Cách trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ chẩn đoán trẻ em trong lĩnh vực y tế

Rate this post

Một nghiên cứu mới đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích các hình ảnh MRI của thanh thiếu niên có và không có rối loạn tăng động giảm chú ý (ADHD). Phương pháp này đã phát hiện ra sự khác biệt trong các đường truyền chất trắng của não của những người có ADHD, mang lại thông tin chi tiết về tình trạng này. ADHD ảnh hưởng đến khoảng 6 triệu trẻ em và thanh thiếu niên tại Hoa Kỳ, vì vậy việc chẩn đoán sớm và can thiệp là rất quan trọng.


Cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và nhiếp ảnh não bộ để chẩn đoán ADHD ở trẻ em

Theo một nghiên cứu mới được trình bày tại hội nghị hàng năm của Hội nghị Xạ trị Bắc Mỹ, các nhà nghiên cứu sử dụng trí tuệ nhân tạo để xem xét hình ảnh nội tạng của những thanh thiếu niên có và không có rối loạn tăng động giảm chú ý (ADHD). Phương pháp này đã xác định được sự khác biệt trong các đoạn trục vật chất trắng của não bộ của những người mắc ADHD, đưa ra thông tin chi tiết hơn về tình trạng này.

ADHD ảnh hưởng đến khoảng 6 triệu trẻ em và thanh thiếu niên ở Hoa Kỳ, việc chẩn đoán sớm và can thiệp là điều rất quan trọng để nâng cao sức khỏe và khả năng hoạt động trong xã hội ngày càng bị ảnh hưởng bởi sự mất tập trung.

Rối loạn tăng động giảm chú ý (ADHD) có thể gây khó khăn trong việc duy trì sự tập trung, điều chỉnh mức năng lượng và kiểm soát xúc impuls. Nó thường xuất hiện ở thời thơ ấu và có thể ảnh hưởng đáng kể đến sức khỏe và khả năng hoạt động của cá nhân trong xã hội.

Ở Hoa Kỳ, khoảng 6 triệu trẻ em và thanh thiếu niên từ 6 đến 17 tuổi đã được chẩn đoán mắc ADHD.

Các chuyên gia cho biết việc chẩn đoán ADHD có thể gặp khó khăn khi các chuyên gia y tế thường dựa vào các cuộc khảo sát tự báo cáo mà tính chủ quan. Họ cho biết có nhu cầu rõ ràng về các phương pháp chẩn đoán khách quan hơn.

Trong nghiên cứu mới được trình bày tại Hội nghị Xạ trị Bắc Mỹ vào tháng 11, các nhà khoa học đã báo cáo về một loại trí tuệ nhân tạo (AI) học sâu để xem xét các hình ảnh MRI của thanh thiếu niên có và không có ADHD.

Các nhà nghiên cứu cho biết họ đã phát hiện những khác biệt quan trọng trong các cấu trúc não gọi là đường vật chất trắng ở những người mắc ADHD.

Các nhà nghiên cứu cho biết nghiên cứu của họ, chưa được công bố trong một tạp chí được xem xét bởi các nhà nghiên cứu đồng nghiệp, là quan trọng vì đây là lần đầu tiên sử dụng học sâu để xác định các chỉ số của ADHD.

Học sâu là một loại trí tuệ nhân tạo có thể tự động nhận ra các mẫu và mối liên kết trong lượng lớn dữ liệu.

Justin Huynh, MS, một tác giả nghiên cứu và nhà nghiên cứu tại Bộ phận Xạ trị não bộ tại Đại học California San Francisco và một sinh viên y khoa tại Carle Illinois College of Medicine tại Urbana-Champaign, Illinois, cho biết họ đã phân tích một tập dữ liệu lớn hình ảnh não của thanh thiếu niên có và không có ADHD.

“Chúng tôi đã phát hiện rằng, trung bình, có sự khác biệt có ý nghĩa từ mặt hình ảnh giữa các tham gia nghiên cứu có và không có [rối loạn tăng động]”, ông nói.

Hy vọng rằng những kết quả nghiên cứu của chúng tôi sẽ là một bước tiến đáng kỳ vọng trong việc hiểu rõ hơn về ADHD từ một góc độ sinh học cũng như một cách tiêu chuẩn, khách quan và chính xác hơn để chẩn đoán tình trạng này. Justin Huynh, MS

Nghiên cứu này liên quan đến dữ liệu từ hình ảnh não, cuộc khảo sát lâm sàng và thông tin khác thu thập từ 21 điểm nghiên cứu ở Hoa Kỳ.

Dữ liệu hình ảnh não mà họ sử dụng bao gồm một kỹ thuật hình ảnh từ tính chỉ định đặc biệt được gọi là hình ảnh trọng số khuếch tán (DWI).

Các nỗ lực trước đây để sử dụng AI để phát hiện ADHD đã gặp khó khăn do kích thước mẫu nhỏ và tính phức tạp của rối loạn này, các nhà nghiên cứu báo cáo.

Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu đã cụ thể chọn 1.704 cá nhân bao gồm cả thanh thiếu niên mắc ADHD và những người không mắc.

Sử dụng các quét DWI, họ trích xuất các đo lường của sự khác biệt phân tử ở 30 đoạn vật chất trắng chính trong não. Sự khác biệt phân tử đo lường cách phân tử nước di chuyển qua các sợi của các đoạn này.

Giá trị phân tử từ 1.371 cá nhân được sử dụng để huấn luyện một mô hình AI học sâu, sau đó được thử nghiệm trên 333 người tham gia, bao gồm 193 người đã được chẩn đoán mắc ADHD và 140 người không mắc ADHD.

Thông qua việc sử dụng AI, các nhà nghiên cứu cho biết họ đã có một phát hiện quan trọng. Họ báo cáo rằng ở những người mắc ADHD, giá trị phân tử đo đã cao hơn đáng kể ở 9 đoạn vật chất trắng.

Các mẫu MRI đặc biệt này ở những người mắc ADHD chưa được quan sát với chi tiết phức tạp như vậy trước đây.

Trong hầu hết các trường hợp, các không đều đặn phát hiện trong các đoạn vật chất trắng này tương ứng với các triệu chứng thường gặp của ADHD.

Bác sĩ David Lefkowitz, chuyên gia về nhiếp ảnh não và giám đốc y khoa của các bộ phận MRI tại SimonMed Imaging, người không tham gia vào nghiên cứu này, nói với Medical News Today rằng, “Tôi đồng ý với cách đặt vấn đề cơ bản về ADHD như một rối loạn phức tạp với các biến thể cấu trúc và chức năng tiềm ẩn ủng hộ tâm thần.”

“Lịch sử và với nỗ lực đáng kể, những nỗ lực để tìm ra các tương quan cấu trúc được phát hiện bằng MRI để chẩn đoán ADHD đã gặp rất nhiều khó khăn,” Lefkowitz nói.

“Nhưng có thể chúng vẫn tồn tại và những nhà điều tra ở đây đang sử dụng các công cụ tốt nhất hiện có để tìm ra các tương quan như vậy bằng cách kết hợp DTI và học sâu,” ông giải thích.

Mặc dù các bất thường cấu trúc trong ADHD có thể tồn tại nếu chỉ chúng ta tìm kiếm chăm chỉ, đây không phải là phương pháp nghiên cứu hấp dẫn nhất. Cuối cùng, ADHD là một rối loạn hành vi. Về mặt logic, có vẻ như một kỹ thuật hình ảnh đánh giá chức năng, không phải cấu trúc, sẽ hứa hẹn hơn. Vì vậy, nghiên cứu các mạng chức năng (fMRI) hoặc sự trao đổi chất não (PET) sẽ là sự thiên vị của tôi. Tuy nhiên, tôi nghĩ rằng quan trọng là giữ một tinh thần đồng thời.

Bác sĩ David Lefkowitz

“Lời khuyên xảy ra ở những nơi không mong đợi, vì vậy sự hoài nghi của tôi không nên được coi là đánh giá kém. Tôi rất quan tâm để xem điều này dẫn đến đâu, đặc biệt khi nghiên cứu trưởng thành thành một bài báo được xem x

Hỏi đáp về nội dung bài này

1. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để xem xét hình ảnh não của thiếu niên có rối loạn tăng động giảm chú ý (ADHD). Phương pháp này đã tìm ra những khác biệt trong cấu trúc trục chất trắng của não ở những người có ADHD. Bạn có thể cho tôi biết thêm về nghiên cứu này không?

– Trong nghiên cứu mới được trình bày tại cuộc họp hàng năm của Hội nghị Xạ trị học Bắc Mỹ, các nhà nghiên cứu đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích hình ảnh não của thiếu niên có và không có ADHD. Họ đã tìm ra sự khác biệt quan trọng trong cấu trúc trục chất trắng của những người có ADHD, đưa ra thông tin chi tiết hơn về tình trạng này.

Advertisement

2. ADHD ảnh hưởng đến bao nhiêu trẻ em và thanh thiếu niên tại Hoa Kỳ?

– ADHD ảnh hưởng khoảng 6 triệu trẻ em và thanh thiếu niên tại Hoa Kỳ.

3. Việc chẩn đoán ADHD thường gặp khó khăn như thế nào?

– Các chuyên gia cho biết việc chẩn đoán ADHD có thể gặp khó khăn, với các chuyên gia y tế thường phụ thuộc vào các cuộc khảo sát tự báo cáo mà có tính chủ quan. Họ cho biết có nhu cầu rõ ràng về các phương pháp chẩn đoán khách quan hơn.

4. Nghiên cứu mới nhất về ADHD đã sử dụng phương pháp gì để phân tích hình ảnh não?

– Trong nghiên cứu mới được trình bày tại cuộc họp hàng năm của Hội nghị Xạ trị học Bắc Mỹ, các nhà khoa học đã sử dụng trí tuệ nhân tạo loại học sâu để xem xét hình ảnh MRI của thiếu niên có và không có ADHD.

5. Các nhà nghiên cứu đã tìm thấy điều gì quan trọng trong nghiên cứu của họ về ADHD?

– Các nhà nghiên cứu cho biết họ đã phát hiện ra sự khác biệt quan trọng trong cấu trúc não gọi là trục chất trắng ở những người có ADHD. Các mẫu MRI đặc trưng này ở những người có ADHD chưa được quan sát chi tiết như vậy trước đây.

Nguồn thông tin được tham khảo từ trang web: medicalnewstoday, How artificial intelligence may help in diagnosing children

Nội dung được biên tập, sáng tạo thêm bởi: Ban biên tập Ykhoa. org

Giới thiệu Ban biên tập Y khoa

Check Also

Cách phát hiện bệnh liên quan đến não bằng máu mới nhất

Một phát hiện mới về một chỉ số máu có thể giúp chẩn đoán một …