Dịch: Công Tử Hân
Việc chẩn đoán kịp thời, tiếp cận và chính xác bệnh Parkinson có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện tiên lượng của bệnh nhân, nhưng hiện tại vẫn gặp phải những thách thức lâm sàng lớn. Gần đây, một nhóm nghiên cứu từ Đại học California, Los Angeles, đã phát triển một cây bút chẩn đoán chi phí thấp, có thể chuyển đổi chữ viết tay thành tín hiệu điện để phát hiện sớm bệnh Parkinson. Trong nghiên cứu ban đầu, độ chính xác đạt 96,22%.
Bệnh Parkinson có thể làm tổn hại đến hệ thống vận động, gây ra run rẩy, cứng đờ và chậm chạp, từ đó ảnh hưởng đến các chức năng vận động tinh như viết chữ. Hiện nay, chẩn đoán lâm sàng chủ yếu phụ thuộc vào quan sát chủ quan, nhưng phương pháp này không chỉ dễ dẫn đến những đánh giá không nhất quán mà còn khó áp dụng ở những khu vực thiếu thốn tài nguyên y tế. Phương pháp chẩn đoán dựa trên biomarker mặc dù khách quan, nhưng vẫn bị giới hạn bởi chi phí và độ phức tạp về công nghệ. Nghiên cứu này đã được công bố vào ngày 2 tháng 6 trên tạp chí Nature Chemical Engineering, cây bút chẩn đoán do các nhà nghiên cứu thiết kế có khả năng ghi lại tín hiệu vận động thời gian thực trong quá trình viết và chuyển đổi chúng thành tín hiệu điện có thể đo lường được để phân loại bệnh. Có 16 đối tượng tham gia vào nghiên cứu thí điểm tại Trung tâm Y tế UCLA, bao gồm 3 bệnh nhân Parkinson và 13 người khỏe mạnh.
Thiết kế và cơ chế hoạt động của bút chẩn đoán từ tính
Cây bút này sử dụng thiết kế đầu bút từ tính được nhúng vào hạt từ tính và được trang bị ống mực chứa dịch từ tính nano. Khi viết, áp lực của tay gây ra ứng suất cơ học làm biến dạng đầu bút và thúc đẩy dòng mực chảy, từ đó tạo ra sự thay đổi từ thông, sinh ra điện áp cảm ứng trong cuộn dây nhúng.
Chuyển đổi nội dung viết tay thành tín hiệu cảm biến chất lượng cao
Đối tượng tham gia cần hoàn thành hai nhiệm vụ viết trên giấy và trong không gian, bao gồm vẽ đường thẳng, đường xoắn ốc và viết chữ cái. Các nhà nghiên cứu đã ghi lại tín hiệu từ hai phương thức viết này và sử dụng nhiều mô hình phân loại để xử lý tín hiệu. Mô hình mạng nơ-ron tích chập một chiều đạt độ chính xác cao nhất, trong các thí nghiệm lặp lại, độ chính xác trong việc nhận diện bệnh Parkinson đạt 96,22%.
Phân tích chữ viết tay cá nhân hóa hỗ trợ bởi mạng nơ-ron cho chẩn đoán bệnh Parkinson và nghiên cứu cơ thể thí điểm
Vì thiết bị này ghi lại triệu chứng vận động ngay trong quá trình viết nên không cần phụ thuộc vào hiệu ứng thị giác của chữ viết hay đánh giá chủ quan của bác sĩ lâm sàng. Với tính di động và thiết lập cực kỳ đơn giản, cây bút chẩn đoán này có thể đặc biệt phù hợp cho việc sàng lọc ở những vùng thiếu tài nguyên y tế, nhận diện bệnh nhân chưa được chẩn đoán và ứng dụng trong các tình huống từ xa/tại nhà. Nhóm nghiên cứu cho biết rằng, sau khi xác thực với một đám đông lớn hơn, cây bút này không chỉ sử dụng cho phát hiện sớm mà còn có thể hiện thực hóa việc giám sát triệu chứng và quản lý bệnh dựa trên dữ liệu. Các tác giả mô tả công nghệ này là “một công cụ đáng tin cậy, chi phí thấp và có thể được triển khai rộng rãi”, có khả năng được áp dụng rộng rãi trong chẩn đoán và điều trị bệnh Parkinson.