Giao Diện Người-Máy Có Thể Cung Cấp Thông Tin Mới Về Bệnh Alzheimer

Một trong những vấn đề lớn với bệnh Alzheimer là nó thường không được chẩn đoán ở giai đoạn đầu, khi nó có thể được kiểm soát tốt hơn. Hiện tại, một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học Công nghệ Kaunas (KTU) đang khám phá cách giao diện người-máy có thể được điều chỉnh cho những người bị suy giảm trí nhớ để họ có thể nhận ra một vật thể nhìn thấy trước mặt họ.

Xác Định Kích Thích Thị Giác

Theo Rytis Maskeliūnas, một nhà nghiên cứu tại Bộ môn Kỹ thuật Đa phương tiện tại KTU, việc phân loại thông tin nhìn thấy trên khuôn mặt là một chức năng hàng ngày của con người.

“Khi giao tiếp, khuôn mặt ‘nói’ với chúng ta về ngữ cảnh của cuộc trò chuyện, đặc biệt là từ góc độ cảm xúc, nhưng chúng ta có thể xác định kích thích thị giác dựa trên tín hiệu não không?” Maskeliūnas nói.

Nghiên cứu này nhằm phân tích khả năng của một cá nhân trong việc xử lý thông tin ngữ cảnh từ khuôn mặt và phát hiện cách một người phản ứng với nó.

Maskeliūnas nói rằng có nhiều nghiên cứu chứng minh rằng các bệnh về não có thể được phân tích bằng cách kiểm tra các chuyển động của cơ mặt và mắt. Điều này là do các rối loạn não suy giảm ảnh hưởng đến cả trí nhớ và chức năng nhận thức, cũng như hệ thống thần kinh sọ não liên quan đến chuyển động mắt.

Nghiên cứu cung cấp thông tin sâu hơn về cách một bệnh nhân Alzheimer có thể xử lý thị giác nhìn thấy trên khuôn mặt trong não giống như những người không bị Alzheimer.

Dovilė Komolovaitė là một sinh viên tốt nghiệp của Khoa Toán và Khoa học Tự nhiên tại KTU. Cô là đồng tác giả của nghiên cứu.

“Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ một thiết bị đo điện não, đo các xung điện trong não,” Komolovaitė nói.

Thí nghiệm được thực hiện cho nghiên cứu này được thực hiện trên những người khỏe mạnh và những người bị Alzheimer.

“Các tín hiệu não của một người bị Alzheimer thường rất nhiễu so với một người khỏe mạnh,” Komolovaitė nói.

Điều này làm cho việc tập trung trở nên khó khăn hơn khi trải qua các triệu chứng.

Thí Nghiệm

Nghiên cứu liên quan đến một nhóm phụ nữ trên 60 tuổi.

“Tuổi già là một trong những yếu tố nguy cơ chính cho sa sút trí tuệ, và vì tác động của giới tính được nhận thấy trong sóng não, nghiên cứu này chính xác hơn khi chỉ chọn một nhóm giới tính,” Komolovaitė tiếp tục.

Mỗi người được hiển thị ảnh khuôn mặt trong một giờ. Các ảnh được chọn theo các tiêu chí khác nhau. Ví dụ, khuôn mặt trung tính và sợ hãi được hiển thị khi phân tích ảnh hưởng của cảm xúc. Khi phân tích yếu tố quen thuộc, những người quen và ngẫu nhiên được hiển thị.

Để hiểu nếu một người hiểu khuôn mặt đúng cách, các tham gia nhấn nút sau mỗi kích thích để chỉ ra liệu khuôn mặt có bị đảo ngược hay đúng.

“Ngay cả ở giai đoạn này, một bệnh nhân Alzheimer cũng phạm sai lầm, vì vậy điều quan trọng là phải xác định xem sự suy giảm của vật thể có phải do trí nhớ hay quá trình thị giác,” Komolovaitė nói.

Nghiên cứu liên quan đến dữ liệu từ thiết bị đo điện não tiêu chuẩn, nhưng dữ liệu thu thập từ các điện cực xâm lấn sẽ tốt hơn để tạo ra một công cụ thực tế. Nó sẽ cho phép các chuyên gia đo lường hoạt động của các nơ-ron tốt hơn, điều này sẽ tăng chất lượng của mô hình AI.

“Tất nhiên, ngoài các yêu cầu kỹ thuật, nên có một môi trường cộng đồng tập trung vào việc làm cho cuộc sống dễ dàng hơn cho những người bị bệnh Alzheimer. Tuy nhiên, theo quan điểm cá nhân của tôi, sau năm năm, tôi nghĩ chúng ta vẫn sẽ thấy các công nghệ tập trung vào việc cải thiện chức năng thể chất, và sự tập trung vào những người bị ảnh hưởng bởi các bệnh về não trong lĩnh vực này sẽ chỉ đến sau,” Maskeliūnas nói.

“Nếu chúng ta muốn sử dụng thử nghiệm này như một công cụ y tế, quá trình chứng nhận cũng cần thiết,” Komolovaitė tiếp tục.