Phương pháp không xâm lấn đầy hứa hẹn giúp giải mã lời nói từ hoạt động não
Các nhà nghiên cứu tại Meta AI gần đây đã phát triển một phương pháp không xâm lấn đầy hứa hẹn để giải mã lời nói từ hoạt động não, giúp những người không thể nói do các tình trạng bệnh hoặc khuyết tật thể hiện suy nghĩ của họ.
Phương pháp mới, được trình bày trên tạp chí Nature Machine Intelligence, kết hợp kỹ thuật hình ảnh và học máy.
“Sau đột quỵ hoặc bệnh não, nhiều bệnh nhân mất khả năng nói. Trong vài năm qua, giới khoa học đã đạt được tiến bộ lớn trong việc phát triển bộ phận thần kinh giả – một thiết bị cấy vào vỏ não vận động của bệnh nhân. Tín hiệu thu về được xử lý bởi AI, chuyển thành tín hiệu điều khiển chương trình máy tính. Tuy nhiên phương pháp này đòi hỏi phẫu thuật não và do đó có rủi ro” – Jean Remi King, nhà nghiên cứu tại Meta, nói với Medical Xpress.
Ngoài yêu cầu phẫu thuật, hầu hết các phương pháp giải mã tín hiệu não hiện nay đều dùng các điện cực cấy ghép vào não, và rất khó để đảm bảo các điện cực này hoạt động chính xác sau một vài tháng. Mục tiêu chính của King và các đồng nghiệp là khám phá một phương pháp thay thế không xâm lấn để giúp các bệnh nhân thể hiện suy nghĩ.
King giải thích: “Thay vì sử dụng các điện cực nội sọ, chúng tôi sử dụng điện não đồ. Đây là một kỹ thuật hình ảnh sử dụng một thiết bị không xâm lấn, có thể chụp hơn một nghìn bức ảnh hoạt động của não mỗi giây. Tuy nhiên những tín hiệu não này rất khó diễn giải, vì thế chúng tôi đào tạo một hệ thống AI để giải mã chúng thành các đoạn văn bản”.
Về cơ bản, nhóm của King đã phát triển một hệ thống AI và huấn luyện nó để phân tích các hình ảnh chụp điện từ não và dự đoán lời nói từ hoạt động điện từ. Hệ thống AI của họ bao gồm hai mô-đun chính, được gọi là ‘mô-đun não’ và ‘mô-đun lời nói’.
Mô-đun não được đào tạo để trích xuất thông tin từ các ảnh chụp điện từ đo từ não. Mô-đun giọng nói dựa trên tín hiệu này để chuyển thành các đoạn lời nói.
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm phương pháp mới trong một nghiên cứu bước đầu với 175 người tham gia. Những người tham gia được yêu cầu nghe những câu chuyện ngắn và những câu nói đơn lẻ, trong khi hoạt động não của họ được ghi lại bằng cách sử dụng phương pháp đo điện não đồ.
Từ dữ liệu đo điện não đồ, AI đã giải mã ngược lại thành những câu chuyện ngắn và những câu nói đơn lẻ với độ chính xác trung bình lên tới 41% (có hơn 1.000 câu chuyện và câu nói đơn lẻ mà những người tham gia được nghe). Với một số người tham gia, AI đạt được độ chính xác lên tới 80%.
King cho biết: “Chúng tôi rất ngạc nhiên trước hiệu suất giải mã đạt được. Trong hầu hết các trường hợp, chúng tôi có thể truy xuất những gì người tham gia nghe thấy từ điện não đồ. Và nếu bộ giải mã mắc lỗi, kết quả vẫn có xu hướng giống với cụm từ đúng về mặt ngữ nghĩa”.
Vì không yêu cầu các thủ tục phẫu thuật xâm lấn hay cấy ghép não, hệ thống do nhóm Meta AI đề xuất có thể được triển khai thực tế dễ hơn với các phương pháp hiện có.
“Nhóm của chúng tôi tập trung vào nghiên cứu cơ bản: để hiểu cách thức hoạt động của bộ não và cách các hoạt động này có được giải mã bằng AI,” King nói. Còn một chặng đường dài trước khi ứng dụng thực tế, nhưng chúng tôi hy vọng công nghệ này có thể giúp những bệnh nhân bị hạn chế khả năng giao tiếp.”
Hệ thống AI này vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu và sẽ cần những cải tiến đáng kể trước khi có thể thử nghiệm lâm sàng. Tuy nhiên, kết quả đến nay đã hé lộ tiềm năng tạo ra các công nghệ ít xâm lấn hơn để hỗ trợ những bệnh nhân bị suy giảm khả năng nói.
Đỗ Quỳnh Ngọc
