Tương lai của giao diện não-máy (Brain-Machine Interface – BMI) trong phục hồi chức năng

Bằng cách kết nối trực tiếp não bộ với các thiết bị bên ngoài, chẳng hạn như chân tay giả hoặc bộ xương ngoài, BMI có khả năng khôi phục khả năng vận động và sự độc lập cho những người đã mất nó do chấn thương hoặc bệnh tật.

• Tương lai của công nghệ sẽ thay đổi cách chúng ta sống

Lĩnh vực giao diện não-máy (Brain-Machine Interface – BMI) đã đạt được những bước tiến đáng kể trong những năm gần đây, mang lại hy vọng mới cho những bệnh nhân bị liệt, cắt cụt chi và các khuyết tật thể chất khác.

Bằng cách kết nối trực tiếp não bộ với các thiết bị bên ngoài, chẳng hạn như chân tay giả hoặc bộ xương ngoài, BMI có khả năng khôi phục khả năng vận động và sự độc lập cho những người đã mất nó do chấn thương hoặc bệnh tật. Khi các nhà nghiên cứu tiếp tục khám phá khả năng của công nghệ đột phá này, tương lai của phục hồi chức năng và phục hồi có vẻ ngày càng hứa hẹn.

Các điểm đột phá của BMI

Giao diện não-máy có nhiều ứng dụng hứa hẹn trong lĩnh vực phục hồi chức năng.

Giải mã tín hiệu thần kinh

Một trong những phát triển thú vị nhất trong lĩnh vực BMI là khả năng giải mã tín hiệu thần kinh và chuyển chúng thành chuyển động của các thiết bị bên ngoài. Quá trình này, được gọi là giải mã thần kinh, liên quan đến việc phân tích các kiểu hoạt động điện trong não và sử dụng chúng để điều khiển chuyển động của chân tay giả hoặc thiết bị hỗ trợ khác. Trong những năm gần đây, những tiến bộ trong học máy và trí tuệ nhân tạo đã cải thiện đáng kể độ chính xác và tốc độ giải mã thần kinh, cho phép điều khiển các thiết bị bên ngoài chính xác và tự nhiên hơn.

Ví dụ, các nhà nghiên cứu tại Đại học Pittsburgh và Đại học Carnegie Mellon đã phát triển một hệ thống BMI cho phép một người bị liệt điều khiển cánh tay robot chỉ bằng suy nghĩ của họ. Hệ thống này sử dụng một dãy các điện cực được cấy vào não để ghi lại hoạt động thần kinh, sau đó được máy tính xử lý và sử dụng để điều khiển chuyển động của cánh tay robot. Trong một nghiên cứu gần đây, các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng hệ thống này có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, chẳng hạn như nhấc một chiếc cốc và đưa nó lên miệng, với độ chính xác và độ chính xác cao.

Phục hồi chức năng thần kinh

Một ứng dụng đầy hứa hẹn khác của BMI là trong lĩnh vực phục hồi chức năng thần kinh, nơi chúng có thể được sử dụng để giúp bệnh nhân lấy lại chức năng vận động bị mất sau một cơn đột quỵ hoặc chấn thương não khác. Bằng cách cung cấp phản hồi thời gian thực về hoạt động thần kinh, chỉ số BMI có thể giúp bệnh nhân học cách điều chỉnh hoạt động não bộ và đào tạo lại vỏ não vận động của họ để kiểm soát chuyển động. Trong một nghiên cứu, các nhà nghiên cứu tại Đại học California, Irvine, đã sử dụng hệ thống BMI để giúp bệnh nhân đột quỵ lấy lại quyền kiểm soát các chi bị liệt. Các bệnh nhân có thể sử dụng hệ thống để điều khiển một hình đại diện thực tế ảo, cung cấp cho họ phản hồi trực quan về hiệu suất của họ và giúp họ học lại các mô hình thần kinh liên quan đến chuyển động.

Đóng góp hiểu biết về cơ chế thần kinh

Ngoài các ứng dụng trực tiếp này, sự phát triển của BMI cũng dẫn đến sự hiểu biết nhiều hơn về các cơ chế thần kinh làm cơ sở cho chuyển động và điều khiển động cơ. Kiến thức này có thể được sử dụng để cung cấp thông tin cho việc thiết kế các chiến lược phục hồi chức năng hiệu quả hơn và phát triển các phương pháp điều trị mới cho các chứng rối loạn thần kinh, chẳng hạn như bệnh Parkinson và bệnh đa xơ cứng.

Một số tồn tại đối với BMI

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong lĩnh vực BMI, nhưng vẫn còn một số thách thức phải vượt qua trước khi công nghệ này có thể được áp dụng rộng rãi để phục hồi và phục hồi. Một trong những thách thức chính là sự phát triển của các thiết bị ghi và kích thích thần kinh tiên tiến hơn, có thể cung cấp dữ liệu có độ phân giải cao hơn và cho phép điều khiển chính xác hơn các thiết bị bên ngoài. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu phải tiếp tục tinh chỉnh các thuật toán được sử dụng để giải mã thần kinh và phát triển các phương pháp phức tạp hơn để xử lý và diễn giải lượng dữ liệu khổng lồ do hệ thống BMI tạo ra.

Kết luận

Khi lĩnh vực giao diện não-máy tiếp tục phát triển, rõ ràng là công nghệ này có tiềm năng to lớn để cải thiện cuộc sống của những người khuyết tật về thể chất. Bằng cách mở khóa sức mạnh của bộ não con người và khai thác nó để điều khiển các thiết bị bên ngoài, chỉ số BMI mang đến một bước tiến mới trong phục hồi và phục hồi chức năng, cho phép bệnh nhân lấy lại sự độc lập và sống một cuộc sống viên mãn hơn. Với việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển, tương lai của chỉ số BMI phục hồi chức năng và phục hồi có vẻ tươi sáng hơn bao giờ hết.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/unlocking-the-potential-of-brain-machine-interfaces-for-rehabilitation-and-recovery/)

Tin liên quan:

• Các giải pháp CASB: Tăng cường tuân thủ và bảo mật đám mây (Cloud)
• So sánh DataOps và Quản lý dữ liệu truyền thống
• Generative Design và IoT: Kỷ nguyên mới của kết nối sự sáng tạo
• Vai trò của Thực tế chéo – Cross Reality (XR) với nghệ thuật và bảo tồn văn hóa
• So sánh Công nghệ Flashblade với các giải pháp lưu trữ truyền thống
• Tận dụng Predictive Analytics (Phân tích Dự đoán) để cải thiện kết quả học tập
• Tăng cường bảo mật bằng cách tích hợp SSO và các nhà cung cấp danh tính