“Tôi đau đầu gối nhiều lắm.”
Trong phòng khám, dù bệnh nhân cao tuổi than phiền như vậy, bác sĩ vẫn khó đánh giá ngay mức độ đau nghiêm trọng đến đâu, cũng như họ bất tiện thế nào khi đi bộ hoặc leo cầu thang. Chỉ dựa vào tình trạng khớp thể hiện trên X-quang hay chụp cộng hưởng từ (MRI) cũng không dễ giải thích đầy đủ cơn đau và sự khó chịu mà người bệnh gặp phải trong đời sống thực tế.
Vì vậy, một dự án phát triển công nghệ nhằm nhận diện cụ thể hơn tình trạng đau mạn tính “khó nhìn thấy” ở người cao tuổi, dựa trên chuyển động cơ thể, tín hiệu sinh học, thông tin khám chữa bệnh… và kết nối với phục hồi chức năng - điều trị theo từng cá nhân, sẽ được triển khai.
Bệnh viện St. Mary Yeouido thuộc Đại học Công giáo cho biết ngày 24 rằng Giáo sư Kim Jong-ho (Khoa Chấn thương chỉnh hình) sẽ tham gia dự án ARPA-H phiên bản Hàn Quốc nhằm phát triển công nghệ quản lý đau mạn tính ở người cao tuổi.
Nghiên cứu này do Bệnh viện Đại học Quốc gia Jeonnam chủ trì, với sự tham gia của 8 tổ chức gồm: Viện Hợp tác Công nghiệp - Đại học Công giáo, doanh nghiệp y tế số AllthoCare, Viện Khoa học và Công nghệ Gwangju (GIST), Viện Nghiên cứu Công nghệ Điện tử Hàn Quốc (KETI), Syntekabio, Quỹ Xúc tiến Chăm sóc Sức khỏe Số Hàn Quốc, và Viện Hợp tác Công nghiệp - Đại học Kyung Hee. Thời gian nghiên cứu là 4 năm 6 tháng, tổng kinh phí của liên danh khoảng 7,5 tỷ won.
Giáo sư Kim Jong-ho và Giáo sư Lee Yoon-gyu (Khoa Phần mềm, Đại học Chung-Ang) đảm nhiệm vai trò đồng chủ nhiệm nghiên cứu.
Không chỉ “mấy điểm đau” mà còn bổ sung dữ liệu chuyển động thực tế
Đau là trải nghiệm chủ quan của người bệnh nên khó thể hiện bằng một con số khách quan duy nhất. Trong thực hành lâm sàng, việc hỏi trực tiếp bệnh nhân mức độ đau đến đâu vẫn là một công cụ đánh giá quan trọng.
Tuy nhiên, ngay cả khi than phiền mức độ đau tương tự, mức độ bất tiện trong sinh hoạt hằng ngày lại khác nhau đáng kể giữa từng người. Có người vẫn không gặp nhiều khó khăn khi ra ngoài hay đi cầu thang, trong khi người khác có thể thấy khó khăn ngay cả việc đứng dậy khỏi ghế hoặc đi lại trong nhà.
Nghiên cứu lần này tập trung bổ sung thông tin về chuyển động và chức năng cơ thể thực tế vào cảm nhận đau mà bệnh nhân mô tả.
Nhóm của Giáo sư Kim sẽ nghiên cứu công nghệ đo lường chuyển động khớp, sức mạnh cơ, chức năng cơ thể, mức độ thực hiện bài tập phục hồi… của bệnh nhân cao tuổi bằng trí tuệ nhân tạo (AI). Đồng thời, nhóm dự kiến phân tích tổng hợp thông tin đau do bệnh nhân tự báo cáo cùng tín hiệu sinh học và dữ liệu lâm sàng để tìm ra các chỉ số có thể phản ánh tình trạng đau và suy giảm chức năng.
Ở đây, “đánh giá đau một cách khách quan” không có nghĩa AI sẽ thay bệnh nhân phán đoán cơn đau và chấm thành mấy điểm. Mục tiêu là kết hợp cơn đau mà bệnh nhân nói với thay đổi trong chuyển động và chức năng cơ thể, để xem xét cụ thể hơn họ đang gặp khó khăn gì trong đời sống hằng ngày.
Dùng smartphone quan sát chuyển động... hướng tới kiểm tra tình trạng phục hồi tại nhà
Nghiên cứu sẽ sử dụng nền tảng y tế số cơ xương khớp dựa trên AI “ANAPA” do AllthoCare phát triển.
ANAPA là hệ thống quay chuyển động của con người bằng camera smartphone hoặc máy tính bảng, sau đó phân tích biên độ vận động khớp và chuyển động cơ thể. Biên độ vận động khớp là mức độ có thể gập và duỗi các khớp như đầu gối hay vai. Điểm đặc trưng là phân tích chuyển động mà không cần gắn thêm cảm biến đeo trên người.
Dựa trên công nghệ này, nhóm nghiên cứu sẽ phát triển phương pháp không chỉ theo dõi trong lúc khám tại bệnh viện mà còn quan sát cách bệnh nhân vận động tại nhà hoặc trong sinh hoạt thường ngày.
Nhóm cũng dự kiến kiểm tra bệnh nhân thực hiện bài tập phục hồi tốt đến đâu, và khi duy trì tập luyện thì chuyển động khớp hoặc chức năng cơ thể thay đổi như thế nào. Mục tiêu là phân tích tổng hợp các thông tin này cùng kiểu đau, đặc điểm bệnh lý, môi trường sống… để xây dựng bài tập và chương trình phục hồi chức năng số phù hợp cho từng bệnh nhân.
Điều nhóm của Giáo sư Kim hướng tới không phải một “máy đo đau AI” đã hoàn thiện. Việc liên kết dữ liệu chuyển động và dữ liệu sinh học - lâm sàng với thông tin đau có thể phản ánh chính xác tình trạng thực tế của bệnh nhân đến mức nào vẫn cần được kiểm chứng qua nghiên cứu trong thời gian tới.
Không dừng ở đo lường mà tiến tới “phục hồi chức năng cá thể hóa”
Bước tiếp theo của nghiên cứu là đưa thông tin đo được vào điều trị và phục hồi chức năng thực tế.
Do biểu hiện đau và chức năng cơ thể khác nhau giữa từng bệnh nhân, nhóm dự kiến phát triển mô hình quản lý cho phép điều chỉnh phương pháp và cường độ tập luyện theo tình trạng, thay vì áp dụng một bài tập giống nhau một cách đồng loạt.
Trong quá trình này, nhóm nghiên cứu cũng dự kiến tìm kiếm “dấu ấn sinh học số” có thể thể hiện ổn định sự thay đổi về đau và chức năng ở người cao tuổi. Dấu ấn sinh học số là các chỉ số trong dữ liệu chuyển động - sinh học đo bằng smartphone hoặc các thiết bị số khác, phản ánh tình trạng sức khỏe hoặc sự thay đổi của cơ thể.
Giáo sư Kim Jong-ho nói: “Với bệnh nhân cao tuổi, chỉ dựa vào chẩn đoán hình ảnh hoặc một lần khám đơn lẻ thì khó đánh giá đầy đủ mức độ đau và tác động của nó đến sinh hoạt hằng ngày”, đồng thời nhấn mạnh: “Thông qua nghiên cứu này, chúng tôi sẽ đo lường khách quan cơn đau và chức năng cơ xương khớp, đồng thời xây dựng một hệ thống quản lý mới có thể cung cấp điều trị và phục hồi chức năng phù hợp cho từng bệnh nhân”.
Giáo sư Lee Yoon-gyu cho biết: “Nếu tận dụng phân tích chuyển động bằng AI và công nghệ phục hồi chức năng số của ANAPA, chúng ta có thể theo dõi liên tục sự thay đổi chức năng cơ xương khớp không chỉ tại cơ sở y tế mà cả ở gia đình và trong đời sống thường ngày của bệnh nhân”, đồng thời nói thêm: “Chúng tôi sẽ nỗ lực nâng cấp công nghệ để phát triển các dấu ấn sinh học số đáng tin cậy về mặt lâm sàng và giúp cải thiện thực chất công tác quản lý đau ở người cao tuổi”.
Nhiệm vụ này thuộc chương trình “Dự án ARPA-H phiên bản Hàn Quốc năm 2026 RFP7 VISTA”, được triển khai với sự hỗ trợ của Bộ Y tế và Phúc lợi cùng Đoàn Thúc đẩy Tương lai K-Health thuộc Viện Phát triển Công nghiệp Y tế Hàn Quốc.
