Phát hiện bệnh mắt ở trẻ sơ sinh bằng trí tuệ nhân tạo

TPO - Theo ước tính của Tổ chức Y tế Thế giới, có khoảng 19 triệu trẻ em trên thế giới bị khiếm thị. Nếu được can thiệp kịp thời, 70 - 80% trong số các em có thể ngăn ngừa hoặc điều trị các vấn đề của mình.

Chuyên gia đang kiểm tra mắt cho bệnh nhi bằng thiết bị DIVE
Chuyên gia đang kiểm tra mắt cho bệnh nhi bằng thiết bị DIVE

Theo các chuyên gia nhãn khoa, hầu hết các bệnh về mắt xảy ra trong 5 năm đầu đời. Chẩn đoán sớm rất quan trọng đối với những đứa trẻ này để không bị bỏ qua giai đoạn điều trị tốt nhất.

Th.s, bác sĩ Phạm Minh Châu, Khoa Mắt trẻ em (Bệnh viện Mắt T.Ư) cho biết, rất nhiều trẻ có bất thường về thị giác nhưng không được phát hiện sớm do trẻ chưa biết nói hoặc bố mẹ, người chăm sóc trẻ chưa đủ kỹ năng để phát hiện ra các bất thường. Trẻ chỉ được phát hiện khi bệnh ở mức độ nặng hoặc được phát hiện bởi các trang thiết bị đầy, đủ hiện đại tại các bệnh viện chuyên khoa sâu về mắt trẻ em. Mất nhiều thời gian và cần sự hợp tác tích cực giữa bác sĩ và trẻ.

Thử nghiệm mới đột phá

Vì thế mới đây Bệnh viện Mắt T.Ư đã đưa vào thử nghiệm thiết bị y tế mới có tên DIVE - Thiết bị kiểm tra thị giác tích hợp, có thể đánh giá chức năng thị giác tự động, với tốc độ cao trên đối tượng là trẻ em và ngay cả trên các trẻ nhỏ, chưa biết nói và khả năng hợp tác kém. Thiết bị DIVE sử dụng các kích thích thị giác được thiết kế tỉ mỉ, cùng phần mềm tùy chỉnh để phát hiện và phân biệt nhanh các vấn đề thị giác.

Không giống như phương pháp truyền thống là có bác sĩ kiểm tra hướng nhìn và vận động của mắt bằng đèn bút hoặc vật tiêu, DIVE sử dụng màn hình máy tính có cài đặt chương trình thích hợp, đưa ra kích thích thị giác chính xác hơn đồng thời giảm sự can thiệp của con người mang tích chất chủ quan. Ngoài ra, DIVE có thể tự động theo dõi và đo chuyển động mắt của trẻ đáp ứng với kích thích được tạo ra trên thiết bị i độ chính xác cao hơn so với quan sát trực quan của bác sĩ về đáp ứng mắt của trẻ khi được kích thích.

Sau khi thu thập các đáp ứng của trẻ em, kết hợp với chẩn đoán của bác sĩ mắt trẻ em, các thông tin với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo (AI), DIVE ghi lại những chuyển động đáp ứng thị giác của trẻ em có thị lực bình thường và những trẻ có vấn đề về thị giác ở các độ tuổi khác nhau. AI phân tích dữ liệu này, tìm hiểu sự khác biệt giữa trẻ em mắc và không mắc các bệnh về mắt. Khi một đứa trẻ trải qua thử nghiệm, mô hình học máy có thể đưa ra phán đoán bổ sung về tình trạng của trẻ. Thiết bị DIVE cung cấp các kích thích thị giác, nắm bắt và phân tích phản ứng của trẻ, sau đó sử dụng AI để đưa ra phán đoán. So với thử nghiệm thủ công truyền thống, điều này cho thấy một bước tiến lớn. Tuy nhiên, giống như hầu hết các công nghệ y tế tiêu chuẩn, DIVE hiện tại trong giai đoạn đầu vẫn yêu cầu người dùng đến bác sĩ nhãn khoa để thử nghiệm, vì nó dựa vào các kết quả khám lâm sàng trên mắt của các chuyên gia mắt trẻ em.

Bác sĩ Châu cho biết, đã thực hiện được trên 30 bệnh nhi với kết quả khả quan đặc biệt đối với một số trẻ nhỏ khó phối hợp với bác sĩ để thực hiện quá trình khám. Các bác sĩ Bệnh viện Mắt T.Ư nhận định, thiết bị này thuận lợi cho phát hiện nhanh bệnh lý bất thường về mắt ở trẻ em. Vì vậy thiết bị này có thể giúp phát hiện sớm những trẻ có các vấn đề bất thường về mắt, ngay cả khi chưa được đi học. Ngoài ra máy có tính di động tốt hơn vì có thể đến tận trường học hoặc cộng đồng, qua đó phát hiện khám sàng lọc để những bệnh nhân có vấn đề sẽ được chuyển đến đúng bác sĩ chuyên khoa mắt trẻ em sớm hơn.

Máy thiết kế tạo ra sự hấp dẫn đối với trẻ con nên có thể dễ phối hợp hơn so với khám bác sĩ thông thường khi bé phải mặt đối mặt với bác sĩ gây cảm giác bất hợp tác. Hiện nay, bệnh nhân từ 6 tháng đến 14 tuổi đang được thực hiện khám sàng lọc trên thiết bị mới này tại Bệnh viện Mắt T.Ư.

5 tổ chức y tế ở Tây Ban Nha, Việt Nam, Mexico, UAE và Trung Quốc đang trong giai đoạn thực hiện đa trung tâm và đa châu lục với tiêu chuẩn mỗi trung tâm cần ít nhất 200 bệnh nhi để cung cấp dữ liệu cần thiết để đào tạo thuật toán AI. Bằng cách liên tục thu thập dữ liệu và điều chỉnh mô hình học máy, các tổ chức nghiên cứu sau đó có thể có được một mô hình chính xác hơn.

Cùng chuyên mục

Xem thêm Sức khỏe

Mới - Nóng

Khám phá