Nhóm sinh viên Đại học Bách khoa Hà Nội vừa tạo ra một thiết bị sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ chẩn đoán các bệnh lý hô hấp như viêm phổi, hen suyễn và bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính (COPD). Thiết bị này không chỉ giúp phát hiện bệnh sớm mà còn đóng góp vào việc cải thiện hiệu quả trong công tác khám chữa bệnh. Với công nghệ hiện đại kết hợp giữa âm thanh hô hấp và AI, nhóm sinh viên này đang mở ra một hướng đi mới trong việc ứng dụng công nghệ vào y tế.

Một số thành viên nhóm nghiên cứu và thầy giáo hướng dẫn PGS. Hán Trọng Thanh sau khi giành giải Nhất Hội nghị Sinh viên NCKH (tháng 6/2024)

Thiết bị do nhóm nghiên cứu từ khoa Điện - Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội phát triển, chủ yếu bao gồm hai module chính: module thu thập dữ liệu và module xử lý. Module thu thập dữ liệu sử dụng ống nghe điện tử để thu âm thanh hô hấp của người bệnh. Âm thanh này được ghi lại thông qua cảm biến tích hợp và sau đó chuyển tới một phần mềm xử lý dữ liệu, nơi AI sẽ phân tích và nhận diện các bất thường trong âm thanh.

Một trong những điểm đặc biệt của thiết bị là việc ứng dụng FPGA (Field-Programmable Gate Array), giúp xử lý âm thanh hô hấp trong thời gian thực mà không cần phần cứng quá cồng kềnh. FPGA là một vi mạch có khả năng xử lý song song mạnh mẽ, phù hợp với yêu cầu tính toán nhanh chóng và hiệu quả của hệ thống. Điều này giúp tăng tốc độ xử lý mà không làm giảm hiệu suất của thiết bị.

Khi thông tin được chuyển đến module xử lý, AI sẽ so sánh âm thanh thu được với các đặc điểm âm thanh của các bệnh lý hô hấp như viêm phổi, hen suyễn và COPD. Quá trình này giúp thiết bị đưa ra kết quả phân loại và chẩn đoán bệnh lý với độ chính xác cao, từ đó hỗ trợ bác sĩ trong việc đưa ra các quyết định điều trị.

Nhóm sinh viên đã gặp không ít khó khăn trong quá trình phát triển thiết bị, đặc biệt là khi thu thập dữ liệu âm thanh. Dữ liệu âm thanh hô hấp, khác với dữ liệu hình ảnh y tế, rất hạn chế và không dễ dàng thu thập, nhất là khi phải đảm bảo độ chính xác và tính đồng nhất. Tuy nhiên, nhóm đã khắc phục điều này bằng cách thu thập dữ liệu từ các kho lưu trữ khoa học quốc tế, bao gồm tiếng thở của người khỏe mạnh và người mắc bệnh. Sau đó, nhóm áp dụng các thuật toán AI để phân tích và xây dựng mô hình nhận diện bệnh lý.

Bên cạnh đó, việc lựa chọn nền tảng tính toán cũng là một thử thách lớn đối với nhóm. Ban đầu, nhóm thử nghiệm nhiều giải pháp, từ vi điều khiển thông thường đến máy tính nhúng như Raspberry Pi, nhưng nhận thấy các giải pháp này không đủ mạnh để xử lý dữ liệu âm thanh trong thời gian thực. Cuối cùng, nhóm quyết định sử dụng FPGA, giúp tối ưu hóa thuật toán AI, đảm bảo quá trình xử lý nhanh chóng và hiệu quả.

Mới đây, sản phẩm nghiên cứu của nhóm đã giành giải nhất tại cuộc thi sinh viên nghiên cứu khoa học và sáng tạo của Đại học Bách khoa Hà Nội năm 2024. Đây là thành tựu đáng kể, không chỉ khẳng định sự sáng tạo và nỗ lực của nhóm sinh viên mà còn mở ra một tiềm năng lớn trong việc ứng dụng AI vào y tế.

PGS.TS Hán Trọng Thanh, giảng viên cao cấp của khoa Điện - Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội, nhận định rằng thiết bị này có giá trị khoa học và ứng dụng cao. Đây là hướng nghiên cứu mới có thể triển khai thành các sản phẩm nhỏ gọn, hữu ích, giúp người dân theo dõi sức khỏe hô hấp ngay tại nhà. Theo ông, nếu tiếp tục nghiên cứu và cải tiến, sản phẩm này có thể được thương mại hóa và ứng dụng rộng rãi trong thực tế.

Ngoài việc phân tích tiếng thở, nhóm sinh viên còn dự định mở rộng chức năng của thiết bị. Mục tiêu của họ là phát triển một công cụ theo dõi sức khỏe hô hấp tại nhà, tương tự như máy đo huyết áp, với tính năng đo nhịp tim, huyết áp, SpO2 và nhiều chỉ số khác. Thiết bị sẽ có khả năng cảnh báo sớm nguy cơ mắc bệnh, giúp người sử dụng chủ động đến cơ sở y tế khi cần thiết.

Thiết bị chẩn đoán bệnh hô hấp ứng dụng AI của nhóm sinh viên Đại học Bách khoa Hà Nội không chỉ là một sản phẩm sáng tạo mà còn là minh chứng cho tiềm năng của công nghệ trong lĩnh vực y tế. Với khả năng phân tích âm thanh hô hấp và phát hiện sớm các bệnh lý, thiết bị này mở ra nhiều cơ hội mới trong việc nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe. Nếu tiếp tục được nghiên cứu và hoàn thiện, sản phẩm này sẽ có thể được ứng dụng rộng rãi, giúp người dân tự theo dõi sức khỏe ngay tại nhà, từ đó chủ động trong việc phòng ngừa và điều trị bệnh.

P.A.T (tổng hợp)