Ứng dụng AI trong chẩn đoán thần kinh – cơ: Thêm cơ hội phát hiện sớm bệnh ở người cao tuổi

Mới đây, ca điện cơ đầu tiên được thực hiện thành công trên phần mềm Natus Elite 2 của hệ thống máy điện cơ 8 kênh tích hợp trí tuệ nhân tạo đã mở ra khả năng chẩn đoán nhanh hơn, chính xác hơn và toàn diện hơn cho nhiều bệnh lý thần kinh – cơ vốn phức tạp và dễ bỏ sót.

Từ “ghi nhận tín hiệu” đến hỗ trợ chẩn đoán bằng AI

Trong nhiều năm, thăm dò chức năng thần kinh – cơ (ghi điện cơ) được xem là kỹ thuật chuyên sâu, phụ thuộc lớn vào kinh nghiệm của bác sĩ chuyên ngành thần kinh. Các tín hiệu thần kinh – cơ thường rất phức tạp, nhiều nhiễu và khó định lượng tuyệt đối. Chỉ một sai lệch nhỏ trong thao tác đặt điện cực, khảo sát kim hoặc đọc kết quả cũng có thể ảnh hưởng đến nhận định lâm sàng.

Hệ thống máy điện cơ thế hệ mới tích hợp AI vừa được triển khai tại Khoa Lão khoa, bệnh viện Hữu nghị Việt Tiệp được kỳ vọng sẽ góp phần nâng cao khả năng phát hiện sớm các bệnh lý thần kinh – cơ, đặc biệt ở người cao tuổi.

Tuy nhiên, với nền tảng Nicolet EDX của Natus Medical Incorporated, khái niệm “máy điện cơ” đang dần được thay đổi. Hệ thống này không chỉ đơn thuần ghi nhận tín hiệu điện sinh học mà còn có khả năng phân tích, so sánh và hỗ trợ gợi ý chẩn đoán bằng AI theo thời gian thực. Nói cách khác, máy bắt đầu “hiểu” dữ liệu thay vì chỉ hiển thị dữ liệu như trước đây.

Một trong những thách thức lớn nhất của điện cơ là tính phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân. Với công nghệ AI tích hợp trong Natus Elite 2, nhiều quy trình vốn mang tính chủ quan nay đã được chuẩn hóa bằng phân tích định lượng.

Ở kỹ thuật điện cơ kim định lượng (QEMG), hệ thống sử dụng thuật toán MMA để tự động phân tích đơn vị vận động, đo biên độ, thời gian, số pha và nhiều thông số khác với độ chính xác cao. Nhờ đó, bác sĩ có thêm cơ sở hỗ trợ phân biệt tổn thương do bệnh lý cơ hay bệnh lý thần kinh.

Trong khảo sát dẫn truyền thần kinh, phần mềm InSight NCS tự động đối chiếu dữ liệu theo tuổi, chiều cao và so sánh hai bên cơ thể để phát hiện sớm những bất thường nhỏ nhất.

Đặc biệt, chỉ số MUNIX – kỹ thuật định lượng số lượng đơn vị vận động – cho phép theo dõi khách quan tiến triển của các bệnh lý thoái hóa thần kinh vận động như Amyotrophic Lateral Sclerosis. Theo các chuyên gia, đây là một trong những hướng tiếp cận quan trọng của y học chính xác hiện đại, khi dữ liệu định lượng ngày càng đóng vai trò lớn trong hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh.

Thêm cơ hội phát hiện sớm bệnh lý thần kinh ở người cao tuổi

Điện cơ vốn là kỹ thuật rất nhạy với nhiễu môi trường và cử động của bệnh nhân. Trước đây, việc xử lý các tín hiệu nhiễu phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của người thực hiện. Hiện nay, AI kết hợp với bộ xử lý tín hiệu số (DSP) có thể tự động nhận diện và loại bỏ nhiễu, giữ lại tín hiệu điện sinh học có giá trị với độ trung thực cao hơn.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang từng bước được ứng dụng vào công tác khám chữa bệnh tại Khoa Lão khoa - Bệnh viện Hữu nghị Việt Tiệp.

Công nghệ nhận diện sóng ASA sử dụng mạng thần kinh nhân tạo (CNN) còn giúp phát hiện các hoạt động tự phát bất thường như rung cơ hoặc sóng nhọn dương với độ chính xác cao. Nhờ đó, bác sĩ có thêm công cụ hỗ trợ để phát hiện sớm những tổn thương thần kinh – cơ ngay từ giai đoạn đầu, khi triệu chứng lâm sàng còn chưa rõ ràng.

Không chỉ dừng lại ở phân tích tín hiệu, AI còn hỗ trợ tổng hợp dữ liệu lâm sàng nhằm gợi ý định hướng chẩn đoán. Hệ thống INSPIRE có khả năng kết hợp triệu chứng, tiền sử bệnh và kết quả điện sinh lý để hỗ trợ phân biệt nhiều bệnh lý thần kinh phức tạp.

Kho dữ liệu lớn với hàng chục nghìn báo cáo cũng giúp hệ thống tự động điều chỉnh ngưỡng bình thường theo độ tuổi, hạn chế nhầm lẫn giữa lão hóa tự nhiên và tổn thương bệnh lý thực sự ở người cao tuổi. Ngoài ra, phần mềm còn hỗ trợ tự động hóa báo cáo, chuẩn hóa quy trình kích thích thần kinh và tích hợp trực tiếp với hệ thống bệnh án điện tử, góp phần giảm tải công việc hành chính cho nhân viên y tế.

Việc triển khai thành công hệ thống điện cơ tích hợp AI là dấu mốc quan trọng trong quá trình hiện đại hóa các kỹ thuật chuyên sâu tại bệnh viện Hữu nghị Việt Tiệp.

Theo Tiến sĩ Nguyễn Tuấn Lượng, Khoa Lão khoa – Bệnh viện Hữu nghị Việt Tiệp: Việc triển khai thành công hệ thống điện cơ tích hợp AI là dấu mốc quan trọng trong quá trình hiện đại hóa các kỹ thuật chuyên sâu tại bệnh viện. Không chỉ phục vụ chẩn đoán các bệnh lý thần kinh ngoại biên, rễ thần kinh, bệnh cơ hay bệnh lý tiếp hợp thần kinh – cơ, hệ thống còn mở rộng khả năng khảo sát các điện thế gợi như VEP, BAEP, SSEP và nhiều kỹ thuật chuyên sâu khác.

Trong bối cảnh số lượng bệnh lý thần kinh ngày càng gia tăng, sự xuất hiện của công nghệ AI trong lĩnh vực điện cơ được kỳ vọng sẽ giúp phát hiện bệnh sớm hơn, giảm sai sót chẩn đoán và nâng cao hiệu quả điều trị.

Việc đưa trí tuệ nhân tạo vào hệ thống thăm dò chức năng thần kinh – cơ cũng cho thấy xu hướng phát triển tất yếu của y học hiện đại: từ chẩn đoán dựa nhiều vào kinh nghiệm sang chẩn đoán dựa trên dữ liệu, định lượng và chuẩn hóa.

Đó không chỉ là sự thay đổi của công nghệ, mà còn là thay đổi trong tư duy tiếp cận người bệnh, nơi mà độ chính xác, tốc độ và tính cá thể hóa ngày càng trở thành yếu tố quan trọng trong nâng cao chất lượng khám chữa bệnh, đặc biệt đối với người cao tuổi.