Công cụ AI "siêu phàm" phát hiện bệnh tim chỉ trong chưa đầy 2 giây

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo đang mở ra một cách tiếp cận khác. Thay vì chỉ phân tích những đặc điểm dễ nhận biết, AI có thể tìm kiếm các tín hiệu rất nhỏ ẩn trong dữ liệu điện tâm đồ, từ đó gợi ý những bất thường mà mắt người khó phát hiện.

Khả năng này đặc biệt được quan tâm trong bối cảnh nhiều bệnh lý tim mạch vẫn cần thêm các kỹ thuật chuyên sâu như siêu âm tim để xác định. 

Chưa đầy 2 giây để phân tích một điện tâm đồ

Nghiên cứu được trình bày tại hội nghị thường niên của Hiệp hội Tim mạch châu Âu tổ chức tại Munich, Đức.

Mô hình AI được huấn luyện trên dữ liệu điện tâm đồ của hàng triệu bệnh nhân, sau đó được đánh giá trên dữ liệu của khoảng 67.000 người tại Mỹ.

Kết quả cho thấy công cụ nhận diện được gần 81% người mắc suy tim và gần 90% người mắc bệnh van tim trong nhóm nghiên cứu. Quá trình phân tích một điện tâm đồ diễn ra trong chưa đầy 2 giây.

Tuy nhiên, kết quả từ AI không thể thay thế chẩn đoán của bác sĩ. Công nghệ này chủ yếu giúp xác định những người có nguy cơ cao để tiếp tục thực hiện siêu âm tim và các kiểm tra chuyên sâu.

Tiến sĩ Sonya Babu-Narayan, bác sĩ chuyên khoa tim mạch, Giám đốc lâm sàng của Tổ chức Tim mạch Anh, cho rằng khả năng phân tích điện tâm đồ trong thời gian rất ngắn có thể hỗ trợ phát hiện sớm các trường hợp cần được theo dõi.

“Điện tâm đồ AI có thể giúp phát hiện sớm những bệnh nhân có nguy cơ cao. Dù không thể nhận diện tất cả trường hợp mắc bệnh tim, công nghệ này có thể hỗ trợ xác định những người có khả năng gặp bất thường về tim để được theo dõi và kiểm tra sớm hơn”, bà Babu-Narayan cho biết.

Hiện nay, khi nghi ngờ suy tim hoặc bệnh van tim, người bệnh thường cần siêu âm tim để đánh giá cấu trúc, khả năng co bóp và hoạt động của các van. Tại những nơi có nhu cầu thăm khám lớn, quá trình chờ thực hiện kỹ thuật này có thể kéo dài.

Việc bổ sung AI vào bước phân tích điện tâm đồ có thể giúp bác sĩ phân loại mức độ nguy cơ ngay từ đầu. Người được xác định thuộc nhóm nguy cơ cao có thể được ưu tiên siêu âm tim, trong khi những trường hợp khác tiếp tục được đánh giá theo quy trình thông thường.

Giáo sư Fu Siong Ng, chuyên gia tim mạch tại Đại học Imperial College London, cho biết người bệnh tại Anh đôi khi phải chờ vài tháng để được siêu âm tim sau khi có chỉ định của bác sĩ.

“Công nghệ của chúng tôi có thể xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao mắc suy tim và bệnh van tim, nhờ đó họ có thể được ưu tiên thực hiện các kiểm tra chuyên sâu nhanh hơn”, Giáo sư Ng nói.

Rút ngắn thời gian phát hiện người có nguy cơ cao

Ngoài nhóm bệnh nhân được bác sĩ nghi ngờ mắc bệnh tim, công cụ AI còn có thể được sử dụng để tìm dấu hiệu bất thường ở những người làm điện tâm đồ vì các lý do khác.

Theo nhóm nghiên cứu, đây là một hướng ứng dụng đáng chú ý bởi điện tâm đồ được sử dụng phổ biến tại các cơ sở y tế. 

Khi AI được tích hợp vào quy trình phân tích kết quả, hệ thống có thể đồng thời rà soát những dấu hiệu liên quan đến suy tim hoặc bệnh van tim mà trước đó chưa được đặt vấn đề chẩn đoán.

Giáo sư Fu Siong Ng cho biết mô hình có thể được áp dụng với các điện tâm đồ thực hiện tại bệnh viện nhằm tìm những trường hợp có nguy cơ cao nhưng chưa được phát hiện.

“Mô hình AI có thể được chạy trên tất cả các điện tâm đồ được thực hiện tại bệnh viện để xác định những người có nguy cơ mắc các bệnh này cao nhất, nhờ đó họ có thể được chẩn đoán sớm hơn”, Giáo sư Ng cho biết.

Cách tiếp cận này có thể mở rộng phạm vi sử dụng của AI, từ hỗ trợ đánh giá người đã có dấu hiệu nghi ngờ sang phát hiện những bất thường tiềm ẩn trong quá trình khám vì nguyên nhân khác.

Tiến sĩ Ahmed El-Medany, nghiên cứu sinh lâm sàng của Tổ chức Tim mạch Anh và người dẫn đầu nhóm phân tích tại Đại học Imperial College London, gọi công cụ này là một “trí tuệ nhân tạo siêu phàm”.

Nhóm nghiên cứu đang hướng tới việc tích hợp mô hình vào các thiết bị điện tâm đồ nhỏ gọn hoặc thiết bị cầm tay. 

Nếu được phát triển thành công, công nghệ này có thể giúp nhân viên y tế phân tích kết quả ngay tại thời điểm thực hiện điện tâm đồ, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào hệ thống cố định tại bệnh viện.

Tuy nhiên, khả năng ứng dụng rộng rãi của công nghệ vẫn cần được kiểm chứng thêm. Các nghiên cứu tiếp theo cần đánh giá hiệu quả của mô hình trên nhiều nhóm dân số và trong những điều kiện y tế khác nhau nhằm xác định mức độ ổn định của kết quả.

Tại hội nghị ở Munich, AI cũng được đề cập trong một số nghiên cứu liên quan đến phát hiện các bệnh mạn tính khác.

Các nhà khoa học tại Đại học Tokyo và Viện Khoa học Tokyo cho biết một hệ thống AI phân tích khuôn mặt từ video dài khoảng 5 giây có khả năng nhận diện dấu hiệu liên quan đến tăng huyết áp và đái tháo đường type 2 chưa được chẩn đoán.

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            Theowww.theguardian.com