Một nhóm nghiên cứu tại Đại học Quốc gia Singapore đã phát triển thành công một cảm biến đeo thông minh có khả năng giải mã mức độ mệt mỏi và căng thẳng từ tín hiệu cơ thể ngay cả khi người dùng đang di chuyển. Công nghệ này được kỳ vọng sẽ mở ra hướng tiếp cận mới trong theo dõi sức khỏe tâm thần một cách liên tục và khách quan, thay thế các phương pháp đánh giá truyền thống vốn phụ thuộc nhiều vào tự báo cáo của người bệnh.

Tình trạng kiệt sức và mệt mỏi mãn tính đang trở thành vấn đề đáng lo ngại, đặc biệt trong môi trường lao động hiện đại. Tại Singapore, khoảng một phần ba người lao động cho biết họ thường xuyên cảm thấy kiệt sức - một trong những tỷ lệ cao nhất trên thế giới. Không chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe cá nhân, tình trạng này còn gây tổn thất kinh tế đáng kể và tiềm ẩn rủi ro nghiêm trọng trong các ngành nghề đòi hỏi sự tỉnh táo cao như giao thông hay vận hành máy móc.

Hiện nay, việc chẩn đoán mệt mỏi và các vấn đề sức khỏe tâm thần chủ yếu dựa trên bảng hỏi tự đánh giá. Tuy nhiên, phương pháp này mang tính chủ quan, chỉ phản ánh tại một thời điểm nhất định và không phù hợp để theo dõi liên tục. Các thiết bị đeo thông minh được kỳ vọng có thể khắc phục hạn chế này bằng cách theo dõi các chỉ số tim mạch liên quan đến hệ thần kinh tự chủ. Dù vậy, trong thực tế, dữ liệu thu được thường bị nhiễu mạnh khi người dùng di chuyển, khiến độ chính xác giảm đáng kể.

Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu do Giáo sư Ho Ghim Wei dẫn dắt đã phát triển một nền tảng vật liệu mới gọi là metahydrogel, kết hợp với xử lý tín hiệu bằng trí tuệ nhân tạo. Công nghệ này có khả năng loại bỏ đồng thời nhiều nguồn nhiễu phát sinh từ chuyển động cơ thể, hoạt động cơ bắp và các yếu tố sinh lý khác.

Thay vì chỉ dựa vào phần mềm để xử lý dữ liệu nhiễu, nhóm nghiên cứu tập trung cải tiến ngay tại điểm tiếp xúc giữa cảm biến và cơ thể. Vật liệu metahydrogel được thiết kế với cấu trúc đặc biệt, trong đó các hạt nano tự sắp xếp thành các dải tuần hoàn, giúp hấp thụ và phân tán rung động cơ học giống như các tấm cách âm. Đồng thời, dung dịch điện giải sinh học bên trong kiểm soát dòng ion, cho phép các tín hiệu tim tần số thấp đi qua, trong khi loại bỏ các nhiễu điện từ cơ bắp ở tần số cao.

Kết hợp với thuật toán học máy, hệ thống này có thể làm sạch tín hiệu sinh học một cách hiệu quả. Cụ thể, tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) của điện tâm đồ đạt tới 37,36 dB, cao hơn nhiều so với mức 10-20 dB của các thiết bị thương mại hiện nay. Độ chính xác trong phát hiện các đỉnh sóng điện tim cũng tăng từ 52% lên 93%, giúp nhận diện các dấu hiệu mệt mỏi rõ ràng hơn.

Nhờ dữ liệu chất lượng cao, hệ thống AI có thể phân loại mức độ mệt mỏi với độ chính xác lên tới 92%, vượt xa mức 64% khi sử dụng dữ liệu thông thường. Đồng thời, thiết bị cũng đáp ứng tiêu chuẩn quốc tế về đo huyết áp, cho thấy tiềm năng ứng dụng trong môi trường lâm sàng.

Một điểm nổi bật khác của công nghệ này là tính linh hoạt và khả năng thích ứng sinh học. Cảm biến mềm, có độ co giãn tương tự mô người, cho phép đeo thoải mái trong thời gian dài. Ngoài ra, vật liệu còn có khả năng “thở”, giúp thoát hơi nước tốt hơn cả da người, và vẫn duy trì độ bền sau nhiều lần kéo giãn.

Không chỉ giới hạn ở theo dõi mệt mỏi, nền tảng này còn có thể ứng dụng trong nhiều loại tín hiệu sinh học khác như âm thanh tim, nhịp thở, giọng nói, sóng não và chuyển động mắt. Điều này mở ra triển vọng lớn trong nghiên cứu thần kinh và chăm sóc sức khỏe tâm thần.

Trong tương lai, nhóm nghiên cứu kỳ vọng sẽ hợp tác với các bác sĩ chuyên khoa để xác định những chỉ số sinh lý quan trọng nhất phục vụ chẩn đoán thực tế. Đồng thời, họ cũng đang tìm kiếm đối tác công nghiệp nhằm tối ưu hóa quy trình sản xuất và đưa công nghệ này ra thị trường.

Với khả năng theo dõi liên tục và chính xác trong điều kiện thực tế, cảm biến metahydrogel tích hợp AI được kỳ vọng sẽ trở thành công cụ quan trọng trong việc phát hiện sớm và quản lý các vấn đề sức khỏe tâm thần, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống và hiệu quả lao động trong xã hội hiện đại.

Kết quả nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Nature Sensors.

Đ.T.V (NASTIS), theo https://medicalxpress.com