Phát Triển Thiết Bị Đeo AI Để Chẩn Đoán Mạch Đập Cổ Tay

• Tác giả: Dao Thanh Quan
• Người hướng dẫn: PhD. Bui Ha Duc
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology and Education
• Chuyên ngành: Mechanical Engineering
• Đề tài: Development of A Wearable AI-Based Device For Wrist Pulse Diagnosis
• Loại tài liệu: Graduation Thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: MOTIVATION
• 2. CHƯƠNG 2: LITERATURE REVIEW
• 3. CHƯƠNG 3: DESIGN MECHANICAL SYSTEM
• 4. CHƯƠNG 4: DESIGN ELECTRONICS – CONTROL SYSTEM
• 5. CHƯƠNG 5: DESIGN AI ALGORITHM
• 6. CHƯƠNG 6: BLOOD GLUCOSE MEASUREMENT
• 7. CHƯƠNG 7: CONCLUSION AND DISCUSSION
• PHỤ LỤC
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Thiết Bị Đeo AI Chẩn Đoán Mạch Đập Cổ Tay Tổng Quan Ứng Dụng

Chẩn đoán mạch đập, một phần không thể thiếu của y học cổ truyền, là một phương pháp chẩn đoán quan trọng bên cạnh việc quan sát, lắng nghe và hỏi han. Phương pháp này bao gồm việc thầy thuốc đặt ba ngón tay lên động mạch quay ở cổ tay của bệnh nhân để phân tích tình trạng sức khỏe của họ. Phương pháp này đã được sử dụng hàng ngàn năm trong y học cổ truyền và tiếp tục được đánh giá cao vì tính tiện lợi, giá cả phải chăng và không xâm lấn. Chẩn đoán mạch đập vẫn là một ứng cử viên nặng ký cho việc chẩn đoán bệnh ngay cả trong thời hiện đại. Các nghiên cứu gần đây đã nhấn mạnh tầm quan trọng của tín hiệu mạch đập cổ tay như một tín hiệu dòng máu có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị để phân tích bệnh. Tuy nhiên, chẩn đoán mạch đập truyền thống (TPD) phần lớn dựa vào kinh nghiệm của các học viên. Việc đo lường và giải thích liên quan đến TPD thường đòi hỏi nhiều năm đào tạo cho các học viên. Ngoài ra, thiếu sự giao tiếp và chia sẻ kinh nghiệm tín hiệu xung tiêu chuẩn hóa giữa các học viên khác nhau. Những yếu tố này gây ra những thách thức trong sự phát triển hơn nữa và ứng dụng rộng rãi của TPD trong thực hành lâm sàng hiện đại.

1.1. Vai Trò Của Chẩn Đoán Mạch Đập Trong Y Học Cổ Truyền

Chẩn đoán mạch đập là một phương pháp then chốt trong y học cổ truyền (TM). Nó được thực hiện bằng cách đặt các ngón tay lên động mạch quay ở cổ tay để cảm nhận các đặc tính của mạch đập, chẳng hạn như tốc độ, cường độ và độ rộng. Phương pháp này đã được sử dụng hàng ngàn năm và được coi là tiện lợi, không xâm lấn và tiết kiệm chi phí. Nó cung cấp thông tin quan trọng về sức khỏe tổng thể của một cá nhân. Nguồn tin cũng cho thấy, chẩn đoán mạch đập vẫn được đánh giá cao trong thời hiện đại.

1.2. Hạn Chế Của Phương Pháp Chẩn Đoán Mạch Đập Truyền Thống TPD

Mặc dù chẩn đoán mạch đập là một công cụ giá trị, nhưng nó có những hạn chế. Nó phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và chuyên môn của các học viên. Hơn nữa, có một sự thiếu hụt các tiêu chuẩn và giao tiếp được tiêu chuẩn hóa giữa các học viên, làm cho việc phát triển và áp dụng rộng rãi khó khăn hơn trong thực hành lâm sàng hiện đại. Việc thiếu các hướng dẫn tiêu chuẩn hóa và sự chủ quan vốn có trong việc giải thích mạch đập đã tạo ra thách thức cho việc áp dụng rộng rãi phương pháp này.

1.3. Ưu Điểm Của Thiết Bị Đeo AI Chẩn Đoán Mạch Đập Cổ Tay

Giải quyết những hạn chế này, các thiết bị đeo AI mang đến một giải pháp đầy hứa hẹn. Các thiết bị này sử dụng cảm biến mạch đập để thu thập dữ liệu mạch đập và thuật toán học máy để phân tích nó. Điều này cho phép đánh giá khách quan và nhất quán hơn về sức khỏe tim mạch. Bằng cách tự động hóa quá trình phân tích, các thiết bị này loại bỏ sự phụ thuộc vào chuyên môn của cá nhân và cung cấp thông tin chi tiết có thể định lượng được về tình trạng tim mạch của bệnh nhân. Điều này có thể dẫn đến chẩn đoán sớm hơn và can thiệp hiệu quả hơn.

II. Thách Thức Chẩn Đoán Mạch Đập Cổ Tay Cần Thiết Bị Đeo AI

Chẩn đoán mạch đập truyền thống phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và kỹ năng của người hành nghề. Đòi hỏi nhiều năm đào tạo để có thể giải thích chính xác các tín hiệu mạch đập. Do đó, kết quả chẩn đoán có thể khác nhau giữa các người hành nghề khác nhau. Ngoài ra, việc thiếu các tiêu chuẩn hóa trong việc ghi lại và chia sẻ thông tin mạch đập cũng gây khó khăn cho việc nghiên cứu và phát triển phương pháp này. Sự khác biệt chủ quan và thiếu tiêu chuẩn hóa là những thách thức quan trọng cản trở việc áp dụng rộng rãi và tích hợp chẩn đoán mạch đập vào thực hành y tế hiện đại.

2.1. Sự Chủ Quan Trong Chẩn Đoán Mạch Đập Truyền Thống

Một trong những thách thức chính của chẩn đoán mạch đập truyền thống là sự chủ quan của nó. Việc giải thích tín hiệu mạch đập phụ thuộc nhiều vào kỹ năng và kinh nghiệm của người hành nghề. Sự chủ quan này có thể dẫn đến sự khác biệt trong chẩn đoán giữa các người hành nghề khác nhau. Các yếu tố như mức độ mệt mỏi của người hành nghề, sự phân tâm và thậm chí cả cảm xúc của họ có thể ảnh hưởng đến khả năng giải thích chính xác tín hiệu mạch đập.

2.2. Thiếu Tiêu Chuẩn Hóa Dữ Liệu Mạch Đập

Một thách thức khác là thiếu tiêu chuẩn hóa trong việc ghi lại và chia sẻ thông tin mạch đập. Trong chẩn đoán mạch đập truyền thống, các tín hiệu mạch đập thường được mô tả bằng các thuật ngữ định tính như "dây", "trơn" hoặc "mỏng manh". Những mô tả này rất chủ quan và có thể khó diễn giải nhất quán. Việc thiếu các phương pháp đo lường khách quan và định lượng làm cho việc nghiên cứu và phát triển phương pháp này trở nên khó khăn.

2.3. Ứng Dụng AI Giải Quyết Bài Toán Chẩn Đoán Mạch Đập

Để giải quyết những thách thức này, các thiết bị đeo AI hứa hẹn sẽ cách mạng hóa chẩn đoán mạch đập. Các thiết bị này sử dụng các cảm biến để thu thập dữ liệu mạch đập một cách khách quan và thuật toán học máy để phân tích nó. Bằng cách tự động hóa quá trình phân tích, các thiết bị này có thể loại bỏ sự chủ quan và cung cấp đánh giá nhất quán và chính xác hơn về sức khỏe tim mạch. Điều này có thể dẫn đến chẩn đoán sớm hơn, can thiệp hiệu quả hơn và kết quả của bệnh nhân được cải thiện.

III. Phương Pháp Phát Triển Thiết Bị Đeo AI Chẩn Đoán Mạch Đập Cổ Tay

Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo một thiết bị đo được trang bị cảm biến piezo để thu thập tín hiệu mạch đập cổ tay và áp dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích tín hiệu đã ghi. Ngoài ra, chúng tôi đã thu thập dữ liệu về mạch đập cổ tay (sử dụng thiết bị đã phát triển của chúng tôi) và mức đường huyết (từ thiết bị có sẵn trên thị trường) từ một nhóm cá nhân trong vài ngày, với các phép đo được thực hiện vào nhiều thời điểm khác nhau trong ngày. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật xử lý tín hiệu số, chúng tôi đã loại bỏ hiệu quả các nguồn nhiễu như nhiễu tần số cao, nhiễu tĩnh điện và nhiễu đường cơ sở khỏi dữ liệu đã thu thập. Mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là tận dụng dữ liệu đã xử lý này để tạo ra một mô hình AI có khả năng dự đoán tín hiệu mạch đập và mức đường huyết.

3.1. Lựa Chọn Cảm Biến Đo Mạch Đập Phù Hợp Piezo Sensor

Việc lựa chọn cảm biến phù hợp là rất quan trọng để phát triển một thiết bị đeo AI đáng tin cậy. Nghiên cứu này sử dụng cảm biến piezo, vì chúng nhỏ gọn, nhạy và tương đối rẻ. Cảm biến áp điện chuyển đổi áp suất cơ học thành tín hiệu điện, cho phép đo chính xác các tín hiệu mạch đập cổ tay. Chúng có khả năng ghi lại ngay cả những thay đổi tinh tế về áp suất, khiến chúng phù hợp cho các ứng dụng chẩn đoán.

3.2. Xử Lý Tín Hiệu Số Loại Bỏ Nhiễu

Tín hiệu mạch đập thu thập được có thể bị nhiễu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như nhiễu tần số cao, nhiễu tĩnh điện và nhiễu đường cơ sở. Các kỹ thuật xử lý tín hiệu số được sử dụng để loại bỏ hiệu quả các nguồn nhiễu này và cải thiện chất lượng của tín hiệu. Các kỹ thuật này bao gồm lọc, loại bỏ nhiễu đường cơ sở và các phương pháp xử lý tín hiệu khác. Bằng cách loại bỏ nhiễu, có thể trích xuất thông tin mạch đập có ý nghĩa chính xác hơn.

3.3. Thuật Toán Học Máy AI Dự Đoán Tín Hiệu

Sau khi dữ liệu mạch đập đã được thu thập và xử lý, thuật toán học máy (AI) được sử dụng để phân tích tín hiệu và đưa ra dự đoán. Thuật toán được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn bao gồm tín hiệu mạch đập và dữ liệu sức khỏe tương ứng. Bằng cách học các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu, thuật toán có thể dự đoán tín hiệu mạch đập và đánh giá nguy cơ mắc các bệnh tim mạch.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Thiết Bị Đeo AI Chẩn Đoán Mạch Đập Cổ Tay

Thiết bị đeo AI chẩn đoán mạch đập cổ tay có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm theo dõi sức khỏe tim mạch từ xa, phát hiện sớm bệnh tim và y tế cá nhân hóa. Theo dõi sức khỏe tim mạch từ xa cho phép bệnh nhân theo dõi sức khỏe tim mạch của họ tại nhà, giảm nhu cầu đến bệnh viện thường xuyên. Phát hiện sớm bệnh tim có thể cải thiện kết quả của bệnh nhân bằng cách cho phép can thiệp kịp thời. Y tế cá nhân hóa có thể được sử dụng để điều chỉnh kế hoạch điều trị cho nhu cầu riêng của từng bệnh nhân.

4.1. Theo Dõi Sức Khỏe Tim Mạch Từ Xa Bằng Thiết Bị Đeo AI

Một trong những ứng dụng đầy hứa hẹn nhất của thiết bị đeo AI là theo dõi sức khỏe tim mạch từ xa. Thiết bị đeo được bệnh nhân đeo tại nhà, nơi nó liên tục thu thập dữ liệu mạch đập. Dữ liệu này được truyền đến một nền tảng đám mây, nơi nó được phân tích bởi thuật toán AI. Nếu có bất kỳ điều bất thường nào được phát hiện, bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe của họ sẽ được thông báo, cho phép can thiệp kịp thời.

4.2. Phát Hiện Sớm Bệnh Tim Nhờ Phân Tích Mạch Đập

Phát hiện sớm bệnh tim là rất quan trọng để cải thiện kết quả của bệnh nhân. Bằng cách phát hiện bệnh tim ở giai đoạn đầu, có thể bắt đầu điều trị trước khi bệnh tiến triển đến giai đoạn nghiêm trọng hơn. Các thiết bị đeo AI có thể được sử dụng để sàng lọc bệnh tim ở các quần thể có nguy cơ cao, chẳng hạn như người lớn tuổi và những người có tiền sử gia đình mắc bệnh tim.

4.3. Y Tế Cá Nhân Hóa Dựa Trên Dữ Liệu Mạch Đập

Y tế cá nhân hóa là một phương pháp tiếp cận chăm sóc sức khỏe, trong đó kế hoạch điều trị được điều chỉnh cho phù hợp với nhu cầu riêng của từng bệnh nhân. Các thiết bị đeo AI có thể được sử dụng để cung cấp thông tin chi tiết về sức khỏe tim mạch của từng bệnh nhân, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe phát triển các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa hơn. Ví dụ, nếu một bệnh nhân có nguy cơ phát triển bệnh tim, họ có thể được khuyên nên thay đổi lối sống hoặc dùng thuốc.

V. Kết Luận và Tương Lai Thiết Bị Đeo AI Chẩn Đoán Tim Mạch

Nghiên cứu này trình bày một thiết bị đeo AI đầy hứa hẹn để chẩn đoán bệnh tim mạch. Thiết bị có khả năng thu thập và phân tích tín hiệu mạch đập một cách chính xác và khách quan, đồng thời có tiềm năng được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm theo dõi sức khỏe tim mạch từ xa, phát hiện sớm bệnh tim và y tế cá nhân hóa. Nghiên cứu sâu hơn là cần thiết để đánh giá độ tin cậy, độ chính xác của thiết bị trên quy mô lớn và khám phá các ứng dụng tiềm năng khác.

5.1. Ưu Điểm Vượt Trội Của Thiết Bị Đeo AI

Các thiết bị đeo AI mang lại một số lợi thế so với chẩn đoán mạch đập truyền thống. Chúng khách quan hơn, nhất quán hơn và có khả năng cung cấp thông tin chi tiết hơn về sức khỏe tim mạch của bệnh nhân. Các thiết bị này cũng nhỏ gọn, dễ sử dụng và có thể được sử dụng trong nhiều cài đặt khác nhau.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Phát Triển Thiết Bị Đeo AI Tương Lai

Nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các thiết bị đeo AI. Cần có thêm nghiên cứu để đánh giá hiệu quả của các thiết bị này trong các quần thể bệnh nhân khác nhau. Ngoài ra, nghiên cứu nên khám phá các ứng dụng tiềm năng khác của thiết bị đeo AI, chẳng hạn như theo dõi căng thẳng và cải thiện hiệu suất thể thao.

5.3. Bảo Mật và Quyền Riêng Tư Dữ Liệu

Khi các thiết bị đeo AI thu thập dữ liệu sức khỏe cá nhân, các biện pháp bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu mạnh mẽ là rất quan trọng. Các thiết bị và nền tảng dữ liệu phải tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu như HIPAA và GDPR. Các giao thức mã hóa, ẩn danh dữ liệu và kiểm soát truy cập an toàn nên được triển khai để bảo vệ thông tin nhạy cảm và duy trì niềm tin của bệnh nhân.