Hiện tại, các kỹ sư và nhà nghiên cứu đang cố gắng phát triển nhiều dạng công nghệ khác nhau từ ứng dụng iPhone đến đồng hồ thông minh, để phát hiện sớm bệnh Parkinson ở bệnh nhân, điều mà các bác sĩ nổi tiếng cho là khó thực hiện.

Dina Katabi, tác giả của nghiên cứu và là giáo sư kỹ thuật điện cho biết: “Đối với những bệnh như Parkinson…, một trong những thách thức lớn nhất là chúng ta cần phải phát hiện ra nó từ rất sớm, trước khi tổn thương chủ yếu xảy ra ở não”.

Tuy nhiên, các nhà đạo đức y tế cho biết, các thuật toán được sử dụng có thể dấy mối lo ngại lớn hơn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe: rằng những tiến bộ công nghệ đang được sử dụng cho phép máy tính sẽ ra quyết định y tế nhiều hơn mà chưa có bằng chứng quan trọng để chứng minh. Họ cho biết các thuật toán có thể hữu ích trong việc phát hiện bệnh Parkinson, nhưng họ kêu gọi thử nghiệm nhiều hơn vì lo ngại công nghệ này có thể tạo ra các chẩn đoán dương tính giả.

Parkinson là một bệnh thần kinh làm giảm lượng tế bào thần kinh dopamin được giải phóng trong phần não kiểm soát chuyển động. Khi nó tiến triển, mọi người có thể bị run, tê cứng chân tay và nói chung là chậm chạp. Khoảng 60.000 người Mỹ được chẩn đoán mắc bệnh này mỗi năm, theo Tổ chức Parkinson, với gần 10 triệu người sống chung với nó trên toàn cầu.

Bất chấp sự phổ biến của bệnh, các bác sĩ không có cách nào có thể xử lý rộng rãi để sàng lọc bệnh Parkinson ở bệnh nhân. Điều này thường dẫn đến việc các bác sĩ chẩn đoán sai bệnh hoặc phát hiện bệnh muộn hơn trong quá trình tiến triển của bệnh, khi các cơn run có thể đã rõ ràng.

Katabi và Yuzhe Yang, một nhà nghiên cứu của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) và là tác giả chính của nghiên cứu, bắt đầu cố gắng giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng máy học. Họ đã dùng AI sử dụng các thuật toán về dữ liệu giấc ngủ được thu thập từ hơn 7.600 người, trong đó khoảng 750 người mắc bệnh Parkinson.

Để thu thập dữ liệu, các nhà nghiên cứu đã phát triển một công cụ - tương tự như hình dạng của một chiếc hộp nhỏ - có thể được đưa vào phòng của những người tham gia nghiên cứu và thu thập các kiểu thở của mọi người qua mạng không dây khi họ ngủ. Một số dữ liệu cũng được chọn lọc từ các bộ dữ liệu hiện có được thu thập tại các trung tâm dữ liệu về giấc ngủ.

Dữ liệu được sử dụng để huấn luyện một mạng thần kinh giúp dự đoán với độ chính xác cao liệu một người có mắc bệnh Parkinson hay không. Nó chính xác lên tới 90 phần trăm dựa trên dữ liệu từ giấc ngủ một đêm. Mô hình đã cải thiện độ chính xác đến 95 phần trăm khi phân tích các kiểu thở trong 12 đêm. Mạng lưới thần kinh cũng có thể theo dõi mức độ nghiêm trọng của bệnh Parkinson ở một bệnh nhân.

Nhà nghiên cứu Dina Katabi cũng cho biết, các công ty dược phẩm đang cố gắng tạo ra các loại thuốc để điều trị và chữa bệnh Parkinson có thể sử dụng công cụ này để theo dõi tốt hơn mức độ nghiêm trọng của bệnh ở những bệnh nhân tham gia thử nghiệm lâm sàng của họ, đẩy nhanh quá trình tạo ra thuốc. Những người sống ở những nơi hẻo lánh, cách xa các nhà thần kinh học có thể có cách phát hiện và theo dõi bệnh mà không cần phải lái xe mất nhiều thời gian.

Công cụ này, được gọi là thiết bị ‘Ngọc lục bảo’ (Emerald), đang được các công ty dược phẩm và công nghệ sinh học lớn sử dụng để điều trị bệnh Parkinson.