Nghiên cứu phát hiện: Quét mắt 3D được phân tích bởi trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện dấu hiệu của bệnh Parkinson

Quét mắt 3D được sử dụng tại các phòng mạch mắt và cửa hàng kính có thể giúp phát hiện dấu hiệu của bệnh Parkinson khoảng bảy năm trước khi các triệu chứng lâm sàng xuất hiện, theo một nghiên cứu mới.

Sử dụng dữ liệu mắt để nhận diện tình trạng sức khỏe không phải là điều mới trong lĩnh vực y tế. Nhưng những tiến bộ trong công nghệ theo dõi sức khỏe của mắt và sức mạnh tính toán đã mở rộng phạm vi của các chuẩn đoán trong những năm gần đây.

Một loại quét 3D, được biết đến là quét tầng quang học (OCT), đã đóng vai trò quan trọng trong tiến triển này. Một bức ảnh chụp bằng OCT tạo ra một phần chéo của võng mạc (phía sau mắt) với chi tiết đáng kinh ngạc - đến mức một phần nghìn của một milimét - trong thời gian chưa đầy một phút. Một bức ảnh như vậy của võng mạc là cách duy nhất không xâm lấn để quan sát các lớp tế bào dưới bề mặt da.

Như một phần của nghiên cứu, một nhóm nghiên cứu từ UCL và Bệnh viện Mắt Moorfields ở London sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích các bức ảnh OCT từ hai cơ sở dữ liệu lớn: AlzEye và tập dữ liệu UK Biobank, bao gồm lần lượt 154,830 và 67,311 cá nhân.

Kết quả xác nhận những phát hiện trước đó về việc lớp tế bào ganglion–lớp plexiform nội (GCIPL) mỏng hơn ở bệnh nhân Parkinson. Dữ liệu cũng chỉ ra sự suy giảm của lớp nhân nhân (INL). Hơn nữa, các nhà nghiên cứu phát hiện rằng việc giảm độ dày của cả hai lớp liên quan đến sự phát triển của căn bệnh.

Mặc dù cần thêm nghiên cứu, tác giả chính Tiến sĩ Siegfried Wagner hy vọng phương pháp này sớm trở thành một công cụ sàng lọc trước cho những người có nguy cơ mắc bệnh Parkinson.

“Tìm thấy dấu hiệu của nhiều loại bệnh trước khi triệu chứng xuất hiện có nghĩa là trong tương lai, mọi người có thể có thời gian thay đổi lối sống để ngăn chặn một số điều kiện phát sinh, và các bác sĩ có thể trì hoãn sự xuất hiện và ảnh hưởng của các rối loạn thần kinh có thể thay đổi cuộc sống,” ông nói.

Trong khi đó, một nhóm do tác giả chính của nghiên cứu, Giáo sư Pearse Keane, dẫn đầu đã nhận được tài trợ từ UK Research and Innovation để mở rộng và xác nhận mô hình nền tảng.

Nghiên cứu này làm tăng giá trị của lĩnh vực ngày càng phát triển của “oculomics,” sử dụng học máy và dữ liệu từ quét mắt để phát hiện dấu hiệu của các bệnh như Alzheimer và đa dạng tử cung.