Theo South China Morning Post (SCMP) ngày 16/8, nhóm nghiên cứu tại Đại học Thâm Quyến (Trung Quốc) đã phát triển một mô hình AI có khả năng nhận diện các dấu hiệu thần kinh liên quan đến nguy cơ mắc rối loạn trầm cảm chủ yếu (Major Depressive Disorder – MDD).

Đáng chú ý, những dấu hiệu này có thể được phát hiện từ nhiều năm trước khi một người xuất hiện các triệu chứng trầm cảm rõ rệt. Trong nghiên cứu, mô hình cho thấy khả năng dự báo nguy cơ trước tới 4 năm.

Kết quả nghiên cứu được công bố trong tháng 8 trên tạp chí khoa học Science Advances.

Vì sao các nhà khoa học muốn dự báo trầm cảm từ sớm?

Theo nhóm nghiên cứu, rối loạn trầm cảm chủ yếu ảnh hưởng đến hơn 332 triệu người trên toàn thế giới và vẫn là một vấn đề sức khỏe cộng đồng đáng quan tâm.

Một trong những khó khăn hiện nay là trầm cảm thường được phát hiện sau khi người bệnh đã xuất hiện những triệu chứng đáng kể. Trong khi đó, nếu có thể nhận diện những người thuộc nhóm nguy cơ cao từ sớm, việc theo dõi và triển khai các biện pháp phòng ngừa, hỗ trợ phù hợp có thể mang lại lợi ích lớn.

Từ vấn đề này, các nhà khoa học đặt câu hỏi liệu hoạt động của não bộ ở tuổi thanh thiếu niên có chứa những “dấu ấn” cho thấy một người có khả năng phát triển trầm cảm trong tương lai hay không.

AI được sử dụng để tìm kiếm những dấu hiệu mà việc phân tích dữ liệu thông thường khó nhận diện.

AI “nhìn” vào não để tìm dấu hiệu nguy cơ trầm cảm như thế nào?

Mô hình AI được xây dựng dựa trên dữ liệu từ hai nghiên cứu lâm sàng về sức khỏe tâm thần của thanh thiếu niên tại một số quốc gia châu Âu.

Trong nghiên cứu chính mang tên “Imagen”, những người tham gia được đánh giá ở các độ tuổi 16, 19 và 23.

Các nhà khoa học sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm chụp cộng hưởng từ (MRI), xét nghiệm máu và bảng câu hỏi đánh giá tình trạng tâm lý, sức khỏe tâm thần.

Đặc biệt, nhóm nghiên cứu theo dõi cách não bộ của những người tham gia phản ứng khi họ nhìn thấy các khuôn mặt thể hiện những trạng thái cảm xúc khác nhau.

Các hình ảnh được sử dụng gồm khuôn mặt thể hiện sự tức giận, vui vẻ và trạng thái trung tính.

Trong lúc người tham gia quan sát những khuôn mặt này, hoạt động não của họ được ghi nhận và phân tích.

Chính sự khác biệt trong cách não xử lý các biểu cảm cảm xúc đã cung cấp dữ liệu quan trọng để AI tìm kiếm dấu hiệu liên quan đến nguy cơ trầm cảm.

Người có nguy cơ trầm cảm dễ nhìn nhận cảm xúc theo hướng tiêu cực?

Theo nhóm nghiên cứu, một người không mắc trầm cảm thông thường có khả năng nhận biết sự thay đổi trong biểu cảm của người khác và đưa ra phản ứng tương ứng.

Tuy nhiên, ở những người mắc hoặc có nguy cơ trầm cảm, quá trình xử lý tín hiệu cảm xúc có thể xuất hiện sự thiên lệch.

Chẳng hạn, họ có xu hướng diễn giải biểu cảm của người khác theo hướng tiêu cực và dễ cảm nhận rằng người đối diện đang tức giận với mình.

Phân tích hoạt động não cho thấy những thanh thiếu niên gặp khó khăn trong việc phân biệt các trạng thái cảm xúc trên khuôn mặt, đồng thời có xu hướng nhận diện người khác đang tức giận, có khả năng xuất hiện triệu chứng trầm cảm và lo âu khi trưởng thành cao hơn đáng kể.

Điều này gợi ý rằng cách não bộ xử lý những tín hiệu cảm xúc xã hội từ tuổi vị thành niên có thể liên quan đến nguy cơ phát triển trầm cảm sau này.

Mô hình học sâu tìm ra “dấu ấn” dự báo trầm cảm

Từ lượng dữ liệu thu thập được, nhóm nghiên cứu phát triển một mô hình học sâu (deep learning) nhằm mô phỏng cách não bộ xử lý thông tin thị giác.

Mô hình được thiết kế để dự báo cách não “mã hóa” những khái niệm cảm xúc như sự tức giận.

Thay vì chỉ xem xét một khu vực riêng lẻ trong não, AI có thể phân tích những mẫu hoạt động phức tạp và tìm ra mối liên hệ giữa cách não phản ứng với biểu cảm khuôn mặt và tình trạng sức khỏe tâm thần trong những năm tiếp theo.

Kết quả cho thấy những người ở tuổi 19 có phản ứng với biểu cảm khuôn mặt thiên nhiều về cảm xúc hoặc ký ức tiêu cực có khả năng cao hơn phát triển một dạng trầm cảm.

Đáng chú ý, dấu hiệu này xuất hiện trước khi bệnh được xác định về mặt lâm sàng, qua đó cho phép dự báo nguy cơ từ nhiều năm trước.

Theo kết quả nghiên cứu được công bố, khoảng thời gian dự báo có thể lên tới 4 năm.

Thử nghiệm tiếp trên hơn 400 thanh thiếu niên

Một câu hỏi quan trọng đặt ra là liệu dấu hiệu mà AI phát hiện có thực sự liên quan đến trầm cảm hay chỉ phản ánh chung các vấn đề về sức khỏe tâm thần.

Để kiểm chứng, nhóm của Lu Han, Phó giáo sư tại Trường Trí tuệ nhân tạo thuộc Đại học Thâm Quyến, tiếp tục áp dụng dấu ấn này vào nghiên cứu thứ hai mang tên “Stratify”.

Nghiên cứu so sánh những người mắc trầm cảm với các nhóm gặp vấn đề sức khỏe tâm thần khác như nghiện rượu, lạm dụng ma túy, ăn uống vô độ, chán ăn hoặc chứng cuồng ăn.

Trong nhóm hơn 400 thanh thiếu niên mắc các dạng rối loạn khác nhau, 134 người được chẩn đoán lâm sàng mắc rối loạn trầm cảm chủ yếu cho thấy kết quả bất thường liên quan đến dấu ấn mà nhóm nghiên cứu xác định.

Ngược lại, kết quả ở những người gặp các vấn đề như nghiện, chán ăn hay chứng cuồng ăn ít khác biệt hơn so với những người không có dấu hiệu rối loạn sức khỏe tâm thần.

Kết quả này củng cố giả thuyết rằng mô hình hoạt động não được phát hiện có mối liên hệ đáng chú ý với rối loạn trầm cảm chủ yếu.

AI có thể biết chắc một người sẽ mắc trầm cảm trong tương lai?

Mặc dù kết quả nghiên cứu gây chú ý, khả năng “dự báo trầm cảm trước 4 năm” cần được hiểu đúng.

AI không thể đơn giản “đọc suy nghĩ” của một người rồi kết luận họ chắc chắn sẽ mắc trầm cảm trong tương lai.

Thay vào đó, mô hình phân tích những mẫu hoạt động của não và phản ứng trước các tín hiệu cảm xúc để xác định các dấu hiệu có liên quan đến nguy cơ phát triển trầm cảm.

Nói cách khác, đây là bài toán dự báo xác suất dựa trên dữ liệu, không phải một công cụ tiên đoán chắc chắn bệnh sẽ xảy ra.

Các yếu tố liên quan đến trầm cảm rất phức tạp, có thể bao gồm yếu tố sinh học, tâm lý, môi trường sống và những trải nghiệm của mỗi cá nhân. Vì vậy, kết quả của mô hình AI không thể thay thế việc đánh giá và chẩn đoán của bác sĩ hoặc chuyên gia sức khỏe tâm thần.

Tiềm năng phát hiện trầm cảm trước khi triệu chứng trở nên nghiêm trọng

Giá trị đáng chú ý của nghiên cứu nằm ở khả năng chuyển việc phát hiện trầm cảm từ giai đoạn “đã xuất hiện triệu chứng” sang giai đoạn nhận diện nguy cơ.

Nếu những kết quả này tiếp tục được kiểm chứng trên quy mô lớn và ở nhiều nhóm dân số khác nhau, trong tương lai AI có thể trở thành một công cụ hỗ trợ sàng lọc những người có nguy cơ cao.

Những trường hợp được xác định có nguy cơ có thể được theo dõi sức khỏe tâm thần thường xuyên hơn hoặc tiếp cận các biện pháp hỗ trợ sớm, thay vì chờ đến khi các triệu chứng trở nên nghiêm trọng mới bắt đầu can thiệp.

Nghiên cứu của Đại học Thâm Quyến đồng thời cho thấy một hướng ứng dụng mới của trí tuệ nhân tạo trong y học: không chỉ hỗ trợ nhận diện bệnh đang tồn tại mà còn khai thác những dấu hiệu rất sớm để đánh giá nguy cơ bệnh có thể xuất hiện trong tương lai.

Dù vẫn cần thêm các nghiên cứu để đánh giá độ chính xác, khả năng ứng dụng thực tế và mức độ phù hợp trên những nhóm dân số khác nhau, việc AI có thể tìm thấy dấu hiệu nguy cơ trầm cảm từ hoạt động não nhiều năm trước khi bệnh biểu hiện cho thấy tiềm năng đáng chú ý của công nghệ trong lĩnh vực sức khỏe tâm thần.