Giao diện não-máy tính: Cơ hội cho người liệt nặng lên tiếng

Chứng liệt khiến người bệnh “mắc kẹt” trong thân xác

Trong cuốn tiểu thuyết kinh điển Bá tước Monte Cristo của văn hào người Pháp Alexandre Dumas, có nhân vật Noirtier de Villefort bị liệt toàn thân do đột quỵ. Tuy vẫn tỉnh táo và có nhận thức, người đàn ông bất hạnh này không thể cử động hay phát ra tiếng được. Ông chỉ có thể giao tiếp nhờ cô cháu gái Valentine chỉ tay vào từng chữ cái hay từ ngữ để tìm ra từ mà ông yêu cầu. Nhờ cách giao tiếp thô sơ này, ông già cứng đầu đã cứu được Valentine khỏi âm mưu đầu độc của mẹ kế, cũng như ngăn cản con trai muốn ép buộc cô phải cưới hắn.

Nhà văn Dumas đã mô tả tình trạng của ông già Villefort là “linh hồn mắc kẹt trong thân xác không còn tuân theo mệnh lệnh của nó nữa” – đây là một trong những mô tả sớm nhất về hội chứng khóa trong. Dạng liệt nghiêm trọng này xảy ra khi cuống não bị tổn thương, thường do đột quỵ nhưng cũng có thể là hệ quả của khối u, chấn thương sọ não nghiêm trọng, rắn cắn, lạm dụng chất kích thích, nhiễm trùng hay mắc các bệnh thoái hóa thần kinh như xơ cứng teo cơ một bên.

Tình trạng này được cho là hiếm gặp, nhưng rất khó xác định được nó. Nhiều bệnh nhân bị “mắc kẹt” có thể giao tiếp thông qua các chuyển động mắt và chớp mắt, nhưng cũng có những người bị bất động hoàn toàn, thậm chí mất cả khả năng di chuyển nhãn cầu hay mí mắt, điều này khiến cho câu lệnh “chớp mắt hai lần nếu bạn hiểu tôi” không hiệu quả. Do đó, bệnh nhân trung bình trải qua 79 ngày mắc kẹt trong cơ thể bất động, có ý thức nhưng không thể giao tiếp, trước khi được chẩn đoán chính xác.

Giao diện não-máy tính ra đời đã nhen nhóm hy vọng phục hồi giao tiếp cho những người lâm vào tình cảnh này, đem lại cho họ cơ hội kết nối với thế giới bên ngoài. Công nghệ này sử dụng một thiết bị cấy ghép để ghi lại sóng não liên quan tới lời nói, rồi dịch “thông điệp” mà bệnh nhân muốn truyền tải bằng các thuật toán máy tính. Người bệnh sẽ chẳng cần phải chớp mắt, dõi theo bằng mắt hay cố gắng phát âm nữa, họ chỉ cần nghĩ thầm trong đầu là được.

Giao diện này hoạt động như thế nào?

Giờ đây, khi đã có nhiều hiểu biết về não bộ, chúng ta biết rằng các khả năng và chức năng của mình nảy sinh từ một mạng lưới gồm các tương tác giữa những vùng khác nhau trong não, mỗi vùng lại hoạt động như một nút trong mạng lưới thần kinh. Sự phức tạp này mang đến cả thách thức lẫn cơ hội: Chúng ta chưa tìm thấy vùng não nào chịu trách nhiệm cho ngôn ngữ bên trong, trước mắt có một số vùng khác nhau có thể là mục tiêu khả thi.

Chẳng hạn, các nhà khoa học phát hiện một phần của thùy đỉnh là hồi trên viền (supramarginal gyrus), liên quan tới khả năng cầm nắm đồ vật, cũng như được kích hoạt mạnh mẽ khi nói. Họ đã có khám phá đáng ngạc nhiên khi quan sát một người tham gia nghiên cứu bị liệt tứ chi. Người bệnh được cấy một chuỗi vi điện cực vào hồi trên viền, thiết bị này nhỏ hơn đầu đinh ghim và được phủ vô số gai kim loại thu nhỏ. Nó có thể ghi lại sự dẫn truyền xung điện của từng tế bào thần kinh (neuron) và truyền dữ liệu qua các dây dẫn đến máy tính để xử lý.

Để dễ hiểu, bạn hãy hình dung việc thiết lập giao diện não-máy tính giống như trận bóng đá. Bộ não sẽ là sân vận động, mỗi neuron là một người trong sân vận động. Điện cực gắn trong não là những chiếc micro được đưa xuống sân vận động để lắng nghe âm thanh ở đó. Nếu đặt “micro” gần huấn luyện viên hay phát thanh viên, hoặc các khán giả đang quan sát, thì các nhà khoa học có khả năng hiểu được chuyện gì đang diễn ra trên sân. Khi họ nghe thấy tiếng hò reo của đám đông, liệu có phải bóng đã vào lưới? Bóng được chuyền đi? Hay chủ công bị đuổi ra khỏi sân? Các nhà khoa học càng thu được nhiều thông tin thì thiết bị sẽ hoạt động càng tốt.

Trong não, thiết bị cấy ghép nằm trong không gian ngoại bào giữa các neuron. Tại đây chúng theo dõi tín hiệu điện hóa di chuyển qua các khớp thần kinh mỗi khi một neuron truyền xung điện. Nếu thiết bị cấy hiểu được các neuron liên quan, thì tín hiệu sẽ được điện cực ghi lại giống như tệp âm thanh, phản ánh các kiểu hình đỉnh và đáy khác nhau, thể hiện các hành động và ý định khác nhau.

Nhóm nghiên cứu đã đào tạo giao diện nhận ra các kiểu hình não xuất hiện khi người liệt tứ chi “nói” trong đầu sáu từ (chiến trường, cao bồi, trăn, thìa, bơi lội, điện thoại) và hai từ vô nghĩa (nifzig, bindip). Chỉ sau 15 phút đào tạo, nhờ sử dụng thuật toán giải mã tương đối đơn giản, thiết bị có thể xác định các từ với độ chính xác trên 90%.

Ngoài ra, còn một cách tiếp cận khác không cần tạo kho tự vựng lớn. Đó là xây dựng giao diện nhận diện được từng chữ cái một. Bằng cách nghĩ tới những từ mã hóa cho một chữ cái trong bảng chữ cái, bệnh nhân bị liệt có thể đánh vần bất kỳ từ nào mà họ nghĩ ra, và chúng sẽ được xâu chuỗi lại với nhau để ghép thành một câu hoàn chỉnh. Nó giống như khi ta đánh vần các chữ cái theo bảng chữ cái ngữ âm NATO: Alpha thay cho chữ A, Bravo hay cho chữ B… nhờ vậy mà giao diện dễ dàng nhận ra điều mà bệnh nhân muốn biểu đạt.

Ý tưởng này đã được thử nghiệm ở một bệnh nhân toàn thân bất toại và không thể nói do đột quỵ. Người này được cấy một chuỗi điện cực lớn hơn, kích thước bằng chiếc thẻ tín dụng, vào một vùng rộng trên vỏ não vận động. Thay vì “nghe lén” từng neuron, thiết bị này ghi lại đồng bộ hoạt động của hàng chục nghìn neuron, giống như nghe được toàn bộ âm thanh trong sân vận động vậy.

Với công nghệ này, các nhà khoa học đã ghi được hàng giờ dữ liệu và đưa vào các thuật toán học máy. Chúng có thể giải mã 92% các câu được đánh vần trong đầu bệnh nhân, như: Không sao đâu, Mấy giờ rồi? - chỉ sau một hoặc hai lần thử. Bước tiếp theo, họ dự định kết hợp cách đánh vần với giao diện phát triển trước đó để người dùng giao tiếp nhanh chóng và tốn ít công sức hơn.

Vẫn còn cần nghiên cứu thêm

Hiện đang có khoảng 40 người trên toàn thế giới được cấy chuỗi vi điện cực, tương lai công nghệ này sẽ được ghép cho nhiều người bệnh hơn. Nhiều tình nguyện viên đã dành hàng giờ kết nối với máy tính. Một ngày nào đó, cống hiến của họ sẽ giúp các nhà khoa học phát triển thành công những giao diện não-máy tính, gián tiếp đem lại cơ hội phục hồi cho người có cùng cảnh ngộ.

Tuy hứa hẹn là thế, song các phương cách này thường cần xâm lấn, đòi hỏi nhiều công sức và chi phí tốn kém. Các chuyên gia đồng ý rằng chúng sẽ cần cải thiện nhiều hơn trước khi mang lại tiếng nói cho bệnh nhân bị “mắc kẹt”.

Trước mắt, nhằm khắc phục nhược điểm cần phẫu thuật não, nhà khoa học về ngôn ngữ và máy tính Jun Wang đã đạt được bước tiến khi sử dụng kỹ thuật chụp từ não đồ (MEG), ghi lại từ trường bên ngoài hộp sọ do các dòng điện trong não tạo ra, sau đó chuyển những tín hiệu này thành văn bản. Lúc này đây, ông đang cố gắng xây dựng một thiết bị sử dụng MEG để nhận ra 44 âm vị trong tiếng Anh để tạo thành các âm tiết, sau đó là từ, rồi thành câu.

Nguồn: khoahocphattrien.vn