Tiến bộ trong công nghệ đeo và AI mở ra triển vọng mới cho bệnh nhân đang phục hồi sau đột quỵ

Gustavo Balbinot, Phó Giáo sư chuyên ngành phục hồi chức năng thần kinh tại Đại học British Columbia, cho biết một nghiên cứu mới đây đã mở ra cánh cửa cho sự phát triển của các công nghệ tiên tiến nhằm nâng cao hiệu quả phục hồi chức năng sau đột quỵ.

Trong một cuộc phỏng vấn, ông nhấn mạnh rằng những phát hiện từ nghiên cứu này không chỉ giới hạn trong điều trị cho người sống sót sau đột quỵ, mà còn có thể ứng dụng cho những người có nguy cơ té ngã do mất thăng bằng bởi các nguyên nhân khác như chóng mặt hay chấn thương cột sống.

Nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Clinical Rehabilitation (Vương quốc Anh) sau quá trình bình duyệt nghiêm ngặt, đã sử dụng các cảm biến gắn trên cơ thể để theo dõi hơn 50 bệnh nhân từng bị đột quỵ trong lúc họ thực hiện các bài kiểm tra di chuyển.

Từ dữ liệu thu thập được, nhóm nghiên cứu đã phát triển các mô hình mô phỏng chuyển động, giúp phân tích và hiểu rõ hơn về cách người bệnh di chuyển trong quá trình hồi phục.

Balbinot ví quá trình này như việc ném một viên đá xuống nước và quan sát những gợn sóng lan tỏa. Theo ông, mỗi người có tần số chuyển động riêng biệt, một chỉ số có thể phản ánh mức độ ổn định hoặc bất thường trong dáng đi và khả năng giữ thăng bằng.

Nhóm nghiên cứu nhận thấy những người đang hồi phục sau đột quỵ thường có chuyển động mượt mà, chậm rãi hơn, cho thấy sự thận trọng trong khi nhóm người khỏe mạnh thường có chuyển động nhanh, mạnh và “giật” hơn.

Để tăng cường khả năng phát hiện nguy cơ té ngã, nhóm nghiên cứu đã phát triển một phần mềm độc quyền có khả năng chia nhỏ dữ liệu chuyển động thành các khoảng thời gian 3 giây.

Phần mềm này sẽ tự động phân tích liệu chuyển động của người dùng có quá nhiều dao động hoặc bất ổn hay không. Theo Balbinot, đây chính là yếu tố then chốt giúp hệ thống đưa ra cảnh báo sớm khi phát hiện dấu hiệu nguy hiểm, nhằm ngăn ngừa những cú ngã có thể gây chấn thương nghiêm trọng cho người đang hồi phục.

Mục tiêu của nhóm là tích hợp phần mềm vào các thiết bị đeo thông minh như đồng hồ hoặc vòng tay, cho phép người dùng nhận cảnh báo theo thời gian thực khi có dấu hiệu mất thăng bằng.

“Nếu phần mềm phát hiện chuyển động bất thường, nó có thể gửi tín hiệu cảnh báo như: ‘Bạn nên ngồi xuống và nghỉ ngơi một chút’, để giúp người dùng tránh rơi vào tình huống nguy hiểm”, ông giải thích. Việc theo dõi liên tục 3 giây một lần cho phép phản hồi gần như tức thời.

Phần mềm còn được thiết kế để “học hỏi” từ dữ liệu người dùng thông qua công nghệ học máy. Theo thời gian, hệ thống sẽ hiểu rõ hơn về kiểu vận động cá nhân của từng bệnh nhân, từ đó đưa ra dự đoán chính xác hơn về nguy cơ té ngã.

Balbinot khẳng định: “Phần mềm này sẽ ngày càng thông minh hơn, và với mỗi cá nhân, nó sẽ biết điều gì là bình thường và điều gì là dấu hiệu cần chú ý”.

Các cảm biến sử dụng trong nghiên cứu không chỉ đo tốc độ mà còn theo dõi hướng di chuyển. Balbinot cho biết, công nghệ hiện nay đã đủ tiên tiến để tích hợp các cảm biến này vào quần áo, giúp người dùng thuận tiện hơn trong việc sử dụng hằng ngày mà không cần thiết bị cồng kềnh.

Đặc biệt, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng phần mềm này không chỉ hữu ích với bệnh nhân mà còn giúp ích cho các bác sĩ lâm sàng. Dữ liệu trực quan và dễ diễn giải từ hệ thống có thể hỗ trợ bác sĩ đưa ra các quyết định điều trị chính xác hơn.

Kết luận nghiên cứu nhấn mạnh: “Việc tích hợp các thuật toán học máy sẽ mở ra khả năng cá nhân hóa chiến lược phục hồi chức năng, bằng cách phân tích kiểu vận động riêng biệt và dự đoán rủi ro ngã cho từng bệnh nhân cụ thể”.

Báo cáo cũng kêu gọi cần có thêm các nghiên cứu sâu hơn để kiểm chứng hiệu quả dài hạn của công nghệ này trong môi trường lâm sàng và khả năng áp dụng cho nhiều nhóm bệnh nhân khác nhau.

Phan Văn Hòa