Dự kiến, tại hội nghị Machine Learning for Healthcare 2020 diễn ra vào 14-8 tới tại Mỹ, IBM sẽ giới thiệu mô hình này.
Vào đầu năm 2019, tập đoàn IBM và Quỹ Michael J. Fox (MJFF) đã công bố kế hoạch hợp tác và sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning) để giải mã những bí ẩn và phức tạp xung quanh các triệu chứng và sự tiến triển của bệnh Parkinson Disease (PD).
IBM và quỹ MJFF đã xây dựng một mô hình phát triển của bệnh giúp các bác sĩ lâm sàng xác định chính xác hơn tình trạng tiến triển của các bệnh nhân PD. Mặc dù, bệnh PD được phát hiện lần đầu tiên cách đây hơn một thế kỷ vào năm 1817, nó đã làm ảnh hưởng đến rất nhiều bệnh nhân, làm khó cho cả bác sĩ và các nhà nghiên cứu.
Tuy nhiên, nhiều câu hỏi về căn bệnh mãn tính này vẫn chưa được giải đáp, nhưng sự hiểu biết rõ hơn thông qua các thử nghiệm lâm sàng có thể cải thiện việc quản lý, chăm sóc bệnh nhân và phát triển hiệu quả hơn các loại thuốc chữa bệnh.
Học máy đã giúp tìm hiểu tốt hơn và nỗ lực nắm bắt những phức tạp xung quanh bệnh PD. Các nhà nghiên cứu đã thiết kế các thuật toán sáng tạo sử dụng các yếu tố có thể che dấu các biểu hiện bên ngoài của bệnh PD của một người nào đó, bao gồm các loại thuốc có thể làm giảm các triệu chứng như run, cải thiện khả năng kiểm soát vận động và sửa đổi các triệu chứng phổ biến khác.
PD là một trong những bệnh về thần kinh, thường xảy ra khi nhóm tế bào trong não bị thoái hóa, không thể kiểm soát được vận động của cơ bắp, khiến cho con người đi lại khó khăn, chân tay bị run cứng. Khi bệnh tiến triển có thể ảnh hưởng đến các tế bào thần kinh, làm thiếu hụt “dopamine” (là một hóa chất hữu cơ thuộc họ catecholamine và phenethylamine. Nó có chức năng vừa là hoóc môn vừa là chất truyền dẫn thần kinh, đồng thời đóng một số vai trò quan trọng trong não và cơ thể).
Vì quy luật sinh học cơ bản của bệnh PD vẫn chưa được biết rõ, sẽ rất khó để các bác sĩ xác định được bệnh đã tiến triển ở mức độ nào chỉ bằng cách đánh giá biểu hiện ngoài của bệnh nhân. Rất khó để phát hiện được mối liên hệ giữa tình trạng bệnh và cơ chế sinh học. Nếu một bệnh nhân đang dùng thuốc như phần lớn các trường hợp, bác sĩ sẽ gặp nhiều khó khăn hơn vì thuốc có thể che giấu một số triệu chứng.
Vì các bệnh nhân không phản ứng với thuốc, phát triển các triệu chứng hoặc các vấn đề liên quan theo một cách giống hệt nhau, nên điều này khiến cho việc tiến triển trở nên không rõ ràng và khó xác định, đồng thời gây nhiều khó khăn trong việc hiểu rõ và phân loại các giai đoạn. Nghiên cứu hợp tác này xem xét tác dụng của các loại thuốc khác nhau, có thể biểu hiện khác nhau ở mỗi cá nhân ở các giai đoạn khác nhau. Điều này trước đây chưa từng được nghiên cứu.
IBM sẽ tiếp tục sử dụng một lượng lớn dữ liệu các bệnh nhân mắc hội chứng PD, được tổng hợp bởi MJFF, với hy vọng khám phá các kết quả mới có thể giúp xác định một cách chính xác từng giai đoạn của bệnh PD khi nó phát triển; nếu giai đoạn này được phát triển, các bác sĩ lâm sàng sẽ được hỗ trợ trong việc thiết kế các kế hoạch điều trị tùy chỉnh và chính xác hơn. Ngoài ra, việc đạt được mục tiêu cũng sẽ cung cấp cho các nhà phát triển thuốc các cấp độ chính xác hơn khi sàng lọc để thử nghiệm lâm sàng các phương pháp điều trị mới và phương pháp chữa trị tiềm năng.
Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu hy vọng rằng nghiên cứu có thể truyền cảm hứng hoặc hữu ích trong việc kiểm tra và nghiên cứu các bệnh mãn tính khác, chẳng hạn như: bệnh tiểu đường, bệnh Alzheimer (hội chứng suy giảm trí nhớ) và hội chứng ALS (xơ cứng teo cơ một bên). Các nhà nghiên cho biết thêm, giai đoạn tiếp theo của nghiên cứu sẽ là tập trung vào những khám phá gần đây, từ việc áp dụng các mô hình mới, kết hợp với dữ liệu phong phú mà MJFF đã cung cấp.
PD là một trong 10 nguyên nhân gây tử vong hàng đầu ở những người từ 65 tuổi trở lên và ước tính có khoảng sáu triệu người trên toàn thế giới và một triệu người ở Mỹ mắc bệnh này, nhưng con số này dự kiến sẽ tăng gấp đôi vào năm 2040.
