Ứng dụng AI giúp chẩn đoán sớm bệnh suy tim

Suy tim là trạng thái bệnh lý trong đó cơ tim giảm khả năng cung cấp máu theo nhu cầu cơ thể. Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) ước tính hằng năm có khoảng 5 triệu người mới mắc suy tim trên toàn thế giới. 

Lâu nay, chụp X-quang, xét nghiệm máu, siêu âm tim... đều có thể giúp các bác sĩ dễ dàng chẩn đoán bệnh suy tim. Một trong những phương pháp phổ biến hơn cả đó là xét nghiệm điện tâm đồ (ECG) nhằm theo dõi hoạt động, tốc độ cũng như nhịp điệu của tim để từ đó phát hiện nhiều bệnh lý tim mạch, trong đó có suy tim.

Ảnh minh họa. Nguồn: everydayhealth.com.

Tuy nhiên, ECG lại chỉ đem lại kết quả chính xác đối với những người đã mắc bệnh suy tim hoặc người khỏe mạnh mà chưa thể tìm ra được những dấu hiệu cụ thể của căn bệnh này để dự đoán nguy cơ mắc bệnh trong tương lai.

Do đó, các nhà khoa học đến từ Trung tâm Y tế Mayo có trụ sở tại bang Minnesota, Mỹ đã đưa công nghệ AI vào xét nghiệm điện tâm đồ (ECG). Họ đã tìm ra dấu hiệu của chứng rối loạn chức năng thất trái không triệu chứng (ALVD) - tiền thân của bệnh suy tim.

Trong công trình nghiên cứu, công nghệ AI được tích hợp với mạng lưới nơ-ron nhân tạo và dữ liệu điện tâm đồ từ hơn 600.000 bệnh nhân tình nguyện cung cấp thông tin. Sau đó, phương pháp này được thử nghiệm trên một bộ dữ liệu độc lập của hơn 52.000 bệnh nhân và kết quả là nó đã phát hiện dấu hiệu của ALVD chính xác lên tới 85%.

Ảnh minh họa. Nguồn: newatlas.com.

Ngoài ra, ở những bệnh nhân không bị bệnh, phương pháp này còn dự đoán những người có kết quả sàng lọc dương tính có khả năng mắc ALVD trong tương lai cao gấp 4 lần so với những người có kết quả sàng lọc âm tính.

Một điểm mạnh của phương pháp này chính là việc chỉ cần sử dụng 10 giây dữ liệu điện tâm đồ để tiến hành phân tích, trong khi ở phương pháp cũ, bệnh nhân có thể phải chạy điện tâm đồ trong một khoảng thời gian nhất định (thường là 24-48 giờ) và thậm chí còn có thể phải làm nhiều lần.

Các nhà khoa học dự định sẽ tiếp tục phát triển nghiên cứu để tích hợp phương pháp này cho các thiết bị đeo tay tích hợp tính năng theo dõi sức khỏe (như đồng hồ thông minh) để có thể xác định bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh mà không cần phải đến kiểm tra triệu chứng lâm sàng.

Công trình nghiên cứu trên được đăng trên Tạp chí Biomedical Signal Processing and Control (tạm dịch: Kiểm soát và Xử lý Tín hiệu Y sinh).

KHÁNH NGÂN (New Atlas)