Hình ảnh những bệnh nhân Alzheimer hay Parkinson dần đánh mất trí nhớ, mất khả năng vận động và phụ thuộc hoàn toàn vào người thân chăm sóc đã trở thành nỗi ám ảnh tại nhiều quốc gia đang phải đối mặt với tình trạng già hóa dân số. Tuy nhiên, theo các nhà khoa học tại Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam – Hàn Quốc (VKIST), phần lớn các phương pháp chẩn đoán hiện nay như chụp cắt lớp vi tính (CT – Computed Tomography), cộng hưởng từ (MRI – Magnetic Resonance Imaging) hay chụp cắt lớp phát xạ positron (PET – Positron Emission Tomography) chỉ được dùng để chuẩn đoán bệnh khi các triệu chứng đã biểu hiện rõ ràng. Đó là bởi vì các thiết bị này cồng kềnh, cần chuyên môn cao để sử dụng và tốn nhiều kinh phí. Vì vậy nên các thiết bị này chỉ được thực hiện trong các bệnh viện khi bác sĩ thấy cần thiết. Điều này đồng nghĩa với việc cơ hội “giai đoạn vàng” để can thiệp sớm, làm chậm tiến trình bệnh hoặc cải thiện chất lượng sống cho người bệnh đã bị bỏ lỡ.
ThS. Đỗ Hồng Phúc – nghiên cứu viên phòng Công nghệ Tích hợp trình bày về nghiên cứu ứng dụng tín hiệu điện não (EEG) và máy học tại K-Medi Forum 2025
Trình bày tại K-Medi Forum 2025, nhóm nghiên cứu VKIST do ThS. Đỗ Hồng Phúc – nghiên cứu viên phòng Công nghệ Tích hợp đang phát triển đã trình bày nghiên cứu sử dụng tín hiệu EEG (điện não đồ) thu được trong giấc ngủ kết hợp với thuật toán học máy (machine learning) để phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường của não bộ.
“EEG là một phương pháp không xâm lấn, chi phí thấp, và hoàn toàn có thể triển khai theo dõi tại nhà nếu thiết bị được thiết kế theo hướng đeo được (wearable). Việc kết hợp với AI giúp nhận diện những thay đổi rất nhỏ trong tín hiệu điện não – điều mà mắt người khó nhận thấy”, ThS. Phúc cho biết.
Thiết bị đeo phát hiện bệnh thần kinh ngay trong giấc ngủ
Theo nhóm nghiên cứu, quá trình đo điện não được thực hiện thông qua thiết bị đeo trên đầu, có khả năng ghi nhận sóng não trong các giai đoạn ngủ khác nhau – từ trạng thái tỉnh táo, vào giấc (N1, N2), ngủ sâu (N3) đến REM. Những sóng điện não đặc trưng ở từng giai đoạn được thuật toán học máy phân tích để phát hiện các biểu hiện bất thường có liên quan đến quá trình thoái hóa thần kinh.
Đáng chú ý, mô hình của VKIST không chỉ tập trung vào phát hiện bệnh, mà còn hướng tới đánh giá chất lượng giấc ngủ và khả năng chú ý – hai yếu tố thường bị ảnh hưởng sớm ở bệnh nhân Alzheimer hay Parkinson nhưng dễ bị bỏ qua.
“Chúng tôi đang phát triển một hệ thống cá nhân hóa, có khả năng cung cấp nội dung thư giãn tinh thần phù hợp với đặc điểm sóng não của người Việt, góp phần cải thiện giấc ngủ và sức khỏe lâu dài”, ThS. Phúc chia sẻ.
Cơ hội mở ra cho chẩn đoán sớm tại nhà
Khác với các hệ thống EEG truyền thống cồng kềnh, đắt đỏ và yêu cầu vận hành trong môi trường bệnh viện, thiết bị EEG đeo được mà VKIST đang nghiên cứu có thiết kế nhỏ gọn, dễ sử dụng và đặc biệt phù hợp cho theo dõi dài hạn tại nhà. Đây cũng là xu hướng mà nhiều trung tâm y sinh học quốc tế theo đuổi nhằm dịch chuyển y tế từ trung tâm điều trị sang chăm sóc chủ động tại cộng đồng.
Không dừng lại ở mô hình nghiên cứu, VKIST cho biết đang mở rộng hợp tác R&D, chuyển giao công nghệ và tìm kiếm đối tác công nghiệp để thương mại hóa các giải pháp EEG thông minh này. Trong định hướng phát triển, viện kỳ vọng sẽ góp phần cung cấp công cụ chẩn đoán sớm hiệu quả, chi phí thấp cho hệ thống y tế Việt Nam trong bối cảnh tỷ lệ người cao tuổi ngày càng tăng.
K-Medi Forum 2025, là một trong những diễn đàn lớn do các tổ chức nghiên cứu và doanh nghiệp y sinh học Hàn Quốc – Việt Nam đồng tổ chức, nhằm thúc đẩy hợp tác công nghệ giữa hai nước trong lĩnh vực chẩn đoán và chăm sóc sức khỏe.
