Trong nghiên cứu mới, các nhà nghiên cứu sử dụng một cảm biến đeo tay và một thuật toán AI để phát hiện những “rối loạn nội hóa” ở trẻ với độ chính xác lên tới 81% chỉ trong vòng 20 giây.

Bệnh lo lắng và trầm cảm đang gia tăng đáng báo động ở trẻ em. Theo thống kê, cứ 5 em nhỏ thì có 1 em mắc phải một trong những chứng này. Đáng lo ngại, nhiều em còn bị lo lắng hoặc trầm cảm trước khi đi học.

Tuy nhiên, rất khó để phát hiện các rối loạn tâm lý, hay còn gọi là rối loạn nội hóanày bởi các triệu chứng thường không bộc phát ra bên ngoài. Do đó, ngay cả cha mẹ, thầy cô giáo và các bác sĩ cũng thường chẩn đoán sai tình trạng của các em.

Các rối loạn tâm lý ở trẻ không hề đơn giản. Nếu không được điều trị, trẻ bị mắc chứng rối loạn nội hóa thường đối mặt với nguy cơ lạm dụng thuốc và tỷ lệ tự sát sau này cao hơn rất nhiều lần.

“Cần phải tìm ra một phương pháp nào đó để sàng lọc sớm các trẻ mắc chứng rối loạn tâm lý để từ đó trực tiếp chăm sóc, điều trị, giúp các em sớm khỏi bệnh”, ông Ryan McGinnis, một kỹ sư Y sinh của Đại học Vermont (Mỹ) cho biết.

Bởi thế, kỹ sư y sinh McGinnis đã phối hợp cùng Ellen McGinnis, một nhà tâm lý học lâm sàng của đại học Vermont và các đồng nghiệp ở khoa Tâm thần học, trường đại học Michigan là Maria Muzik, Katherine Rosenblum và Kate Fitzgerald, cùng phát triển một công cụ có thể giúp sàng lọc trẻ bị rối loạn nội hóa để giúp các em sớm được tiếp cận với điều trị. Công trình nghiên cứu của họ được đăng trên tạp chí PLOS ONE, số ra ngày 16 tháng 1 vừa qua.

Nhóm nghiên cứu sử dụng một bài kiểm tra dạng “tấn công cảm xúc”, một phương pháp nghiên cứu được thiết kế để tìm ra những hành vi và cảm xác đặc trưng như lo âu. Các nhà nghiên cứu áp dụng bài kiểm tra này đối với 63 em nhỏ. Một số em trong nhóm này được chẩn đoán là mắc chứng rối loạn nội hóa.

Trong thí nghiệm được tiến hành, các em nhỏ được dẫn vào một căn phòng chiếu sáng mập mờ, trong khi một nhà nghiên cứu đưa ra một bảng lựa chọn gồm “tôi có thứ này muốn cho bạn xem” và “Hãy giữ yên lặng để nó không thức dậy”.

Ở cuối căn phòng là một chiếc hộp kín. Sau đó, nhà nghiên cứu nhanh chóng lột bỏ lớp vải bọc chiếc hộp, rồi mở hộp, lấy ra một con rắn giả. Các em sau đó được nhà nghiên cứu trấn an và cho phép chơi cùng con rắn.

Trong lúc này, các nhà nghiên cứu vẫn quan sát và ghi lại phản ứng của nhóm trẻ kể từ khi tấm vải bọc hộp kính được gỡ bỏ và các em nhìn thấy con rắn. Khác với những thí nghiệm tương tự trước đó, phản ứng này được ghi lại không phải thông qua video mà bằng cảm biến đeo trên người.

Cảm biến này sẽ giám sát từng cử động của trẻ và sau đó, các nhà nghiên cứu dùng một thuật toán AI để phân tích những cử động này rồi tìm ra sự khác biệt giữa những trẻ mắc chứng lo âu, trầm cảm với những trẻ còn lại. Sau khi xử lý dữ liệu cử động, thuât toán AI phát hiện ra sự khác biệt trong cử động của 2 nhóm trẻ này.

“Các những đứa trẻ bị rối loạn nội hóa di chuyển khác với những đứa trẻ bình thường”, ông Ryan McGinnis cho biết.

Thuật toán cho thấy phản ứng của trẻ ngay trước khi con rắn xuất hiện là chỉ dấu rõ nhất vì những người mắc chứng rối loạn tâm lý có xu hướng chạy trốn và quay lưng lại khi họ cảm thấy một mối đe dọa tiềm tàng.

Nhà tâm lý học lâm sàng Ellen McGinnis cho biết, kết quả này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết tâm lý học. Cụ thể, trẻ em mắc chứng rối loạn nội hóa thường bộc lộ sự lo lắng, đề phòng nhiều hơn và hành vi bỏ chạy thường được các nhà nghiên cứu xếp vào dạng phản ứng tiêu cực.

Công cụ mới này giúp phân biệt trẻ em mắc chứng rối loạn tâm lý và những trẻ bình thường với độ chính xác đạt 81%, cao hơn so với phương pháp phổ biến hiện nay là bảng câu hỏi. Với phương pháp mới này, chỉ với 20 giây quan sát có thể xác định một trẻ em mắc chứng rối loạn tâm lý, trong khi phương pháp video truyền thống có thể mất tới vài tháng. Điều này mở ra khả năng tiến hành sàng lọc quy mô lớn và điều trị sớm

Thế giới hiện có khoảng 20% trẻ em mắc chứng rối loạn tâm lý với các biểu hiện như lo lắng và trầm cảm. Tuy nhiên, triệu chứng của chứng bệnh này thường khó để xác định.

Các nhà nghiên cứu cho biết, bước tiếp theo của nghiên cứu này cải tiến thuật toán và hoàn thiện các bài kiểm tra thêm để phân tích dữ liệu giọng nói và các thông tin khác, từ đó cho phép công nghệ phân biệt được chứng lo âu và trầm cảm.

Mục tiêu cuối cùng của nhóm là phát triển một bài đánh giá có thể sử dụng ngay tại trường học, để nhanh chóng sàng lọc những em nhỏ mắc chứng lo âu và trầm cảm. Từ đó, giúp các em sớm được điều trị.

Theo khampha