Ngày 27/11, nhóm nghiên cứu từ Viện nghiên cứu y khoa QIMR Berghofer ở tiểu bang Queensland của Australia cho biết họ đã khám phá ra cách chẩn đoán bệnh u uất, trầm cảm bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) phân tích biểu cảm khuôn mặt của 70 người tham gia thử nghiệm lâm sàng khi họ xem một bộ phim hài. Sau đó, những người này xem một bộ phim ngắn đầy cảm xúc trong khi hoạt động não của họ được đo lường.
Bệnh u uất là một dạng trầm cảm nặng. Những người bị bệnh này có thể trải qua nỗi buồn sâu sắc, kéo dài, nói chậm, suy nghĩ và cử động chậm, đặc biệt ít có khả năng đáp ứng với các phương pháp điều trị tâm lý và thường cần dùng thuốc liều cao hoặc kích thích não để phục hồi.
Nhà nghiên cứu Phillip Mosley tại QIMR Berghofer, tác giả chính của công trình trên, cho biết những người tham gia mắc chứng u sầu có vẻ mặt buồn, không cười trong suốt một video hài hước. Họ phản ứng với các kích thích khác biệt hơn so với những người không mắc chứng bệnh này. Sự khác biệt đó đã được ghi nhận dựa trên số liệu về mặt toán học khi ông và các cộng sự phân tích toàn diện những chuyển động của các cơ mặt liên quan đến nụ cười. Hơn nữa, não của những người mắc chứng u sầu ghi nhận phản ứng phẳng hoặc chậm trong các cảnh vui tươi của một bộ phim đầy cảm xúc.
Theo ông Mosley, phát hiện trên sẽ cho phép các bác sĩ đa khoa và các bác sĩ lâm sàng khác chẩn đoán những người mắc chứng trầm cảm u sầu nhanh hơn và chính xác hơn, giúp họ mau khỏe lại và sớm cảm thấy gắn bó với những người thân yêu của mình. Dự kiến, trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu sẽ khám phá lý thuyết cho rằng chứng trầm cảm u sầu có thể được điều trị tốt hơn bằng phương pháp điều biến thần kinh, một kỹ thuật y khoa sử dụng kích thích điện hoặc tác nhân hóa học để cải thiện chức năng của hệ thần kinh.
Tóm lại, tác giả Mosley cho rằng nghiên cứu này sẽ tạo tiền đề cho phép các bác sĩ đa khoa cũng như bác sĩ lâm sàng khác chẩn đoán những người mắc chứng trầm cảm u sầu nhanh hơn và chính xác hơn, giúp họ sớm khỏe lại và yêu đời hơn.
Nguồn tin: https://baotintuc.vn/suc-khoe/dot-pha-trong-chan-doan-benh-tram-cam-nang-20241127171445548.htm
