Apple giúp hiện thực hoá điều tưởng chừng không thể: đưa cả một phòng lab phân tích dáng đi vào iPad Pro

Tại phòng khám ở Singapore, một cụ ông lớn tuổi bước đi chậm rãi qua hành lang trong khi một chiếc iPad Pro đặt trên chân máy lặng lẽ ghi hình. Thay vì phải mặc những bộ đồ đính chằng chịt cảm biến, dán điểm đánh dấu lên khớp hay bước đi giữa một ma trận camera và tấm đo lực của phòng lab truyền thống, quy trình giờ đây được tối giản hoàn toàn.

Chưa đầy một phút sau, trên màn hình đã hiện ra đầy đủ các chỉ số về dáng đi, thăng bằng và biên độ chuyển động khớp của ông, những dữ liệu mà trước đây có thể mất 3-4 tiếng trong phòng thí nghiệm chuyên dụng mới có được.

Đó chính là những gì CareCam, công ty công nghệ y tế có trụ sở tại Singapore, đang xây dựng với 3DGait – giải pháp phân tích dáng đi chạy hoàn toàn trên iPad Pro.

Khi “phát hiện té ngã” là đã quá muộn

CareCam không khởi đầu với ý tưởng phân tích dáng đi. Ban đầu, đội ngũ sáng lập chỉ muốn xây dựng một công cụ phát hiện té ngã cho người lớn tuổi. Nhưng chính các bác sĩ lâm sàng đã khiến họ thay đổi hướng đi.

“Nếu bạn chỉ báo cho tôi biết ai đó đã té ngã, thì đã quá muộn rồi. Nhưng nếu bạn có thể cho tôi biết ai đó đang có nguy cơ té ngã cao, tôi mới thực sự có thể làm được gì đó,” Tiến sĩ Raman Pahwa, Giám đốc Công nghệ CareCam, nhớ lại phản hồi mà đội ngũ nhận được từ các bác sĩ trong những ngày đầu phát triển sản phẩm.

Từ đó, CareCam chuyển sang tập trung vào việc nhận diện sớm các dấu hiệu bất thường trong chuyển động thay vì chỉ phát hiện tai nạn sau khi nó xảy ra. Đó cũng là lúc 3DGait ra đời – hệ thống sử dụng camera và cảm biến trên iPad Pro để phân tích dáng đi chỉ bằng một đoạn video ngắn.

Một trong những người đang trực tiếp sử dụng hệ thống này là Tiến sĩ Damien Lee, bác sĩ phẫu thuật thần kinh tại SingHealth, chuyên về các bệnh lý cột sống.

“Khi chúng ta đi bộ, đôi chân thực chất đang nhận tín hiệu từ não bộ thông qua cột sống,” ông giải thích. “Có thể hình dung cột sống giống như một đường cao tốc. Nếu có bất kỳ sự cố hay rối loạn nào trên ‘đường cao tốc’ đó, dáng đi sẽ thay đổi.”

Trong thực hành lâm sàng, Dr. Damien sử dụng CareCam để theo dõi bệnh nhân trước và sau phẫu thuật cột sống. Theo ông, một trong những khó khăn lớn nhất của bác sĩ là cơn đau vốn mang tính chủ quan rất cao.

“Mức độ đau của mỗi người là khác nhau. Ngay cả khi sử dụng thang điểm đau, chúng tôi vẫn phải đối mặt với rất nhiều yếu tố chủ quan.”

Phân tích dáng đi vì thế trở thành một cách tiếp cận khách quan hơn để đánh giá liệu tình trạng bệnh nhân đang cải thiện hay xấu đi.

Theo Dr. Damien, phân tích dáng đi vốn đã được biết đến từ lâu trong y học, nhưng chưa bao giờ thực sự phổ biến vì yêu cầu quá nhiều nguồn lực: phòng lab chuyên dụng, hệ thống camera đa góc, cảm biến gắn lên cơ thể và cả đội ngũ kỹ sư cơ sinh học để xử lý dữ liệu.

“Điều tuyệt vời là giờ đây chúng tôi có thể làm tất cả chỉ với một chiếc iPad Pro,” ông nói. “Tôi có thể mang nó từ phòng khám đến phòng mổ và đánh giá bệnh nhân gần như ở bất cứ đâu.”

Chính sự linh hoạt đó đang thay đổi cách dữ liệu vận động được sử dụng trong môi trường y tế. Thay vì phải chờ dữ liệu được xử lý trong phòng lab rồi mới chia sẻ cho nhiều bộ phận khác nhau, kết quả giờ đây có thể được xem gần như ngay lập tức bởi bác sĩ, bệnh nhân và đội ngũ phục hồi chức năng trên cùng một thiết bị, giúp quá trình theo dõi và điều trị trở nên liền mạch hơn.

Đây là cách Apple và CareCam đưa cả một phòng lab vào iPad Pro

Theo Tiến sĩ Raman, một phòng lab phân tích dáng đi truyền thống có thể tiêu tốn tới khoảng một triệu USD để xây dựng. “Bạn cần tấm đo lực, hệ thống camera, cảm biến chuyên dụng và cả không gian riêng để vận hành tất cả,” ông nói.

Không chỉ đắt đỏ, quá trình đo đạc truyền thống còn rất phức tạp: bệnh nhân phải mặc trang phục chuyên dụng, gắn điểm đánh dấu lên cơ thể và thực hiện bài test trong môi trường được hiệu chỉnh kỹ lưỡng.

“Chỉ riêng việc chuẩn bị đã có thể mất hàng giờ. Nếu một điểm đánh dấu bị rơi ra, đôi khi toàn bộ bài test phải làm lại.”

Với 3DGait, phần lớn những bước đó biến mất. Người dùng chỉ cần bước đi bình thường trước camera của iPad Pro và hệ thống sẽ tự động phân tích chuyển động bằng AI. “Bạn có thể làm điều này ở bất kỳ đâu, vào bất kỳ lúc nào,” Raman nói. “Đó là điều trước đây gần như không thể.”

Các mô hình AI của công ty được tối ưu để chạy trực tiếp trên iPad Pro thông qua Core ML thay vì phụ thuộc vào máy chủ bên ngoài. “Toàn bộ dữ liệu đều được xử lý trên thiết bị,” Raman giải thích. “Chúng tôi không cần backend hay máy tính chuyên dụng.”

Theo đội ngũ CareCam, điều quan trọng không chỉ là độ chính xác mà còn là tốc độ xử lý đủ nhanh để phù hợp với môi trường lâm sàng thực tế, và đó là lúc sức mạnh của chip dòng M trên iPad Pro phát huy vai trò.

EED

ED

Trong môi trường y tế, nơi dữ liệu bệnh nhân thuộc nhóm thông tin nhạy cảm nhất, việc xử lý AI trực tiếp trên Apple silicon thay vì gửi dữ liệu lên cloud mang ý nghĩa rất lớn.

Bên cạnh đó, CareCam cũng tận dụng ARKit và cảm biến LiDAR trên iPad Pro để tái tạo chuyển động trong không gian ba chiều.

“Không nhiều thiết bị thương mại có thể cung cấp loại dữ liệu 3D mà chúng tôi cần,” Raman cho biết. “Nhờ khả năng đồng bộ hình ảnh và LiDAR theo từng khung hình, chúng tôi gần như không cần hiệu chỉnh hệ thống trước mỗi lần sử dụng.”

Điều này cho phép CareCam triển khai các bài kiểm tra ở quy mô lớn hơn nhiều so với mô hình phòng lab truyền thống. Trong khi một phòng lab đôi khi chỉ thực hiện được vài ca mỗi ngày, CareCam cho biết họ đã thực hiện khoảng 300 lượt kiểm tra chỉ trong vòng bốn tiếng tại một sự kiện cộng đồng của Woodlands Health.

Theo đội ngũ CareCam, câu chuyện của 3DGait cũng cho thấy cách các nhà phát triển có thể tận dụng hệ thống API cùng nền tảng phần cứng và phần mềm của Apple – từ Core ML, ARKit cho đến Apple silicon – để xây dựng những công cụ vốn trước đây chỉ tồn tại trong các phòng lab chuyên dụng.

CareCam cho biết với các đối tượng khỏe mạnh, 3DGait đạt độ chính xác khoảng 95%, với sai số góc dưới 3 độ và sai số không gian bước đi khoảng 3 cm, nằm trong ngưỡng chấp nhận được về mặt lâm sàng. Công ty cũng đã thực hiện các nghiên cứu đối chuẩn trên bệnh nhân đột quỵ, nhóm có dáng đi phức tạp hơn nhiều do tổn thương thần kinh – và cho biết kết quả vẫn duy trì ở mức đủ tin cậy cho ứng dụng y tế.

Điều tôi không nói ra, nhưng iPad Pro vẫn phát hiện được

Tò mò về khả năng hoạt động thực tế của hệ thống này, tôi quyết định thử trực tiếp 3DGait ngay tại buổi demo.

Tôi biết cơ thể mình thực tế có một chút bất ổn do từng gặp vấn đề về dây chằng gối. Nhưng tôi tò mò là liệu CareCam có thực sự phát hiện ra điều đó chỉ bằng một chiếc iPad Pro và vài bước đi hay không.

Toàn bộ quá trình gần như không cần chuẩn bị gì. Không cảm biến gắn trên người, không phải mặc bodysuit hay thực hiện các bước hiệu chỉnh phức tạp. Tôi chỉ đơn giản đứng trước iPad Pro và bước đi như bình thường.

Khoảng 1 phút sau, hệ thống trả kết quả. Để kiểm tra chính xác hơn, trước đó tôi hoàn toàn không đề cập về chấn thương đầu gối của mình. Nhưng báo cáo từ 3DGait vẫn phát hiện thời gian chân trái chạm đất lâu hơn chân phải – một dấu hiệu cho thấy sự mất cân bằng trong dáng đi.

Điều khiến trải nghiệm này trở nên ấn tượng nằm ở chỗ bằng mắt thường, gần như không ai nhận ra tôi có vấn đề khi đi bộ. Ngay cả bản thân tôi cũng đã quen với cách di chuyển đó từ lâu. Nhưng chỉ sau một lần test ngắn, hệ thống vẫn nhận ra sự khác biệt rất nhỏ trong chuyển động giữa hai chân.

Tôi thật sự rất ngạc nhiên khi chỉ với một chiếc iPad Pro, hệ thống vẫn có thể phát hiện ra những lệch nhỏ trong dáng đi của mình.

Sau buổi demo, tôi đặt thêm một câu hỏi cho đội ngũ CareCam: khi Apple Watch đã có thể theo dõi nhiều chỉ số vận động như walking asymmetry (đi bộ bất đối xứng) hay double support time (thời gian hai chân chạm đất), vậy khác biệt giữa dữ liệu từ Apple Watch và 3DGait là gì?

Theo CareCam, đây không phải câu chuyện về thiết bị nào chính xác hơn.

“Cả hai đều chính xác,” đại diện công ty chia sẻ. “Điểm khác biệt là hệ thống của chúng tôi hoạt động theo kiểu đo chủ động – bạn thực hiện một bài kiểm tra ngắn để tạo ra một ‘ảnh chụp nhanh’ về khả năng vận động tại thời điểm đó.”

Trong khi đó, Apple Watch hoạt động theo hướng liên tục thu thập dữ liệu trong suốt cả ngày để phản ánh cách người dùng vận động trong đời sống thường nhật.

“Apple Watch cho bạn thấy cách bạn di chuyển trong cả ngày. Còn 3DGait trên iPad Pro cho phép bác sĩ đánh giá khả năng vận động trong một điều kiện kiểm tra cụ thể với độ chi tiết cao hơn.”

Theo CareCam, hai dạng dữ liệu này thực chất bổ sung cho nhau: một bên phản ánh hành vi vận động hằng ngày, trong khi bên còn lại tạo ra một phép đo chuẩn hoá giúp bác sĩ đánh giá chính xác năng lực vận động tại một thời điểm cụ thể.

Dù công nghệ này cũng có thể hoạt động trên iPhone Pro, thậm chí còn nhanh hơn, CareCam cho biết họ vẫn ưu tiên iPad Pro trong môi trường lâm sàng.

“Lý do đơn giản là bác sĩ cần một màn hình lớn hơn để xem và phân tích báo cáo.”

Từ phòng lab cố định đến chiếc iPad có thể mang đi mọi nơi

Chính nhờ tốc độ, độ chính xác và tính di động đó, CareCam đang thử nghiệm việc đưa phân tích dáng đi ra ngoài bệnh viện. Tại các buổi trao đổi cộng đồng ở Singapore, công ty cho biết rất nhiều người lớn tuổi đã chủ động tham gia để kiểm tra khả năng vận động của mình.

“Chúng tôi nhận thấy sự hưởng ứng rất lớn từ cộng đồng,” đại diện công ty chia sẻ. “Mọi người muốn hiểu rõ hơn về khả năng vận động của bản thân và nguy cơ sức khỏe trong tương lai.”

CareCam cho rằng điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh dân số tại nhiều quốc gia đang già hóa nhanh chóng. “Người ta đang già đi, yếu đi, trong khi nguồn lực chăm sóc ngày càng ít hơn. Đó là lý do CareCam ra đời.”

Về dài hạn, mục tiêu của CareCam là biến chuyển động thành một chỉ số sức khoẻ khách quan và có thể theo dõi liên tục theo thời gian, giống như cách con người vẫn theo dõi huyết áp hay nhịp tim ngày nay.

Ở cuối hành lang của một phòng khám tại Singapore, thứ từng cần đến cả một phòng lab vận động học giờ đây chỉ còn là một chiếc iPad Pro đặt trên chân máy và vài bước đi của bệnh nhân. CareCam không xây dựng một hệ thống phần cứng y tế hoàn toàn mới từ đầu. Thay vào đó, công ty tận dụng chính những công nghệ vốn đã tồn tại bên trong hệ sinh thái Apple, từ Apple silicon, Core ML cho đến LiDAR và ARKit, để biến một thiết bị di động phổ thông thành công cụ có thể hỗ trợ các bác sĩ trong môi trường lâm sàng thực tế.

Đó cũng là lúc ranh giới giữa một thiết bị tiêu dùng và một công cụ y tế chuyên dụng bắt đầu trở nên mờ đi hơn bao giờ hết.