện.

Kalmady Vasu, thành viên của Viện trí tuệ máy Alberta, cho biết: “Mục đích là công cụ này giúp chẩn đoán sớm, nghiên cứu quá trình phát bệnh của bệnh tâm thần phân liệt và giúp xác định các cụm triệu chứng”

Công cụ, có tên là EMPaSchiz (Thuật toán ghép với nhiều phân vị để dự đoán bệnh tâm thần phân liệt), trước đây được sử dụng để dự đoán chẩn đoán bệnh tâm thần phân liệt với độ chính xác 87% bằng cách kiểm tra quét não bệnh nhân. Nó được phát triển bởi một nhóm các nhà nghiên cứu từ U of A và Viện Sức khỏe Tâm thần và Khoa học Thần kinh Quốc gia ở Ấn Độ. Nhóm cũng bao gồm ba thành viên của Viện Khoa học Thần kinh và Sức khỏe Tâm thần của U-A — nhà khoa học máy tính và Chủ tịch CIFAR AI của Canada, Russ Greiner từ Khoa Khoa học, và các bác sĩ tâm thần Andrew Greenshaw và Serdar Dursun, cũng là tác giả của bài báo mới nhất.

Kalmady Vasu cho biết các bước tiếp theo của nghiên cứu sẽ kiểm tra độ chính xác của công cụ trên những cá nhân không thuộc gia đình có các đặc điểm tâm thần phân liệt và theo dõi các cá nhân được đánh giá theo thời gian để tìm hiểu xem liệu họ có phát triển bệnh tâm thần phân liệt sau này hay không.

Kalmady Vasu cũng đang sử dụng các nguyên tắc tương tự để phát triển các thuật toán dự đoán kết quả như tỷ lệ tử vong và tái phát suy tim ở bệnh nhân tim mạch thông qua Trung tâm VIGOR Canada.

Kalmady Vasu cho biết: “Bệnh tâm thần nghiêm trọng và các vấn đề về tim mạch gây ra khuyết tật chức năng và làm giảm chất lượng cuộc sống. “Điều rất quan trọng là phải phát triển các công cụ khách quan, dựa trên bằng chứng cho những rối loạn phức tạp ảnh hưởng đến loài người.”

Nguồn: medicalxpress