Trong thời đại công nghệ hiện nay, phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) như ChatGPT đang gây ấn tượng mạnh mẽ với khả năng tầm nhìn máy tính nâng cao. AI không chỉ có khả năng hiểu và diễn giải dữ liệu từ hình ảnh mà còn hỗ trợ trong nhiều lĩnh vực, bao gồm y học. Các mô hình AI tiên tiến như ChatGPT o3, Gemini và Firefly đang được phát triển để tạo ra hình ảnh và video với độ chính xác cao.
Ảnh minh họa.
Một trong những ứng dụng nổi bật của AI trong y học là khả năng dự đoán tuổi võng mạc từ hình ảnh đáy mắt. Các nhà nghiên cứu từ nhiều trường đại học đã sử dụng AI để phân tích hình ảnh võng mạc, cho phép xác định tuổi của một người với độ chính xác cao. Kết quả cho thấy sự khác biệt giữa tuổi thực và tuổi của mắt, điều này đặc biệt hữu ích cho phụ nữ trong việc theo dõi sức khỏe sinh sản.
Cụ thể, một nghiên cứu đã chỉ ra rằng AI có thể ước tính tuổi võng mạc bằng cách kiểm tra hình ảnh đáy mắt. Nếu mắt trông già hơn tuổi thực, điều này có thể chỉ ra rằng các cơ quan khác trong cơ thể đang lão hóa nhanh hơn. Các nhà khoa học đã phát hiện ra rằng khoảng cách tuổi võng mạc lớn hơn có liên quan đến nồng độ hormone anti-Müllerian (AMH) thấp hơn, một chỉ số quan trọng trong việc đánh giá khả năng sinh sản của phụ nữ.
Nghiên cứu cho thấy, mỗi năm võng mạc bổ sung làm tăng nguy cơ kết quả AMH thấp, với tỷ lệ tăng 12% ở nhóm tuổi 40-44 và 20% ở nhóm 45-50. Hơn nữa, việc sinh con nhiều lần ở độ tuổi trẻ hơn cũng liên quan đến mức AMH thấp hơn mức trung bình. Đáng chú ý, mỗi năm võng mạc kéo dài thêm có thể làm tăng nguy cơ mãn kinh trước tuổi 45 lên đến 36%.
Hình ảnh nghiên cứu cho thấy các bản đồ nhiệt khác nhau cho các nhóm tuổi khác nhau.
Mặc dù chúng ta vẫn đang trong giai đoạn đầu của việc ứng dụng AI trong chụp ảnh y khoa, nhưng nghiên cứu này mở ra triển vọng cho việc sử dụng một kỹ thuật đơn giản, không xâm lấn để cải thiện quy trình chăm sóc sức khỏe sinh sản. Hãy tưởng tượng, việc chụp võng mạc vào cuối độ tuổi 20 hoặc đầu 30 có thể giúp phụ nữ quyết định có nên mang thai hay đông lạnh trứng hay không.
Để hiện thực hóa những tiềm năng này, các kết luận từ nghiên cứu cần được xác nhận qua các nghiên cứu sâu hơn. Mô hình AI FLEX, được sử dụng trong nghiên cứu, có thể mở ra hướng đi mới cho việc phát hiện sớm các tình trạng sức khỏe khác liên quan đến tuổi tác.
