AI của Stanford Phân Tích Giấc Ngủ, Dự Đoán Hơn 100 Bệnh Nan Y

Các nhà khoa học tại Stanford Medicine đã phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng phân tích tín hiệu cơ thể từ một đêm ngủ để ước tính nguy cơ mắc hơn 100 bệnh khác nhau của một người. Hệ thống này, được gọi là SleepFM, được huấn luyện bằng gần 600.000 giờ ghi âm giấc ngủ từ 65.000 cá nhân.

Dữ liệu được thu thập từ phương pháp đo đa ký giấc ngủ (polysomnography), một xét nghiệm chuyên sâu theo dõi hoạt động não, chức năng tim, kiểu thở và các tín hiệu thể chất khác. Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng dù phương pháp này là tiêu chuẩn vàng để chẩn đoán rối loạn giấc ngủ, nó cũng ghi lại một lượng lớn thông tin sinh lý chưa được khai thác triệt để.

SleepFM được xây dựng như một mô hình nền tảng, tương tự ChatGPT, nhưng được huấn luyện trên tín hiệu sinh học thay vì văn bản. Sau khi được huấn luyện, mô hình này đã cho thấy khả năng dự đoán nhiều bệnh trong tương lai với độ chính xác cao. Kết quả mạnh nhất được ghi nhận đối với các bệnh ung thư, biến chứng thai kỳ, bệnh tuần hoàn và rối loạn tâm thần. Cụ thể, SleepFM dự đoán bệnh Parkinson, ung thư tuyến tiền liệt, ung thư vú và chứng mất trí nhớ với độ chính xác cao.

Điểm đột phá của SleepFM không chỉ nằm ở việc ứng dụng AI vào y học, mà là ở phương pháp tiếp cận. Bằng cách sử dụng một "mô hình nền tảng" (foundation model), các nhà nghiên cứu đã tạo ra một hệ thống có khả năng tự học "ngôn ngữ của giấc ngủ" từ nhiều luồng dữ liệu sinh học phức tạp. Cách tiếp cận này hiệu quả hơn nhiều so với việc xây dựng các mô hình riêng lẻ cho từng loại bệnh.

Phân tích này của Saigon Sentinel cho thấy giá trị lớn nhất của công trình nằm ở việc khai phá "dữ liệu tối" (dark data) – những thông tin y tế quý giá được thu thập thường xuyên nhưng hiếm khi được phân tích sâu. Hàng thập kỷ qua, các bản ghi đa ký giấc ngủ chứa đầy tiềm năng dự báo đã bị bỏ qua. SleepFM chứng tỏ rằng các xét nghiệm y khoa thường quy có thể ẩn chứa những chỉ dấu về các bệnh lý sẽ phát triển trong tương lai xa.

Việc chuyển đổi từ chẩn đoán sang tiên lượng là một bước tiến quan trọng. Thay vì chỉ xác định các vấn đề hiện tại như chứng ngưng thở khi ngủ, công nghệ này mở ra khả năng biến một buổi kiểm tra giấc ngủ thành một công cụ tầm soát sức khỏe toàn diện, cảnh báo sớm nguy cơ ung thư, bệnh tim hoặc suy giảm nhận thức. Tuy nhiên, thách thức lớn phía trước là việc xác thực mô hình trên các nhóm dân số đa dạng hơn ngoài dữ liệu của một phòng khám duy nhất, cũng như giải quyết các vấn đề đạo đức và hậu cần liên quan đến việc thông báo các dự đoán rủi ro nhạy cảm cho bệnh nhân. Chi phí và khả năng tiếp cận của các xét nghiệm giấc ngủ chuyên sâu cũng là một rào cản cần vượt qua trước khi công nghệ này có thể được áp dụng rộng rãi.

Công nghệ này vẫn còn trong giai đoạn nghiên cứu và chưa có tác động trực tiếp. Về lâu dài, nếu được phổ biến và có giá cả phải chăng, nó có thể trở thành một công cụ tầm soát sức khỏe quan trọng cho cộng đồng người Mỹ gốc Việt, giúp phát hiện sớm các nguy cơ bệnh tật nghiêm trọng mà không cần các thủ tục xâm lấn.