Công nghệ đang cho phép các thầy thuốc nhìn thấy nhiều hơn đôi mắt của Hoa Đà, Biển Thước và Trương Trọng Cảnh cộng lại.
Người Trung Quốc có câu: "Khi có bệnh ở ngũ tạng, tất cả đều sẽ hiện thị trên khuôn mặt". Các thầy thuốc Đông Y của họ đã dành ra hàng thế kỷ chỉ để phát hiện ra những khác biệt tinh tế trên khuôn mặt của người mắc bệnh so với người khỏe mạnh.
Họ gọi đó là phương pháp "diện chẩn", có nghĩa là nhìn mặt đoán bệnh.
Chẳng hạn, khi một thầy thuốc nhìn vào hai má bệnh nhân thấy sắc hồng chuyển sang màu xám, kinh nghiệm nói cho họ biết rằng đó có thể là dấu hiệu của bệnh thận. Ngược lại, cánh mũi bình thường trở nên ửng đỏ là dấu hiệu điển hình của bệnh dạ dày.
Ấn đường, vùng da giữa hai lông mày, xanh xao báo hiệu bệnh về máu. Trong khi đó nhân trung, điểm hõm giữ mũi và miệng, chuyển đen nghĩa là bệnh nhân đang mắc phải vấn đề rất nghiêm trọng, có thể là ung thư.
Người Trung Quốc có câu: "Khi có bệnh ở ngũ tạng, tất cả đều sẽ hiện thị trên khuôn mặt".
Trong quá khứ, độ chính xác của "diện chẩn" phụ thuộc phần lớn vào kinh nghiệm chủ quan của thầy thuốc. Nhưng bây giờ, với sự xuất hiện của các cảm biến, camera và công nghệ quét khuôn mặt 3D vô cùng tinh vi, các nhà khoa học Trung Quốc đã có thể nâng tầm phương pháp của họ lên một đẳng cấp mới.
Các công nghệ này đang cho phép bác sĩ nhìn thấy nhiều hơn đôi mắt của Hoa Đà, Biển Thước và Trương Trọng Cảnh cộng lại. Sau đó thì các thuật toán học máy AI có thể được sử dụng để phân tích những bộ dữ liệu mới này.
Diện chẩn hoàn toàn có thể trở thành một phương pháp chẩn bệnh hiện đại, dựa trên dữ liệu khách quan chứ không còn là niềm tin mơ hồ vào những dòng y thư cổ đại nữa.
Xây dựng một bản đồ cho khuôn mặt
"Khuôn mặt con người chứa đựng một lượng lớn thông tin dồi dào", giáo sư Jing-Dong J. Han đến từ Đại học Bắc Kinh cho biết. "Bằng công nghệ chụp ảnh nhiệt hồng ngoại, chúng ta có thể thu thập được 897 điểm dữ liệu trên khuôn mặt. Trong khi đó, công nghệ tái tạo hình ảnh khuôn mặt 3D cho phép nâng con số lên tới 7.200".
Trong nghiên cứu mới đăng trên tạp chí Cell Metabolism, giáo sư Han và các đồng nghiệp đã phát triển một kỹ thuật khai thác những dữ liệu khuôn mặt ấy để dự báo bệnh tật cho con người.
Công việc liên quan đến việc thu thập ảnh chụp khuôn mặt của 2.811 tình nguyện viên trong độ tuổi từ 21-88. Các tình nguyện viên đều là người gốc Hán, sống ở tỉnh Hắc Long Giang, phía Đông Bắc Trung Quốc.
Ảnh minh họa.
Một thuật toán sau đó sẽ đánh dấu 54 điểm mốc đặc trưng trên khuôn mặt họ. Các điểm mốc tạo ra một bản đồ 897 vùng hình tam giác chia làm 4 cụm: Cụm 1 là khu vực má dưới. Cụm 2 là vùng mũi đi liền với miệng. Cụm 3 là vùng trán, mắt và má trên. Cụm 4 là vùng khóe mắt.
Một camera hồng ngoại đã được sử dụng để ghi nhận nhiệt độ ở tất cả các lưới trên khuôn mặt được chụp ảnh.
Dữ liệu sau đó được chuẩn hóa và so sánh với các xét nghiệm chuyên sâu của tình nguyện viên bao gồm: chỉ số BMI, huyết áp, đường trong máu, nồng độ tiểu cầu, bạch cầu, số lượng tế bào miễn dịch…
Thói quen ăn uống, thói quen ngủ và tập thể dục của các tình nguyện viên cũng được ghi nhận. Một số còn được thực hiện thêm các xét nghiệm gene như giải trình tự RNA.
Các nhà khoa học phát hiện được gì?
Dựa trên bộ dữ liệu được xây dựng, giáo sư Han đã đào tạo một thuật toán học máy AI nhằm phát hiện ra những thay đổi tinh tế trong nhiệt độ khuôn mặt của tình nguyện viên, liên quan đến tuổi tác, tuổi sinh học và các bệnh lão hóa phổ biến như cao huyết áp và bệnh tiểu đường.
Ví dụ, nhiệt độ ở vùng má dưới (cụm 1) thường tăng lên cùng với tuổi tác thật và tuổi sinh học của một người. Ngược lại, nhiệt độ ở vùng mũi (cụm 2) sẽ giảm nhanh hơn các vùng khác trên khuôn mặt.
Điều này có nghĩa là những người có mũi ấm hơn và vùng xung quanh mắt mát hơn có thể sẽ trẻ hơn tuổi thật của mình. Trong khi đó, nhiệt độ ở trán và má trên (cụm 3) sẽ tăng lên theo tuổi tác còn khóe mắt (cụm 4) sẽ giảm xuống theo thời gian.
Tuổi sinh học càng lớn càng làm tăng nguy cơ mắc các bệnh liên quan đến lão hóa, các nhà khoa học cho biết. Và họ có thể phát hiện ra điều này nhờ vào mô hình máy học tự động xử lý và phân tích bản đồ nhiệt khuôn mặt của một người.
Bản đồ nhiệt khuôn mặt của người mắc bệnh cao huyết áp (bên trái) và gan nhiễm mỡ (bên phải).
Ví dụ, những người mắc chứng rối loạn chuyển hóa trong nghiên cứu nhiều khả năng có nhiệt độ ở vùng mắt cao hơn so với những người khỏe mạnh, cùng độ tuổi và cùng giới tính.
Những người tham gia có huyết áp cao cho thấy nhiệt độ tăng ở vùng mắt và má. Nam giới bị tăng huyết áp thường có mũi lạnh hơn người bình thường.
Khi các nhà khoa học sử dụng dữ liệu nhiệt độ khuôn mặt để tính toán tuổi sinh học của một người, họ nhận thấy những người già hơn 6 tuổi so với tuổi thật nhiều khả năng sẽ mắc bệnh tiểu đường.
Nghiên cứu cho thấy bản đồ nhiệt khuôn mặt của một người có thể được sử dụng để dự đoán nhiều chứng rối loạn chuyển hóa, bao gồm tiểu đường và bệnh gan nhiễm mỡ, với độ chính xác trên 80%.
"Bản đồ nhiệt khuôn mặt có liên quan chặt chẽ đến các bệnh chuyển hóa, trong khi các mô hình chụp ảnh khuôn mặt trước đây không thể dự đoán được những tình trạng này", giáo sư Han cho biết.
"Chúng tôi hy vọng có thể áp dụng công nghệ chụp ảnh nhiệt trên khuôn mặt trong các cơ sở y tế lâm sàng, vì nó có tiềm năng đáng kể trong việc chẩn đoán và can thiệp bệnh sớm".
Nâng Đông Y lên một tầm cao mới
Trên thực tế, nghiên cứu của giáo sư Han không phải là công trình đầu tiên, nơi mà công nghệ được dùng để hỗ trợ cho các phương pháp y học cổ truyền của Trung Quốc.
Năm 2021, một nghiên cứu đăng trên tạp chí Springer cho thấy thị giác máy tính và công nghệ thực tế ảo tăng cường (AR) có thể tự động nhận diện các "điểm lỗi" trên khuôn mặt bệnh nhân, từ các khu vực có sắc da bất thường cho đến vết mụn để đưa ra chẩn đoán bệnh dựa trên lý thuyết Đông Y cổ điển.
Năm 2023, một nghiên cứu đăng trên tạp chí Frontiers in Bioengineering and Biotechnology cho thấy công nghệ nhận diện hình ảnh và kỹ thuật học sâu AI có thể được dùng để tìm kiếm và phân loại thảo dược y học cổ truyền.
Chính nhóm nghiên cứu của giáo sư Han trước đây cũng đã phát triển một mô hình quét– không dựa trên bản đồ nhiệt mà chỉ dùng mô hình 3D khuôn mặt – để dự đoán bệnh tật.
Mô hình này cho thấy khi khóe mắt của bạn sụp xuống, mũi bạn to ra, nọng cằm chảy xệ và khoảnh khách giữa hai mắt tăng lên, nhiều khả năng bạn đang tích tụ những phản ứng gây viêm trong cơ thể, thứ sẽ làm tăng nguy cơ mắc ung thư.
Sự khác biệt trong khuôn mặt của người tập thể dục và người không tập thể dục.
Một nghiên cứu tổng quan đăng trên tạp chí Computers in Biology and Medicine hồi tháng 3 đánh giá việc các nhà khoa học Trung Quốc đang ứng dụng nhiều công nghệ tiên tiến, trong đó có trí tuệ nhân tạo (AI), vào Đông Y đang nâng y học cổ truyền Trung Quốc lên một tầm cao mới.
Lĩnh vực từng dựa vào các lý thuyết tương đối mơ hồ, phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân của từng thầy thuốc, thiếu đi các tiêu chuẩn chính xác. Trong khi đó lượng thông tin dùng để chẩn đoán rất nhiều và phức tạp, đòi hỏi các thầy thuốc phải sử dụng tất cả các giác quan trong khi khám bệnh khiến họ mất nhiều thời gian và trở nên quá tải.
Các công nghệ như nhóm giáo sư Han đang phát triển không chỉ giúp các bác sĩ thu thập được nhiều thông tin chính xác hơn, khách quan hơn mà còn giúp họ xử lý chúng theo một tiêu chuẩn thống nhất. Đó là một sự kết hợp hoàn hảo giữa y học hiện đại và các lý thuyết bí truyền có trong hệ thống Đông Y Trung Quốc, đã được tích lũy trong suốt hàng ngàn năm.
