Theo phóng viên TTXVN tại Tel Aviv, một công ty khởi nghiệp công nghệ thần kinh của Israel vừa công bố mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng giải mã các tín hiệu điện của não người, hứa hẹn tạo ra bước đột phá trong chẩn đoán và điều trị các bệnh lý thần kinh và tâm thần như trầm cảm, rối loạn căng thẳng sau sang chấn (PTSD), Parkinson hay Alzheimer.
Sau hơn 6 năm âm thầm nghiên cứu, công ty khởi nghiệp Hemispheric đã giới thiệu nền tảng AI mang tên Descartes. Descartes được huấn luyện để diễn giải các tín hiệu điện của não theo cách tương tự như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) xử lý văn bản hoặc các hệ thống thị giác máy tính phân tích hình ảnh. Mục tiêu là tạo ra phương pháp đánh giá chức năng não bộ một cách định lượng, khách quan và không xâm lấn.
Ông Hagai Lalazar, Giám đốc điều hành Hemispheric, cho biết dù não là cơ quan phức tạp nhất của con người và là nguyên nhân của nhiều gánh nặng bệnh tật, việc chẩn đoán các rối loạn thần kinh và tâm thần hiện nay vẫn chủ yếu dựa trên bảng câu hỏi và đánh giá chủ quan của bác sĩ.
Theo ông, trong lĩnh vực tâm thần học, bệnh nhân vẫn thường được hỏi cảm nhận của bản thân, còn các bác sĩ thần kinh vẫn sử dụng nhiều bài kiểm tra lâm sàng truyền thống. Điều này khiến việc chẩn đoán và lựa chọn phương pháp điều trị còn phụ thuộc nhiều vào quá trình thử - sai kéo dài.
Để khắc phục hạn chế đó, Hemispheric đã xây dựng mạng lưới thu thập dữ liệu não bộ lớn nhất thế giới bằng phương pháp không xâm lấn. Trong 7 năm qua, công ty đã thu thập dữ liệu điện não đồ (EEG) từ khoảng 100.000 tình nguyện viên tại nhiều trung tâm ở châu Á, Israel và thành phố Boston (Mỹ). Mô hình AI Descartes được huấn luyện trên hơn 250.000 giờ dữ liệu EEG, xử lý khoảng 6 tỷ tham số, tạo thành một trong những bộ dữ liệu về hoạt động não bộ lớn nhất từng được xây dựng cho AI.
Điện não đồ (EEG) là công nghệ đã được sử dụng hơn một thế kỷ để ghi nhận hoạt động điện của não thông qua các điện cực đặt trên da đầu. Tuy nhiên, phương pháp này vốn gặp nhiều hạn chế về độ phân giải không gian cũng như khả năng diễn giải dữ liệu thành thông tin hữu ích phục vụ điều trị.
Theo ông Gidi Littwin, thách thức lớn nhất là tín hiệu não giữa các cá nhân có sự khác biệt rất lớn. Tuy nhiên, khi có đủ lượng dữ liệu khổng lồ, AI có thể học được các quy luật chung, từ đó xác định chính xác hơn trạng thái hoạt động của não.
Quá trình kiểm tra bằng nền tảng Descartes khá đơn giản. Người tham gia chỉ cần đội một mũ EEG khô có hình dáng tương tự mũ bảo hiểm xe đạp trong khoảng 15 phút, đồng thời thực hiện các bài kiểm tra thần kinh được thiết kế dưới dạng trò chơi trên máy tính bảng hoặc điện thoại. Hệ thống AI sẽ phân tích phản ứng của não đối với từng nhiệm vụ để xây dựng "hồ sơ thần kinh" riêng của mỗi người. Theo Hemispheric, hồ sơ này có thể giúp bác sĩ dự đoán khả năng đáp ứng của bệnh nhân với từng phương pháp điều trị, từ đó cá thể hóa quá trình chăm sóc thay vì áp dụng cùng một phác đồ cho tất cả bệnh nhân.