Các nhà nghiên cứu giải mã bí ẩn của trái tim và dự đoán bệnh tim bằng Trí tuệ nhân tạo

Gần đây, hai nghiên cứu liên quan đến trái tim đã sử dụng các thuật toán Trí tuệ nhân tạo để hiểu rõ hơn về cách trái tim hoạt động và bị lỗi. Một nhóm nghiên cứu đã sử dụng các thuật toán Trí tuệ nhân tạo để hiểu rõ hơn về cách hình dạng của các cơ tim ảnh hưởng đến hiệu suất của nó. Với sự giúp đỡ của các thuật toán Trí tuệ nhân tạo, nhóm nghiên cứu đã hiểu rõ hơn về cách các tâm thất của trái tim giúp lưu thông máu và đã tìm thấy sáu phần DNA khác nhau đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của các cơ tim. Trong khi đó, một nghiên cứu khác đã kiểm tra cách các ảnh tự chụp có thể được sử dụng để chẩn đoán bệnh tim.

Từ thế kỷ 15 và 16, các nhà khoa học đã nghiên cứu trái tim và tự hỏi về mối quan hệ giữa cấu trúc và chức năng của nó. Leonardo da Vinci đã tự hỏi cách các cơ tim di chuyển máu throughout cơ thể hơn 500 năm trước. Nhờ vào một nhóm nghiên cứu từ các viện như MRC London Institute of Medical Sciences, Cold Spring Harbor Laboratory, EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), Heidelberg University và Politecnico di Milano, chúng ta đã hiểu rõ hơn về vai trò của các trabeculae trong sự phát triển và chức năng của trái tim.

Trabeculae là các sợi cơ tạo thành một mạng lưới hình học phức tạp trên bề mặt trong của trái tim. Các trabeculae được cho là cung cấp oxy cho trái tim khi nó phát triển, vì trái tim là cơ quan đầu tiên phát triển và không thể nhận oxy từ phổi. Tuy nhiên, đã lâu là một bí ẩn về vai trò của các trabeculae trong người lớn. Da Vinci đã suy đoán rằng các trabeculae của trái tim phục vụ để làm ấm máu khi nó di chuyển qua trái tim, nhưng nhờ vào các kỹ thuật nghiên cứu dựa trên Trí tuệ nhân tạo, chúng ta đã có ý tưởng về mục đích thực sự của chúng.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng các thuật toán Trí tuệ nhân tạo để phân tích khoảng 25000 ảnh chụp cộng hưởng từ (MRI) của trái tim. Các ảnh chụp này đã được cung cấp cho mô hình Trí tuệ nhân tạo cùng với dữ liệu di truyền và dữ liệu hình thái học của tim. Các nhà nghiên cứu đã phân tích kết quả của mô hình và tìm thấy rằng các trabeculae dường như đóng vai trò trong việc giúp lưu thông máu qua các tâm thất của trái tim. Các hình học trên bề mặt trong của trái tim hiện được cho là giúp máu lưu thông hiệu quả hơn khi trái tim đập.

Bên cạnh việc tìm thấy rằng các trabeculae có thể giúp lưu thông máu hiệu quả, các nhà nghiên cứu cũng đã phát hiện ra sáu phần DNA dường như ảnh hưởng đến sự phát triển của các trabeculae. Hai trong số sáu phần DNA này cũng đóng vai trò trong sự phát triển của các đường dẫn thần kinh phân nhánh trong não. Có thể các cơ chế tương tự tạo ra các trabeculae cũng tạo ra các tế bào thần kinh.

Hình dạng của các trabeculae thậm chí có thể có mối quan hệ với bệnh tim. Dữ liệu di truyền từ hơn 50000 bệnh nhân đã được nhóm nghiên cứu phân tích, và họ đã tìm thấy rằng các mẫu trabeculae khác nhau có mối tương quan với nguy cơ phát triển bệnh tim.

Trong một nghiên cứu khác, như được báo cáo bởi Futurism, các nhà nghiên cứu từ Trung tâm Tim mạch Quốc gia ở Bắc Kinh, Trung Quốc đã thử nghiệm với một thuật toán Trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán khả năng mắc bệnh tim của một người dựa trên các đặc điểm vật lý có thể được chụp trong một bức ảnh đơn giản của một người. Có các đặc điểm vật lý có mối tương quan với bệnh tim, chẳng hạn như các lắng đọng vàng gần mắt, các vòng trắng ở rìa ngoài của giác mạc và tóc bạc hoặc mỏng. Khi được đào tạo trên các hình ảnh của bệnh nhân từ các bệnh viện Trung Quốc, thuật toán đã được báo cáo là vượt qua các phương pháp đánh giá rủi ro bệnh tim hiện có, có thể phát hiện khoảng 80% các trường hợp bệnh tim. Nó cũng chụp khoảng 60% tất cả các trường hợp bệnh tim tiêu cực.

Có một tỷ lệ dương tính giả cao liên quan đến thuật toán, mà nhóm cho biết họ sẽ cần phải giải quyết, lưu ý rằng các dương tính giả có thể gây ra lo lắng không cần thiết cho bệnh nhân và làm quá tải hệ thống y tế với các xét nghiệm không cần thiết. Tuy nhiên, nếu tỷ lệ dương tính giả của thuật toán có thể được giải quyết và độ chính xác tổng thể được cải thiện, nó có thể trở thành một công cụ hữu ích cho các khu vực trên thế giới đang vật lộn để tài trợ cho các chương trình sàng lọc bệnh tim mạch một cách đầy đủ.