Phương pháp không xâm lấn là gì? Các nghiên cứu khoa học

Khái niệm và định nghĩa

Phương pháp không xâm lấn là tập hợp các kỹ thuật y sinh và chẩn đoán thu thập thông tin về cấu trúc hoặc chức năng của cơ thể mà không phá vỡ da, màng nhầy hay tổ chức sinh thiết. Mục tiêu chính là giảm thiểu rủi ro, đau đớn và nguy cơ nhiễm khuẩn cho bệnh nhân. Các phương pháp này dựa trên sự tương tác giữa sóng âm, sóng điện từ, ánh sáng hoặc dao động điện với mô sinh học.

Trong y học, khái niệm “không xâm lấn” còn mở rộng đến việc phân tích sinh hóa từ mẫu thể dịch không cần lấy sinh thiết, ví dụ như phân tích hơi thở, nước bọt, mồ hôi để đánh giá chỉ số sinh lý. Ứng dụng rộng rãi của phương pháp không xâm lấn giúp nâng cao chất lượng chẩn đoán, tối ưu hóa quy trình điều trị và giảm tải chi phí y tế.

• Không phá vỡ hàng rào tự nhiên của cơ thể (da, niêm mạc).
• Không cần lấy mẫu mô hoặc máu qua kim/chọc.
• Giảm thiểu đau đớn, stress và nguy cơ nhiễm khuẩn.

Thực tiễn lâm sàng chứng minh phương pháp không xâm lấn có thể lặp lại nhiều lần, theo dõi tiến triển bệnh hoặc hiệu quả điều trị liên tục mà không gây tổn hại cho bệnh nhân.

Phân loại phương pháp

Có thể chia các kỹ thuật không xâm lấn thành bốn nhóm chính dựa theo nguyên lý hoạt động và ứng dụng:

• Hình ảnh học y sinh: Chụp X-quang, chụp cắt lớp vi tính (CT), chụp cộng hưởng từ (MRI), siêu âm.
• Quang phổ và huỳnh quang: Raman, phổ hồng ngoại gần (NIRS), huỳnh quang gắn màu.
• Cảm biến sinh học và công nghệ đeo: điện tâm đồ (ECG), quang điện xung (PPG), cảm biến đo glucose không xâm lấn.
• Phân tích mẫu thể dịch không xâm lấn: phân tích hơi thở, nước bọt, mồ hôi để phát hiện dấu ấn sinh học.

Nhóm kỹ thuật	Ví dụ	Ứng dụng chính
Hình ảnh học y sinh	CT, MRI, siêu âm	Chẩn đoán hình ảnh, đánh giá cấu trúc
Quang phổ/huỳnh quang	Raman, NIRS	Phân tích thành phần hóa học, đánh giá chuyển hóa
Cảm biến đeo	ECG, PPG	Theo dõi tim mạch, nhịp thở
Mẫu thể dịch	Hơi thở, nước bọt	Phát hiện dấu ấn ung thư, bệnh lý nội tiết

Mỗi nhóm kỹ thuật đều có ưu điểm và hạn chế riêng, phụ thuộc vào độ phân giải, tính nhạy và điều kiện thực hiện. Sự kết hợp đa phương pháp thường cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của chẩn đoán.

Nguyên lý hoạt động chung

Các phương pháp không xâm lấn khai thác tương tác giữa tín hiệu vật lý và mô sinh học để thu thập dữ liệu:

• Sóng âm: Sóng siêu âm phản xạ hoặc tán xạ tại ranh giới mô, tạo hình ảnh thời gian thực.
• Sóng điện từ: Sóng RF trong MRI tác động lên spin hạt nhân, sóng X trong CT truyền qua mô.
• Ánh sáng: Tán xạ Raman, hấp thụ hồng ngoại trong NIRS, huỳnh quang phân tử gắn nhãn.
• Dao động điện: Điện thế tim trong ECG, dao động áp suất mạch qua PPG.

Tín hiệu thu được thường yếu và dễ nhiễu, do đó cần xử lý bằng các thuật toán tái tạo hình ảnh, lọc nhiễu và tối ưu tương phản. Các bước chính gồm thu tín hiệu thô, tiền xử lý, tái tạo và phân tích định lượng.

Xử lý tín hiệu y sinh ngày càng ứng dụng machine learning để tự động phát hiện tổn thương, phân vùng mô và dự báo tiến triển bệnh dựa trên mẫu dữ liệu lớn.

Kỹ thuật hình ảnh y sinh

Chụp cắt lớp vi tính (CT): Sử dụng tia X đa lát cắt, thu nhiều lát cắt xuyên qua cơ thể, sau đó tái cấu trúc thành ảnh 3D. Ưu điểm là tốc độ nhanh, độ phân giải xương cao, phù hợp cấp cứu (FDA CT).

Chụp cộng hưởng từ (MRI): Dựa trên tương tác giữa sóng RF và spin hạt nhân trong từ trường mạnh, cho hình ảnh mô mềm với độ tương phản cao mà không dùng tia ion hóa. Ứng dụng trong thần kinh, cơ xương (RadiologyInfo.org).

• Ưu điểm MRI: an toàn, độ tương phản mô mềm vượt trội.
• Hạn chế MRI: chi phí cao, thời gian quét dài, chống chỉ định với bệnh nhân có kim loại trong cơ thể.

Siêu âm: Phát sóng âm >20 kHz, thu tín hiệu phản xạ, tạo ảnh real‐time cho khảo sát tim, mạch máu, thai nhi. Ưu điểm là giá thành thấp, di động, không ion hóa (FDA Ultrasound).

Phân tích hình ảnh y sinh kết hợp công cụ AI giúp tăng cường khả năng phát hiện tổn thương nhỏ, tự động hóa quá trình đo lường và chuẩn hóa báo cáo.

Quang phổ và kỹ thuật huỳnh quang

Kỹ thuật quang phổ không xâm lấn dựa trên tương tác giữa ánh sáng và phân tử sinh học để thu nhận tín hiệu đặc trưng. Raman spectroscopy khai thác tán xạ phi đàn hồi của photon, cho phổ đỉnh đặc trưng cho từng liên kết hóa học. Phương pháp này rất nhạy, có thể xác định thành phần protein, lipid và carbohydrate trong mô mà không cần xử lý mẫu (NCBI PMC6315636).

Phổ hồng ngoại gần (NIRS) đo hấp thụ ánh sáng ở vùng 700–2.500 nm, đánh giá nồng độ oxy- và deoxy-hemoglobin trong mô. NIRS thường được áp dụng để theo dõi cơ chế cung cấp oxy não trong khảo sát chức năng thần kinh (NCBI PMC5811031).

• Raman: định danh thành phần hóa học, ứng dụng trong phân biệt mô lành và ung thư.
• NIRS: giám sát chuyển hóa mô, theo dõi tưới máu não.
• Huỳnh quang gắn màu: sử dụng probe gắn vào phân tử đích, cho tín hiệu cường độ cao, ứng dụng trong cận lâm sàng (Nature Methods).

Các kỹ thuật này thường kết hợp bộ tách sóng (monochromator) và cảm biến CCD để ghi phổ với độ phức tạp cao. Ứng dụng lâm sàng bao gồm phân tích mẫu bề mặt da, mô mềm, và xác định sớm chỉ dấu ung thư như glioma, melanoma.

Kỹ thuật	Phổ sóng	Ứng dụng tiêu biểu
Raman spectroscopy	400–2.000 cm⁻¹	Phân biệt mô ác tính
NIRS	700–2.500 nm	Theo dõi oxy não
Huỳnh quang gắn màu	λₑₓ 400–700 nm	Chẩn đoán vi mạch

Cảm biến sinh học và công nghệ đeo

Cảm biến sinh học không xâm lấn đo trực tiếp chỉ dấu sinh lý qua bề mặt cơ thể hoặc không khí thở ra. Điện tâm đồ (ECG) thu tín hiệu điện tim bằng điện cực dán ngoài da, phản ánh hoạt động điện của cơ tim và phát hiện rối loạn nhịp (ESC ECG Toolbox).

Quang điện xung (PPG) sử dụng ánh sáng hồng ngoại và đỏ chiếu qua da, đo sự thay đổi cường độ truyền qua theo thể tích máu. PPG cho phép tính nhịp tim, độ bão hòa oxy và biến thiên nhịp tim (HRV) trên đồng hồ thông minh và cảm biến đeo tay.

• ECG: độ chính xác cao, tiêu chuẩn vàng chẩn đoán bệnh tim mạch.
• PPG: gọn nhẹ, tích hợp dễ dàng trong thiết bị đeo, thuận tiện theo dõi liên tục.
• Cảm biến glucose không xâm lấn: dựa trên dao động điện dung da hoặc quang phổ hồng ngoại để ước tính nồng độ đường huyết.

Công nghệ wearable hiện nay càng ngày nhỏ gọn, tích hợp nhiều cảm biến đa thông số (multimodal) kết hợp ECG, PPG, gia tốc kế, con quay hồi chuyển để phân tích hoạt động thể chất, giấc ngủ và stress. Dữ liệu thu thập liên tục, truyền về đám mây để phân tích sâu bằng AI.

Phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo

Dữ liệu không xâm lấn thường là ảnh y sinh hoặc tín hiệu thời gian thực, có dung lượng lớn và chứa nhiễu. Quy trình xử lý gồm tiền xử lý (lọc nhiễu, chuẩn hóa), trích đặc trưng (feature extraction) và phân tích định lượng hoặc phân loại (classification). Machine learning, đặc biệt deep learning, đã cải thiện đáng kể độ chính xác chẩn đoán tự động.

Các mô hình convolutional neural network (CNN) ứng dụng trong phân tích ảnh MRI, CT, siêu âm giúp tự động nhận diện tổn thương, đo kích thước khối u và dự báo đáp ứng điều trị (NPJ Digital Medicine).

• Thuật toán lọc: Gaussian, median filter, wavelet denoising.
• Kỹ thuật segmentation: U-Net, Mask R-CNN.
• Mô hình dự báo: random forest, SVM, deep neural network.

Kết hợp big data y tế và lời nhắc cá nhân hóa (personalized alert) giúp bác sĩ theo dõi bệnh nhân từ xa, cảnh báo sớm tình trạng cấp cứu như nhồi máu cơ tim, đột quỵ.

Ứng dụng lâm sàng

Phương pháp không xâm lấn đã được triển khai rộng rãi trong chẩn đoán ung thư, tim mạch, thần kinh và chăm sóc bà mẹ – trẻ sơ sinh. Trong ung thư vú, quang phổ Raman sử dụng probe cầm tay để khảo sát mô vú, phát hiện tế bào ác tính với độ nhạy >90%.

• Chẩn đoán sớm ung thư: siêu âm mô tuyến, MRI vú.
• Theo dõi bệnh tim: Holter ECG, siêu âm tim qua thành ngực.
• Đánh giá chức năng não: fMRI, NIRS trong nghiên cứu nhận thức.
• Giám sát sự phát triển thai: siêu âm Doppler, PPG đo oxy thai nhi.

Các ứng dụng y tế từ xa (telemedicine) dựa trên thiết bị đeo và app di động, cho phép bệnh nhân đo huyết áp, nhịp tim và gửi dữ liệu cho bác sĩ mà không cần đến viện, đặc biệt hữu ích trong đại dịch và vùng nông thôn.

Ưu điểm và hạn chế

Phương pháp không xâm lấn đem lại nhiều lợi ích: an toàn, ít rủi ro, không đau, có thể thực hiện lặp lại nhiều lần và giám sát liên tục. Điều này tối ưu hóa quy trình điều trị, giảm thời gian nằm viện và chi phí y tế.

Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp bao gồm độ phân giải hoặc độ nhạy thấp hơn so với kỹ thuật xâm lấn, phụ thuộc chất lượng thiết bị và kỹ thuật xử lý tín hiệu. Ví dụ, PPG dễ bị nhiễu chuyển động, MRI chống chỉ định cho bệnh nhân có cấy ghép kim loại.

• Ưu điểm: không đau, an toàn, theo dõi liên tục.
• Hạn chế: nhiễu tín hiệu, chi phí đầu tư thiết bị cao, yêu cầu xử lý dữ liệu phức tạp.

Triển vọng và xu hướng nghiên cứu

Tương lai của phương pháp không xâm lấn tập trung vào phát triển cảm biến đa năng tích hợp IoT, kết nối 5G/6G và điện toán biên (edge computing) để xử lý dữ liệu gần nguồn thu thập, giảm độ trễ và bảo mật thông tin.

AI thế hệ mới sẽ tự động tối ưu hóa tham số quét, giảm thời gian chụp và tăng độ tương phản, đồng thời hỗ trợ chẩn đoán theo hướng explainable AI để bác sĩ hiểu rõ quyết định của thuật toán.

• Cảm biến sinh học in trên da (epidermal electronics) siêu mỏng, bám sát bề mặt.
• Phân tích hơi thở dựa trên micro-GC và sensor array, phát hiện dấu ấn ung thư phổi, tiểu đường.
• Ứng dụng công nghệ quang học lượng tử (quantum sensing) nâng cao độ nhạy và độ phân giải.

Tài liệu tham khảo

• National Center for Biotechnology Information. “Raman spectroscopy applications.” PMC6315636. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6315636/.
• National Center for Biotechnology Information. “Near-infrared spectroscopy in neuroscience.” PMC5811031. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5811031/.
• Nature Methods. “Advances in fluorescence imaging.” Nature Methods Review. https://www.nature.com/articles/nmeth.4184.
• European Society of Cardiology. “ECG Toolbox.” ESC. https://www.escardio.org/Education/Practice-Tools/CVD-prevention-toolbox/ECG.
• NPJ Digital Medicine. “Machine learning in medical imaging.” NPJ Digital Medicine. https://www.nature.com/articles/s41746-018-0029-1.
• Food and Drug Administration. “Computed Tomography (CT).” FDA. https://www.fda.gov/radiation-emitting-products/medical-imaging/computed-tomography-ct.
• Food and Drug Administration. “Ultrasound Imaging.” FDA. https://www.fda.gov/radiation-emitting-products/medical-imaging/ultrasound-imaging.