TS. Hà Thị Thanh Hương tốt nghiệp tiến sĩ ngành Thần kinh học tại Đại học Stanford, California, Hoa Kỳ năm 2018. Hai năm sau, TS. Thanh Hương là nhà nghiên cứu trẻ Việt Nam đầu tiên được Tổ chức quốc tế Nghiên cứu về khoa học thần kinh (trụ sở tại Pháp) trao giải thưởng Early Career Award. Hiện nay, nữ TS trẻ là Trưởng bộ môn Kỹ thuật Mô và Y học tái tạo, khoa Kỹ thuật Y sinh, Trường ĐH Quốc tế (ĐHQG TPHCM) và là trưởng nhóm nghiên cứu The Brain Health Lab (Phòng thí nghiệm sức khỏe não bộ), tập trung phát triển các kỹ thuật chẩn đoán và phòng ngừa bệnh thần kinh.

TS. Hà Thị Thanh Hương (trái) trong ngày nhận nhiệm vụ trưởng bộ môn kỹ thuật mô và y học tái tạo - Ảnh: BÙI NGHĨA

Chia sẻ về lý do lựa chọn nghiên cứu về Thần kinh học, TS. Thanh Hương cho biết: Khi phát hiện người thân bị trầm cảm, bản thân chị đã quyết định dấn thân vào hành trình đi tìm lời giải, phát hiện và can thiệp sớm những chứng bệnh thời đại như trầm cảm, tự kỷ và Alzheimer. Dù biết hành trình này sẽ vô cùng gian nan, nhưng nữ TS vẫn quyết tâm.  

Giữa năm 2019, TS. Thanh Hương cùng hai nhà đồng sáng lập là TS. Ngô Thanh Hoàn và TS. Nguyễn Thanh Đức, các cộng sự là các sinh viên trong khoa, các kỹ sư công nghệ thành lập dự án Brain Analytics, sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phát triển phần mềm đưa ra tỷ lệ xác suất mắc bệnh, rút ngắn thời gian chẩn đoán bệnh Alzheimer. Alzheimer là một trong những căn bệnh gây tử vong cao nhất ở người lớn tuổi, bởi tình trạng phát hiện mắc bệnh thường muộn khá phổ biến, khi biết thì bệnh đã tương đối nặng. Bệnh Alzheimer phát hiện cũng khó chữa, đến nay chưa có thuốc điều trị triệt để mà chỉ làm giảm triệu chứng về mất trí nhớ, vấn đề tâm thần, tâm lý. Nếu phát hiện sớm khả năng cải thiện tốt hơn. Trong bối cảnh già hóa dân số ở Việt Nam, hướng nghiên cứu về Alzheimer ngày càng trở nên cấp thiết. Trên thế giới đã có một số công cụ chẩn đoán bệnh Alzheimer, nhưng hiện ở Việt Nam thì vẫn chưa có kỹ thuật này, do rất đắt tiền và xâm lấn nhiều. Chính vì vậy, nhóm nghiên cứu của TS. Thanh Hương quyết định nghiên cứu theo hướng tiếp cận giá rẻ, ít xâm lấn hơn.

Tiến sĩ Hà Thị Thanh Hương và các cộng sự làm việc trong phòng thí nghiệm (Ảnh: ĐHQT TPHCM)

Thông thường tại bệnh viện và các trung tâm chăm sóc trí tuệ, quy trình chẩn đoán Alzheimer được bắt đầu bằng việc trả lời câu hỏi liên quan đến thần kinh và tâm lý, sau đó xét nghiệm máu và chụp ảnh cộng hưởng từ não (MRI). Từ đây, bác sĩ xác định não bộ có xuất hiện đặc điểm thoái hóa hoặc chấn thương hay không. Quá trình đọc và phân tích ảnh MRI sọ não kéo dài trong một tiếng. Phần mềm AI do nhóm phát triển, tham gia từ công đoạn phân tích ảnh MRI một cách tự động, dựa trên căn cứ thông tin các vùng có biểu hiện, phần mềm trả kết quả về xác suất mắc Alzheimer. Các bác sĩ có thể căn cứ vào chẩn đoán này để đưa ra quyết định cuối cùng và phác đồ điều trị cho từng bệnh nhân. Khi có sự hỗ trợ của AI, quá trình phân tích và trả kết quả được rút ngắn còn 10 phút.

Theo TS. Thanh Hương, phần mềm này có thể đưa ra dự đoán chính xác 96% nhờ quá trình đào tạo từ bộ dữ liệu với hơn 460 bức ảnh MRI được chia đều thành 2 nhóm, gồm ảnh người bình thường và của bệnh nhân Alzheimer. Nguồn ảnh này đã được xây dựng và dán nhãn bởi Viện Sức khỏe Mỹ (ADNI), sau đó được nhóm tinh chỉnh để giảm độ mờ, méo ảnh. Sử dụng ngôn ngữ Python với ưu điểm cú pháp ngắn gọn, TS. Thanh Hương và cộng sự chỉ mất khoảng 3 tháng để hoàn thành phần thuật toán. Phần mềm dưới dạng trang web có giao diện về thông tin sức khỏe cá nhân bao gồm kết quả chẩn đoán, chế độ ăn cho người Alzheimer và kế hoạch điều trị cho người bệnh.

Để phần mềm tăng độ chính xác và dễ dàng áp dụng thực tế trong nước thì yếu tố quan trọng nhất là cần bộ dữ liệu ảnh MRI của người Việt. Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu đã kết nối và thỏa thuận hợp tác với Bệnh viện Nguyễn Tri Phương, Bệnh viện Đại học Y dược TP. HCM và Bệnh viện 30/4 hỗ trợ, cung cấp bộ dữ liệu ảnh cộng hưởng từ não người Việt cũng như xây dựng quy chuẩn về hình ảnh của dự án. TS. Thanh Hương hy vọng sẽ sớm cho ra những công cụ ứng dụng có thể sử dụng được tại các bệnh viện trong tương lai gần.