AI đang giúp các bác sĩ giải thích một bài kiểm tra não quan trọng

Theo dõi Drugslib trên

Được đánh giá về mặt y tế bởi Drugs.com.

Bởi Dennis Thompson HealthDay Phóng viên

THỨ TƯ, ngày 31 tháng 7 năm 2024 -- Một báo cáo mới cho biết trí tuệ nhân tạo đang bổ sung thêm ánh sáng mới cho phương pháp quét não EEG kiểu cũ, làm tăng tính hữu ích tiềm tàng của xét nghiệm y tế có từ thế kỷ trước.

Điện não đồ, hay điện não đồ, theo dõi hoạt động của não thông qua hàng chục điện cực trở lên được gắn vào da đầu. Nó thường được sử dụng để phát hiện động kinh.

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cho biết các sóng nguệch ngoạc của xét nghiệm rất khó diễn giải nên các bác sĩ đã dựa vào các phương pháp khác đắt tiền hơn như chụp MRI hoặc CT để phát hiện sớm các dấu hiệu của chứng mất trí nhớ và bệnh Alzheimer.

Tuy nhiên, Một nghiên cứu mới cho biết AI có thể được dạy để tìm kiếm các mẫu não bất thường trong điện não đồ mà con người khó có thể phát hiện được.

Các nhà nghiên cứu viết trên tạp chí Brain Communications rằng các điện não đồ được AI hướng dẫn một ngày nào đó có thể giúp các bác sĩ phân biệt giữa các bệnh nhận thức khác nhau như bệnh Alzheimer hoặc chứng mất trí nhớ thể Lewy.

"Có rất nhiều thông tin y tế trong các sóng não này về sức khỏe của não trong điện não đồ", nhà nghiên cứu cấp cao Dr. David Jones, giám đốc Chương trình AI Thần kinh của Phòng khám Mayo, cho biết trong một thông cáo báo chí. "Ai cũng biết rằng bạn có thể thấy những làn sóng này chậm lại và trông hơi khác ở những người có vấn đề về nhận thức."

Đối với nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng AI để phân tích dữ liệu EEG từ hơn 11.000 bệnh nhân được quét tại Mayo Clinic trong suốt một thập kỷ.

AI được dạy để đơn giản hóa các mẫu sóng não phức tạp và tìm kiếm các mô hình cụ thể đặc trưng của các vấn đề về nhận thức.

"Điều đáng chú ý là cách công nghệ này giúp nhanh chóng trích xuất các mẫu EEG so với các biện pháp truyền thống về chứng mất trí nhớ như kiểm tra nhận thức tại giường, dấu ấn sinh học chất lỏng và hình ảnh não", nhà nghiên cứu chính Dr. Wentao Li, chuyên gia về thần kinh hành vi lâm sàng của Mayo Clinic, cho biết trong một thông cáo báo chí.

Loại phân tích có sự hỗ trợ của máy tính này có thể thúc đẩy nỗ lực của các bác sĩ trong việc giải thích các kết quả đọc EEG, Jones nói.

"Hiện nay, một cách phổ biến để chúng tôi định lượng các mẫu trong dữ liệu y tế là dựa vào ý kiến ​​của chuyên gia. Và làm sao chúng tôi biết rằng các mẫu đó có hiện diện? Bởi vì chuyên gia đó cho bạn biết rằng chúng hiện diện", Jones nói. "Nhưng giờ đây với AI và học máy, chúng tôi không chỉ nhìn thấy những thứ mà chuyên gia không thể nhìn thấy, mà cả những thứ họ có thể nhìn thấy, chúng tôi còn có thể đưa ra con số chính xác."

EEG sẽ không làm như vậy Các nhà nghiên cứu cho biết nhất thiết phải thay thế các loại xét nghiệm khác như chụp MRI, PET hoặc CT.

Nhưng điện não đồ được phổ biến rộng rãi hơn, ít tốn kém hơn và ít xâm lấn hơn các xét nghiệm khác. Ví dụ: họ không yêu cầu tia X hoặc từ trường để quét hoạt động của não.

Điện não đồ được hỗ trợ bởi AI có thể cung cấp một công cụ tiết kiệm và dễ tiếp cận hơn để phát hiện sớm các vấn đề về não trong cộng đồng mà không cần tiếp cận dễ dàng Jones cho biết: đến các phòng khám chuyên khoa và thiết bị công nghệ cao.

"Điều thực sự quan trọng là phải phát hiện sớm các vấn đề về trí nhớ, ngay cả trước khi chúng biểu hiện rõ ràng," ông nói. "Việc chẩn đoán sớm giúp chúng tôi mang lại cho bệnh nhân quan điểm đúng đắn và phương pháp điều trị tốt nhất. Các phương pháp chúng tôi đang xem xét có thể là cách rẻ hơn để xác định những người bị mất trí nhớ sớm hoặc sa sút trí tuệ so với các xét nghiệm hiện tại mà chúng tôi có, như xét nghiệm dịch tủy sống." , quét đường huyết trong não hoặc kiểm tra trí nhớ."

Sẽ mất vài năm nghiên cứu bổ sung để tinh chỉnh AI và cải thiện khả năng phân tích điện não đồ, Jones cho biết.

Nguồn

  • Phòng khám Mayo, bản tin ngày 29 tháng 7 năm 2024

    • Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Dữ liệu thống kê trong các bài báo y tế cung cấp các xu hướng chung và không liên quan đến cá nhân. Các yếu tố cá nhân có thể khác nhau rất nhiều. Luôn tìm kiếm lời khuyên y tế được cá nhân hóa cho các quyết định chăm sóc sức khỏe của từng cá nhân.

    Nguồn: HealthDay

    Đã đăng : 2024-07-31 21:15

    Đọc thêm

    Tuyên bố từ chối trách nhiệm

    Chúng tôi đã nỗ lực hết sức để đảm bảo rằng thông tin do Drugslib.com cung cấp là chính xác, cập nhật -ngày và đầy đủ, nhưng không có đảm bảo nào được thực hiện cho hiệu ứng đó. Thông tin thuốc trong tài liệu này có thể nhạy cảm về thời gian. Thông tin về Drugslib.com đã được biên soạn để các bác sĩ chăm sóc sức khỏe và người tiêu dùng ở Hoa Kỳ sử dụng và do đó Drugslib.com không đảm bảo rằng việc sử dụng bên ngoài Hoa Kỳ là phù hợp, trừ khi có quy định cụ thể khác. Thông tin thuốc của Drugslib.com không xác nhận thuốc, chẩn đoán bệnh nhân hoặc đề xuất liệu pháp. Thông tin thuốc của Drugslib.com là nguồn thông tin được thiết kế để hỗ trợ các bác sĩ chăm sóc sức khỏe được cấp phép trong việc chăm sóc bệnh nhân của họ và/hoặc phục vụ người tiêu dùng xem dịch vụ này như một sự bổ sung chứ không phải thay thế cho chuyên môn, kỹ năng, kiến ​​thức và đánh giá về chăm sóc sức khỏe các học viên.

    Việc không có cảnh báo đối với một loại thuốc hoặc sự kết hợp thuốc nhất định không được hiểu là chỉ ra rằng loại thuốc hoặc sự kết hợp thuốc đó là an toàn, hiệu quả hoặc phù hợp với bất kỳ bệnh nhân nào. Drugslib.com không chịu bất kỳ trách nhiệm nào đối với bất kỳ khía cạnh nào của việc chăm sóc sức khỏe được quản lý với sự hỗ trợ của thông tin Drugslib.com cung cấp. Thông tin trong tài liệu này không nhằm mục đích bao gồm tất cả các công dụng, hướng dẫn, biện pháp phòng ngừa, cảnh báo, tương tác thuốc, phản ứng dị ứng hoặc tác dụng phụ có thể có. Nếu bạn có thắc mắc về loại thuốc bạn đang dùng, hãy hỏi bác sĩ, y tá hoặc dược sĩ.

    Từ khóa phổ biến