Vệ sinh răng miệng là một thành phần quan trọng đối với sức khỏe tổng thể của một người. Phát hiện sớm bệnh răng miệng là rất quan trọng để ngăn ngừa các hậu quả bất lợi. Mặc dù hiện nay chụp X-quang là tiêu chuẩn vàng chính xác nhất để phát hiện bệnh răng miệng, nhưng nhiều người trên thế giới khó tiếp cận được với phương pháp này.

Mới đây, các nhà nghiên cứu của Trường Đại học Kỹ thuật Carnegie Mellon đã hợp tác với Trường Y -Nha khoa, Đại học Pittsburgh tạo ra một hệ thống cảm biến mới trên bàn chải đánh răng điện bán sẵn để có thể phát hiện sớm các tình trạng sức khỏe của răng miệng. Công trình nghiên cứu này được công bố trên tạp chí Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies.

Theo Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh, tính đến năm 2024, có khoảng 57 triệu người Mỹ sống trong các khu vực có sự thiếu hụt các chuyên gia chăm sóc sức khỏe răng miệng và khoảng 67% trong số những khu vực thiếu hụt này nằm ở các cộng đồng nông thôn. Nếu có thể cung cấp bàn chải đánh răng điện có thể tự kiểm tra răng tại nhà, chúng tôi hy vọng sẽ cung cấp được một dịch vụ chăm sóc răng miệng cho hàng triệu người không được chăm sóc sức khỏe răng miệng.

Bàn chải được đặt tên là ToMoBrush (Tooth Monitoring Brush/Tomorrow's Toothbrush) đã khám phá tiềm năng sử dụng bàn chải đánh răng điện có sẵn với phần cứng cảm biến sức khỏe răng miệng tối thiểu, cho phép người dùng có thể tự kiểm tra răng thường xuyên tại nhà.

Bàn chải ToMoBrush khi tiếp xúc với răng cũng sẽ rung cùng lúc với bàn chải đánh răng bằng điện và tạo ra các tín hiệu âm thanh riêng biệt tùy thuộc vào tình trạng của từng răng.

Kuang Yuan, nghiên cứu sinh bậc tiến sĩ về kỹ thuật điện và máy tính, cho biết: "Bệnh về răng là một thách thức lớn đối với sức khỏe cộng đồng. Nó có thể gây đau và nhiễm trùng, có thể dẫn đến các vấn đề khó chịu khi ăn uống, nói và thậm chí là tương tác xã hội. Chúng tôi đã khám phá ra một giải pháp theo dõi sức khỏe răng miệng mà bệnh nhân có thể sử dụng thường xuyên tại nhà với chi phí thấp".

Nhóm nghiên cứu đã phát triển thêm một đường ống xử lý tín hiệu theo dữ liệu để phát hiện và phân biệt các tình trạng về răng khác nhau, chẳng hạn như sâu răng, mảng bám và mắc thức ăn, cũng như các biến thể trong bàn chải đánh răng điện, chẳng hạn như thương hiệu, mức sạc pin và hình dạng lông bàn chải. Để giải quyết các biến số này, nhóm nghiên cứu đã mô hình hóa hệ thống rung của bàn chải đánh răng, cộng hưởng răng, cũng như lực chải và chuyển động.

Trong bài báo của mình, các nhà nghiên cứu đề xuất một thuật toán để tách các yếu tố khác nhau này và trích xuất các dấu hiệu cộng hưởng răng chính xác dựa trên một quan sát chính. Mặc dù các yếu tố này có cùng dải tần số, nhưng tốc độ thay đổi của chúng trên các tần số lại khác nhau. Nhờ áp dụng một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi trong xử lý giọng nói để tách các kích thích thanh quản và cộng hưởng đường thanh quản, nhóm nghiên cứ đã đề xuất chuyển đổi tín hiệu thành miền cepstrum, giúp họ dễ dàng tách biệt các dấu hiệu riêng biệt.

"Sau khi có được dấu hiệu cộng hưởng răng, chúng tôi đã phát triển thêm một thuật toán có thể giúp phát hiện ba tình trạng răng khác nhau. Chúng tôi có thể phát hiện sức khỏe bằng cách so sánh các dấu hiệu với các phép đo tham chiếu khỏe mạnh của răng ". Yuan cho biết.

Nhóm nghiên cứu tin rằng hệ thống này có thể bổ sung thêm cho hệ thống chăm sóc sức khỏe răng miệng, cung cấp các cảnh báo sớm về các vấn đề tiềm ẩn giữa các lần khám răng cho cả đối với những người có thể dễ dàng tiếp cận dịch vụ chăm sóc răng miệng chuyên nghiệp.

Những phát hiện của nhóm sẽ được trình bày tại Hội nghị chuyên đề quốc tế về máy tính đeo được/Máy tính phổ biến năm 2024 (UbiComp/ISWC) tại Melbourne, Úc.

P.T.T (NASATI), theo https://medicalxpress.com//10/2024