Đối với hàng triệu người mắc chứng động kinh và rối loạn vận động như bệnh Parkinson, kích thích điện não đã mở rộng khả năng điều trị. Trong tương lai, kích thích điện có thể giúp những người bị bệnh tâm thần và chấn thương não trực tiếp, chẳng hạn như đột quỵ.

Tuy nhiên, việc nghiên cứu cách mạng lưới não bộ tương tác với nhau rất phức tạp. Mạng lưới não bộ có thể được khám phá bằng cách cung cấp các xung ngắn của dòng điện trong một vùng não của bệnh nhân trong khi đo phản ứng điện áp ở các vùng khác. Về nguyên tắc, người ta có thể suy ra cấu trúc của mạng lưới não bộ từ những dữ liệu này. Tuy nhiên, với dữ liệu trong thế giới thực, vấn đề là khó khăn vì những tín hiệu được ghi lại rất phức tạp và có thể thực hiện một số lượng hạn chế các phép đo.

Để làm cho vấn đề có thể kiểm soát được, các nhà nghiên cứu của Mayo Clinic đã phát triển một tập hợp các mô hình, hoặc quan điểm, giúp đơn giản hóa việc so sánh giữa một số tác động của kích thích điện lên não. Bởi vì kỹ thuật toán học nhằm mô tả cách các cụm đầu vào hội tụ trong các vùng não người không tồn tại trong tài liệu khoa học, nhóm Mayo đã hợp tác với một chuyên gia quốc tế về thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) để phát triển một loại thuật toán mới được gọi là "sự đồng nhất về hình dạng đường cong cơ bản”.

Trong nghiên cứu được công bố trên tạp chí PLOS Computational Biology, bệnh nhân có khối u não đã được đặt một dãy điện cực vỏ não bằng phương pháp ghi điện vỏ não (electrocorticographic) để xác định vị trí các cơn động kinh và lập bản đồ chức năng não trước khi khối u được cắt bỏ. Mỗi tương tác điện cực dẫn đến hàng trăm đến hàng nghìn điểm thời gian được nghiên cứu bằng cách sử dụng thuật toán mới.

Tiến sĩ Y khoa Kai Miller cho biết: "Phát hiện này cho thấy loại thuật toán mới này có thể giúp chúng tôi hiểu vùng não nào tương tác trực tiếp với nhau, từ đó có thể giúp hướng dẫn vị trí đặt dãy điện cực cho các thiết bị kích thích để điều trị một số bệnh về não. Khi công nghệ mới xuất hiện, loại thuật toán này có thể giúp chúng tôi điều trị tốt hơn những bệnh nhân bị động kinh, rối loạn vận động như bệnh Parkinson và các bệnh tâm thần như rối loạn ám ảnh cưỡng chế và trầm cảm”.

Đồng tác giả nghiên cứu Tiến sĩ Klaus và Robert Mueller, cho biết: "Dữ liệu thần kinh cho đến nay có lẽ là dữ liệu thách thức và thú vị nhất để làm mô hình cho các nhà nghiên cứu AI".

Đ.T.V (NASATI), theo https://medicalxpress.com/news/2021-09-ai-algorithm-brain-devices-disease.html, 3/9/2021