Thuật Toán Tự Học Có Thể Dự Đoán Suy Tim

Một thuật toán máy tính mới dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng xác định những thay đổi tinh tế trong điện tâm đồ (ECG) có thể dự đoán khi nào một cá nhân đang trải qua tình trạng suy tim. Thuật toán được phát triển tại Bệnh viện The Mount Sinai, và nghiên cứu đã được công bố trên Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging. Benjamin S. Glicksberg, Tiến sĩ, là Trợ lý Giáo sư về Di truyền học và Khoa học Bộ gen, thành viên của Hasso Plattner Institute for Digital Health tại Mount Sinai, và là tác giả cao cấp của nghiên cứu. “Chúng tôi đã chỉ ra rằng các thuật toán học sâu có thể nhận ra các vấn đề bơm máu ở cả hai bên tim từ dữ liệu dạng sóng ECG,” Glicksberg cho biết. “Thông thường, chẩn đoán các loại bệnh tim này đòi hỏi các thủ tục tốn kém và mất thời gian. Chúng tôi hy vọng thuật toán này sẽ cho phép chẩn đoán suy tim nhanh hơn.”

Cơ Hội Mới Với AI

Các bác sĩ thường sử dụng siêu âm tim, một kỹ thuật hình ảnh, để đánh giá liệu bệnh nhân có đang bị suy tim hay không. Tuy nhiên, những phương pháp này đòi hỏi nhiều công sức và chỉ được cung cấp ở một số bệnh viện. AI đang tạo ra những cơ hội mới trong vấn đề này, với nghiên cứu cho thấy điện tâm đồ có thể là một giải pháp thay thế hiệu quả. Nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng một thuật toán học sâu có thể phát hiện sự suy yếu của tâm thất trái. Nghiên cứu mới từ Mount Sinai mô tả việc phát triển một thuật toán đánh giá sức mạnh của cả tâm thất trái lẫn tâm thất phải. Girish N. Nadkarni, MD, MPH, CPH, là Phó Giáo sư Y khoa tại Trường Y khoa Icahn thuộc Mount Sinai, Trưởng Bộ phận Y học Dựa trên Dữ liệu và Kỹ thuật số (D4M), và là tác giả cao cấp của nghiên cứu. “Mặc dù hấp dẫn, nhưng truyền thống các bác sĩ gặp khó khăn khi sử dụng ECG để chẩn đoán suy tim. Điều này một phần là do không có tiêu chuẩn chẩn đoán được thiết lập cho các đánh giá này và vì một số thay đổi trong kết quả đọc ECG đơn giản là quá tinh tế để mắt người có thể phát hiện,” Tiến sĩ Nadkarni nói. “Nghiên cứu này đại diện cho một bước tiến thú vị trong việc tìm kiếm thông tin ẩn trong dữ liệu ECG, có thể dẫn đến các mô hình sàng lọc và điều trị tốt hơn bằng cách sử dụng một xét nghiệm tương đối đơn giản và có sẵn rộng rãi.”

Lập Trình và Kiểm Tra Máy Móc

Các nhà nghiên cứu đã lập trình một máy tính để đọc ECG của bệnh nhân và dữ liệu trích xuất từ các báo cáo bằng văn bản, với dữ liệu sau đóng vai trò là một bộ dữ liệu chuẩn để máy tính so sánh với dữ liệu ECG. Điều này cho phép nó xác định những trái tim yếu hơn. Với các chương trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), máy tính có thể trích xuất dữ liệu này từ các từ ngữ viết ra. Đồng thời, các mạng thần kinh có thể khám phá các mẫu hình trong hình ảnh, sau đó có thể được tích hợp vào thuật toán để giúp nó nhận ra sức mạnh bơm máu. “Chúng tôi muốn đẩy xa hơn giới hạn hiện tại bằng cách phát triển AI có khả năng hiểu toàn bộ trái tim một cách dễ dàng và ít tốn kém,” Tiến sĩ Vaid cho biết. Máy móc đã phân tích 700.000 báo cáo ECG và siêu âm tim, đến từ bốn bệnh viện khác nhau. Một bệnh viện thứ năm được sử dụng để kiểm tra cách thuật toán hoạt động trong một môi trường thử nghiệm khác. “Một lợi thế tiềm năng của nghiên cứu này là nó liên quan đến một trong những bộ sưu tập ECG lớn nhất từ một trong những quần thể bệnh nhân đa dạng nhất trên thế giới,” Tiến sĩ Nadkarni nói. Thuật toán đã chứng minh khả năng hiệu quả trong việc dự đoán bệnh nhân nào sẽ có tâm thất trái khỏe mạnh hoặc yếu, và nó chính xác 94% trong việc dự đoán bệnh nhân nào có phân suất tống máu khỏe mạnh, tức là lượng dịch mà tâm thất bơm ra mỗi nhịp đập. Thuật toán cũng chính xác 87% trong việc dự đoán những người có phân suất tống máu dưới 40%. Một trong những lĩnh vực vẫn cần được cải thiện liên quan đến việc dự đoán bệnh nhân nào sẽ có trái tim hơi suy yếu. Thuật toán chỉ có tỷ lệ chính xác 73% khi dự đoán những bệnh nhân có phân suất tống máu từ 40 đến 50%. Thuật toán cũng có thể phát hiện sự suy yếu van phải từ ECG, đạt tỷ lệ chính xác 84% trong việc dự đoán bệnh nhân nào có van phải yếu. “Kết quả của chúng tôi cho thấy thuật toán này cuối cùng có thể giúp các bác sĩ chẩn đoán chính xác tình trạng suy tim ở cả hai bên tim,” Tiến sĩ Vaid nói. Một điểm quan trọng khác của nghiên cứu này là nó cho thấy AI có thể hiệu quả trong việc phát hiện sự suy yếu tim ở tất cả bệnh nhân, bất kể chủng tộc và giới tính. “Kết quả của chúng tôi cho thấy thuật toán này có thể là một công cụ hữu ích giúp các bác sĩ lâm sàng chống lại chứng suy tim mà nhiều bệnh nhân gặp phải,” Tiến sĩ Glicksberg bổ sung. “Chúng tôi đang trong quá trình thiết kế cẩn thận các thử nghiệm tiến cứu để kiểm tra hiệu quả của nó trong một môi trường thực tế hơn.”