Nghiên cứu mới cho thấy, từ ảnh chụp mắt trong khám sức khỏe định kỳ có thể sàng lọc khả năng đang mắc sa sút trí tuệ, đồng thời dự báo nguy cơ sẽ phát sinh sa sút trí tuệ trong tương lai.
Ngày 28, Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul cho biết nhóm nghiên cứu chung gồm Giáo sư Park Sang-min (Khoa Y học Gia đình, Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul), Tiến sĩ Jang Ju-young (Công ty ZaiMed), Phó giáo sư nghiên cứu Han Chang-ho (Trung tâm Nghiên cứu Dữ liệu lớn Y tế, Trường Y Đại học Quốc gia Seoul) và Tiến sĩ Kim Jae-won (Khoa Y khoa) đã phân tích 108.008 ảnh đáy mắt của 36.322 người khám sức khỏe, qua đó phát triển AI để sàng lọc và dự báo nguy cơ sa sút trí tuệ.
Nhóm nghiên cứu không chỉ đánh giá hiệu năng dự báo của AI mà còn kiểm tra AI dựa vào vùng nào trên ảnh để đưa ra kết luận. Kết quả cho thấy, khi đánh giá cả tình trạng sa sút trí tuệ hiện tại lẫn nguy cơ phát sinh trong tương lai, AI đều tập trung vào vùng nơi các sợi thần kinh thị giác hội tụ và khu vực xung quanh.
Vì sao nhìn vào mắt có thể biết nguy cơ sa sút trí tuệ
Ảnh đáy mắt là ảnh chụp võng mạc, dây thần kinh thị giác và các mạch máu trong mắt thông qua đồng tử. Không chỉ trong khám chuyên khoa mắt, loại ảnh này cũng thường được chụp trong khám sức khỏe.
Lý do nhóm nghiên cứu chú ý đến mắt là vì võng mạc có liên hệ mật thiết với não. Võng mạc và dây thần kinh thị giác nối với hệ thần kinh trung ương. Nhiều nghiên cứu trước đây cũng cho thấy, những thay đổi về thần kinh hoặc vi mạch xuất hiện ở não có thể phần nào phản ánh ở mắt.
Nhóm nghiên cứu cho rằng, nếu những thay đổi này được ghi lại trên ảnh đáy mắt, AI có thể nhận diện tín hiệu nguy cơ sa sút trí tuệ.
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của những người khám sức khỏe tại Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul giai đoạn 2004-2016. Trong số này, 2.868 ảnh của 1.001 người được chẩn đoán sa sút trí tuệ và được kê thuốc liên quan trong vòng 2 năm trước hoặc sau khi chụp đáy mắt được phân loại vào nhóm sa sút trí tuệ. Sau đó, AI được huấn luyện bằng cách so sánh với nhóm không mắc sa sút trí tuệ.
Sau khi so sánh nhiều mô hình AI, mô hình đã được học trước trên số lượng lớn ảnh đáy mắt cho thấy hiệu năng tốt nhất.
Sàng lọc được cả sa sút trí tuệ hiện tại lẫn nguy cơ phát sinh trong tương lai
Hiệu năng của AI trong việc phân biệt người đang mắc sa sút trí tuệ và người không mắc đạt 0,750. Chỉ số này càng gần 0,5 thì mức độ đúng chỉ tương đương ngẫu nhiên; càng gần 1 thì càng phân biệt tốt hai nhóm.
Nhóm nghiên cứu cũng so sánh hiệu năng AI với công cụ đánh giá nguy cơ sa sút trí tuệ hiện có là “CAIDE”. CAIDE là công cụ ước tính nguy cơ sa sút trí tuệ dài hạn bằng cách chấm điểm các yếu tố như tuổi, giới tính, trình độ học vấn, huyết áp, mức độ béo phì, cholesterol và hoạt động thể chất. Công cụ này không yêu cầu làm thêm chẩn đoán hình ảnh não như MRI hay PET.
Trong phân tích lần này, hiệu năng sàng lọc sa sút trí tuệ hiện tại của CAIDE là 0,624, còn AI dùng ảnh đáy mắt là 0,750. Chỉ số càng gần 1 thì càng phân biệt tốt người mắc và không mắc sa sút trí tuệ.
Ở khả năng dự báo nguy cơ sẽ phát sinh sa sút trí tuệ trong tương lai, chênh lệch cũng xuất hiện. AI đạt 0,812, còn CAIDE là 0,689.
Ngay cả sau khi đã tính riêng các yếu tố nguy cơ sa sút trí tuệ truyền thống như tuổi và giới tính, xu hướng vẫn tương tự. Điểm AI càng cao thì khả năng đang mắc sa sút trí tuệ hoặc sẽ phát sinh sa sút trí tuệ trong tương lai càng lớn.
Điều này cho thấy ảnh đáy mắt có thể chứa thêm thông tin liên quan đến sa sút trí tuệ mà các yếu tố nguy cơ truyền thống như tuổi, huyết áp hay béo phì khó nắm bắt.
Vùng AI chú ý nhất là “đĩa thị thần kinh”
Một điểm đáng chú ý của nghiên cứu lần này là nhóm nghiên cứu đi sâu làm rõ AI dựa vào yếu tố nào để đưa ra đánh giá.
Nhóm nghiên cứu dùng màu sắc để đánh dấu những vùng AI coi trọng trên ảnh đáy mắt. Vùng có mức độ chú ý cao nhất là “đĩa thị thần kinh”.
Đĩa thị thần kinh là nơi các sợi thần kinh xuất phát từ võng mạc hội tụ lại và tiếp nối thành dây thần kinh thị giác. Nói đơn giản, đây là “cửa ra” nơi các dây thần kinh tập trung để chuyển thông tin tiếp nhận từ mắt lên não.
Mức độ AI chú ý đến đĩa thị thần kinh cao hơn 5,72 lần so với các vùng lân cận thông thường. Mức độ chú ý cao cũng xuất hiện ở vùng quanh đĩa thị thần kinh và vùng sợi thần kinh nối từ đây đến hoàng điểm.
Những vùng này cũng là nơi các nghiên cứu trước đó đã ghi nhận các thay đổi võng mạc liên quan đến sa sút trí tuệ. Điều này củng cố khả năng AI đã bắt được các biến đổi thần kinh liên quan đến sa sút trí tuệ, thay vì chỉ dựa vào đặc điểm ngẫu nhiên trong ảnh.
Ảnh khám sức khỏe có thể dùng để sàng lọc sa sút trí tuệ?
Lý do nghiên cứu lần này được chú ý là vì có thể tận dụng ảnh đáy mắt đã được chụp sẵn trong khám sức khỏe, mà không cần bổ sung xét nghiệm mới.
Nếu được kiểm chứng đầy đủ trong tương lai, công cụ này có thể được dùng như phương tiện hỗ trợ ở giai đoạn khám sức khỏe để sàng lọc trước những người có nguy cơ sa sút trí tuệ cao, rồi kết nối họ với các bài kiểm tra chức năng nhận thức hoặc khám chuyên khoa.
Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là “chẩn đoán sa sút trí tuệ chỉ bằng một tấm ảnh mắt”. Trên thực tế, chẩn đoán sa sút trí tuệ cần đánh giá triệu chứng và chức năng nhận thức của người bệnh. Tùy trường hợp, có thể bổ sung MRI não hoặc xét nghiệm máu·dịch não tủy.
Nghiên cứu lần này cũng được thực hiện chủ yếu trên nhóm người khám sức khỏe tại một bệnh viện. Cần kiểm chứng thêm xem liệu hiệu năng tương tự có được tái lập ở các bệnh viện khác, các nhóm tuổi khác, cũng như các nhóm có chủng tộc·dân tộc khác hay không.
Giáo sư Park Sang-min, Khoa Y học Gia đình, Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul, nói: “Chúng tôi kỳ vọng công nghệ AI lần này, tận dụng dữ liệu khám thường quy mà không cần thêm các xét nghiệm tốn kém, sẽ trở thành công cụ hỗ trợ hữu ích trong chiến lược phòng ngừa và can thiệp sớm sa sút trí tuệ”.
Tiến sĩ Jang Ju-young của ZaiMed nhấn mạnh: “Nghiên cứu lần này đã đánh giá đồng thời không chỉ hiệu năng dự báo của AI mà còn cả khả năng giải thích và tính hữu ích lâm sàng, qua đó gợi mở một hướng đi quan trọng cho việc phát triển dấu ấn sinh học AI dựa trên hình ảnh đáy mắt”.
Nghiên cứu được công bố trực tuyến ngày 04-07 trên tạp chí quốc tế 《npj Digital Medicine(npj Digital Medicine)》.
