TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GIẢI MÃ: THÍNH LỰC, TÂM TRẠNG, GIẤC NGỦ DỰ BÁO MỨC ĐỘ Ù TAI

Một công trình nghiên cứu quy mô lớn, ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu dân số, đã làm rõ mối liên hệ giữa các vấn đề về thính giác và các đặc điểm tâm lý trong việc gia tăng mức độ trầm trọng của chứng ù tai, từ đó tạo tiền đề cho các phương pháp phát hiện sớm và can thiệp chuyên biệt.

Trong một công trình mới được công bố trên tập san Nature Communications, các nhà khoa học tại Canada và Pháp đã khai thác các mô hình học máy, cụ thể là áp dụng những thuật toán đã được công nhận, nhằm khảo sát sự xuất hiện (tần suất) cũng như mức độ nghiêm trọng của hiện tượng ù tai chủ quan. Nghiên cứu này đã phân tích dữ liệu từ Ngân hàng Sinh học Vương quốc Anh (UK Biobank) với n=192.993 người tham gia, trong đó có 41.042 trường hợp mắc chứng ù tai. Kết quả cho thấy tình trạng thính lực là yếu tố có mối tương quan chặt chẽ nhất với sự hiện diện của triệu chứng và nguy cơ về mức độ nghiêm trọng. Bên cạnh đó, các yếu tố như trạng thái tinh thần, chất lượng giấc ngủ và mức độ bất ổn cảm xúc (neuroticism) cũng là những chỉ dấu quan trọng trong việc tiên lượng mức độ nghiêm trọng của chứng ù tai.

Mặc dù mô hình đánh giá sự hiện diện của chứng ù tai không có khả năng dự báo nguy cơ xuất hiện trong tương lai, mô hình đánh giá mức độ nghiêm trọng lại cho thấy hiệu suất từ tốt đến xuất sắc trong việc tiên đoán những thay đổi về mức độ nghiêm trọng của chứng ù tai theo diễn tiến thời gian, đặc biệt đối với những người đang tiến triển đến tình trạng phiền muộn nặng nề. Các nhà nghiên cứu đã xác thực mô hình này trên một nhóm tình nguyện viên từ cơ sở dữ liệu của Sáng kiến Nghiên cứu Ù tai (Tinnitus Research Initiative database) (n=463) và tiếp tục đơn giản hóa các mô hình đánh giá mức độ nghiêm trọng nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai nhanh chóng và sàng lọc những bệnh nhân bị ù tai ở mức độ nặng.

Bối cảnh nghiên cứu

Ù tai chủ quan là một tình trạng thính giác mà trong đó, các cá nhân cảm nhận được tiếng kêu vo ve, rít hoặc các tín hiệu âm thanh khác mà không có sự hiện diện của kích thích âm thanh từ bên ngoài. Đây là một tình trạng tương đối phổ biến, ước tính ảnh hưởng đến khoảng 14% tổng số người trưởng thành trên toàn cầu. Dù không gây phiền toái cho đa số, chứng ù tai chủ quan có thể gây ra sự căng thẳng nghiêm trọng, khó khăn về nhận thức và những xáo trộn về kinh tế – xã hội ở một số bệnh nhân.

Nhiều nghiên cứu đã nỗ lực làm sáng tỏ các yếu tố cơ bản gây nên sinh lý bệnh của chứng ù tai, tuy nhiên các kết quả vẫn còn nhiều điểm chưa thống nhất. Cho đến nay, tình trạng mất dẫn truyền thần kinh cảm giác do tiếp xúc với tiếng ồn quá mức, chấn thương, lão thính (suy giảm thính lực do tuổi tác) và thuốc gây độc cho tai được cho là nguyên nhân chủ yếu của tình trạng này, nhưng vẫn còn thiếu một cuộc khảo sát theo chiều dọc về các yếu tố nguy cơ của chứng ù tai.

Tổng quan về nghiên cứu

Công trình hiện tại hướng tới việc giải quyết những thiếu sót này trong các tài liệu khoa học bằng cách xác định các yếu tố nguy cơ có khả năng dự báo sự khởi phát và diễn tiến của chứng ù tai chủ quan. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ những người tham gia Ngân hàng Sinh học Vương quốc Anh (UKB) trong độ tuổi từ 40 đến 69. Những người tham gia tiềm năng đã trải qua một cuộc kiểm tra sàng lọc ban đầu (V1, thu thập từ tháng 4 năm 2009 đến tháng 11 năm 2021) và một buổi thăm khám theo dõi chính (V2, thu thập từ tháng 8 năm 2012 đến tháng 2 năm 2023).

Sự hiện diện của chứng ù tai được đánh giá thông qua các bảng câu hỏi do người tham gia tự điền. Những người tham gia báo cáo có triệu chứng ù tai sẽ được yêu cầu trả lời thêm các câu hỏi để đánh giá mức độ nghiêm trọng của tình trạng này.

Để phát triển mô hình học máy (ML), các đặc điểm đã được lựa chọn trước (a priori) dựa trên sự đồng thuận của các tác giả, căn cứ vào mức độ liên quan đã được xác lập trong y văn và bao gồm 101 đặc điểm, trong đó có các mục liên quan đến sức khỏe thính giác, tâm trạng, sức khỏe thể chất và các yếu tố nhân khẩu học xã hội. Thuật toán hồi quy bình phương tối thiểu riêng phần lặp phi tuyến (NIPALS) đã được sử dụng để huấn luyện mô hình nhờ những ưu điểm của nó trong việc xử lý các bộ dữ liệu lâm sàng có chiều kích cao (đáng chú ý là khả năng quản lý đa cộng tuyến và cung cấp các thành phần có thể diễn giải được).

Các đặc điểm được chấm điểm (nguy cơ) dựa trên cả sự hiện diện và mức độ nghiêm trọng như là các kết quả quan tâm. Bộ dữ liệu huấn luyện cuối cùng bao gồm 166.119 mục cho mô hình đánh giá sự hiện diện và 35.942 mục cho mô hình đánh giá mức độ nghiêm trọng. Điểm nguy cơ điều chỉnh đã được tính toán để xem xét sự tiến triển của chứng ù tai một cách độc lập với tình trạng ban đầu. Hiệu suất của mô hình được đánh giá bằng phương sai giải thích được (R2), đường cong đặc trưng hoạt động của máy thu (AUC-ROC) và kích thước hiệu ứng Cohen’s d.

Kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu đã xác định được 41.042 (chiếm 21,3%) người tham gia UKB mắc chứng ù tai, trong đó 22,7% trải qua tình trạng phiền muộn từ trung bình đến nặng. Nam giới (đặc biệt là nam giới lớn tuổi) được chứng minh là nhóm gặp phải tình trạng này thường xuyên nhất, trong khi phụ nữ lại trải qua mức độ nghiêm trọng cao hơn.

Phép tính điểm nguy cơ theo NIPALS cho thấy sức khỏe thính giác là yếu tố dự báo mạnh nhất về hiệu suất của mô hình, giúp phân biệt chính xác giữa bệnh nhân và người không mắc bệnh. Đáng chú ý, điểm nguy cơ về sự hiện diện không thể dự đoán được sự tiến triển của chứng ù tai theo thời gian, với giá trị AUC dưới 0,60 và kích thước hiệu ứng nhỏ, điều này cho thấy các yếu tố sức khỏe tổng quát, môi trường và nhân khẩu học xã hội không phải là những đặc điểm lý tưởng trong các cuộc điều tra về chứng ù tai.

Ngược lại, điểm nguy cơ về mức độ nghiêm trọng cho thấy giá trị tiên lượng tốt hơn, với chỉ số ROC AUC lên tới 0,81 trong việc dự đoán mức độ nghiêm trọng ngày càng tăng, củng cố quan điểm rằng việc nghiên cứu đồng thời nhiều đặc điểm (tâm trạng, giấc ngủ, thính giác và tính bất ổn cảm xúc) có thể làm sáng tỏ bản chất đa yếu tố của tình trạng này.

Mô hình đơn giản hóa (có tên là POST – ‘Dự đoán Mức độ Nghiêm trọng của Ù tai’) cũng cho thấy hiệu suất từ trung bình đến xuất sắc, đặc biệt trong việc xác định những cá nhân có nguy cơ cao tiến triển đến tình trạng phiền muộn nặng nề, với AUC xác thực là 0,94 trên một phân nhóm những người tham gia Sáng kiến Nghiên cứu Ù tai (TRI) có nguy cơ chuyển từ tình trạng ù tai không gây phiền muộn sang ù tai gây phiền muộn nghiêm trọng, tùy thuộc vào việc có đủ dữ liệu về tâm trạng, giấc ngủ, thính giác và tính bất ổn cảm xúc.

Kết luận

Nghiên cứu này đã xác định các yếu tố dự báo nguy cơ của chứng ù tai chủ quan, sử dụng các mô hình học máy để dự đoán kết quả về mức độ nghiêm trọng trong dài hạn nhưng không dự đoán được quỹ đạo của sự hiện diện. Sức khỏe thính giác được công nhận là yếu tố dự báo quan trọng nhất cho cả sự hiện diện của triệu chứng và mức độ nghiêm trọng, nhấn mạnh tầm quan trọng của nó trong các biện pháp can thiệp chống ù tai trong tương lai. Trong khi đó, tâm trạng, giấc ngủ, tính bất ổn cảm xúc và thính giác nổi lên như những yếu tố có thể điều chỉnh được, ảnh hưởng đến cách thức trải nghiệm chứng ù tai, từ đó cung cấp các mục tiêu khả thi cho can thiệp lâm sàng.

Công cụ POST có thể hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng trong chăm sóc ban đầu và các cơ sở chuyên khoa trong việc phân loại những bệnh nhân có nguy cơ cao nhất bị ù tai nghiêm trọng kéo dài, giúp tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và hướng dẫn hỗ trợ sớm.

Hạn chế của nghiên cứu

Các hạn chế của nghiên cứu bao gồm sự thiếu đa dạng về sắc tộc trong Ngân hàng Sinh học Vương quốc Anh (91% người tham gia là người da trắng), việc không đánh giá tình trạng tăng thính (hyperacusis), và phương sai giải thích được của các mô hình còn hạn chế (khoảng 12,5% cho sự hiện diện và khoảng 9,2% cho mức độ nghiêm trọng), điều này cho thấy sự cần thiết của việc bổ sung các yếu tố dự báo sinh học và môi trường khác trong các nghiên cứu tương lai.

NGUỒN THAM KHẢO:

Leave a Comment

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

*
*