Cấy ghép não dùng AI giúp người liệt điều khiển tay robot trong 7 tháng

Bối cảnh nghiên cứu

Công nghệ giao diện não – máy tính (Brain-Computer Interface – BCI) từ lâu đã được xem là một trong những hướng đi đột phá nhằm phục hồi khả năng vận động cho người bị liệt hoặc tổn thương thần kinh. Các hệ thống trước đây đã chứng minh rằng não người vẫn có thể tạo ra tín hiệu vận động ngay cả khi cơ thể không thể cử động. Tuy nhiên, một rào cản lớn là độ ổn định: hầu hết thiết bị chỉ hoạt động chính xác trong vài ngày trước khi tín hiệu não thay đổi khiến hệ thống mất hiệu quả.

Các nhà khoa học tại Đại học California San Francisco (UCSF) đã tìm cách giải quyết vấn đề này bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo với BCI, tạo ra một hệ thống có khả năng thích nghi với sự thay đổi tự nhiên của hoạt động não theo thời gian. Nghiên cứu, được công bố trên tạp chí khoa học Cell và tài trợ bởi Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ, đánh dấu bước tiến quan trọng trong lĩnh vực phục hồi chức năng thần kinh.

Công nghệ hoạt động như thế nào

Thiết bị BCI mới sử dụng các cảm biến siêu nhỏ cấy trên bề mặt não để ghi nhận tín hiệu khi người tham gia tưởng tượng việc cử động. Những tín hiệu này được truyền tới máy tính, nơi mô hình AI phân tích và chuyển đổi thành lệnh điều khiển một cánh tay robot.

Điểm khác biệt then chốt nằm ở thuật toán AI có khả năng học liên tục. Khi não thay đổi cách biểu diễn tín hiệu theo ngày — điều thường xảy ra khi con người học hoặc luyện tập — hệ thống vẫn duy trì độ chính xác nhờ tự điều chỉnh.

Quá trình thử nghiệm

Người tham gia nghiên cứu là một bệnh nhân bị liệt sau đột quỵ nhiều năm trước, không thể nói hoặc cử động. Ban đầu, ông được yêu cầu tưởng tượng việc di chuyển các bộ phận như tay, chân hoặc đầu trong khi hệ thống ghi nhận dữ liệu để huấn luyện mô hình.

Sau đó, ông luyện tập với một cánh tay robot ảo để nhận phản hồi trực quan về độ chính xác của tín hiệu não. Khi chuyển sang điều khiển cánh tay robot thật, chỉ sau vài buổi luyện tập, ông đã có thể:

Nhặt và di chuyển các khối vật thể

Mở tủ và lấy đồ

Giữ cốc và sử dụng máy lấy nước

Đáng chú ý, hệ thống hoạt động ổn định trong suốt bảy tháng — thời gian dài nhất từng ghi nhận đối với loại thiết bị này — chỉ cần điều chỉnh nhẹ khoảng 15 phút để hiệu chỉnh khi tín hiệu não thay đổi.

Kết quả và ý nghĩa

Nghiên cứu cho thấy các “bản đồ” vận động trong não giữ cấu trúc tương đối ổn định, nhưng vị trí tín hiệu có thể dịch chuyển theo thời gian. Việc AI học cách theo dõi sự dịch chuyển này cho phép duy trì khả năng điều khiển lâu dài.

Theo nhóm nghiên cứu, sự kết hợp giữa khả năng học của con người và khả năng thích nghi của AI đại diện cho thế hệ tiếp theo của BCI — hướng tới việc tạo ra chuyển động tự nhiên và chính xác hơn.

Đối với người bị liệt, khả năng tự uống nước hoặc tự ăn có thể thay đổi hoàn toàn chất lượng cuộc sống, giảm phụ thuộc vào người chăm sóc và cải thiện sức khỏe tinh thần.

Hướng phát triển tương lai

Các nhà khoa học đang tiếp tục cải tiến thuật toán để giúp cánh tay robot chuyển động mượt mà và nhanh hơn. Đồng thời, họ dự định thử nghiệm hệ thống trong môi trường tại nhà để đánh giá tính ứng dụng thực tế trong đời sống hàng ngày.

Nếu thành công, công nghệ này có thể mở rộng sang nhiều ứng dụng khác như phục hồi sau chấn thương tủy sống, hỗ trợ bệnh nhân ALS hoặc thậm chí điều khiển thiết bị thông minh bằng suy nghĩ.

Kết luận

Thành tựu này cho thấy việc khôi phục chức năng vận động thông qua giao diện não – máy không còn là viễn cảnh xa vời. Với sự hỗ trợ của AI, BCI đang tiến gần hơn đến mục tiêu trở thành công cụ thực tế giúp hàng triệu người sống chung với tình trạng liệt lấy lại sự độc lập trong cuộc sống.

Nguồn

UCSF