Phương pháp AI mới nâng cao khả năng đánh giá rủi ro tim mạch

Nhóm nghiên cứu tại Bệnh viện Brigham and Women’s đã và đang nghiên cứu công cụ tính toán rủi ro bệnh tim mạch, nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về sự chính xác trong chẩn đoán và điều trị. Theo dõi bài viết dưới đây của Nhà thuốc Long Châu để biết thêm chi tiết!

Ý nghĩa của nghiên cứu

Các công cụ tính toán nguy cơ được sử dụng để đánh giá nguy cơ bệnh tật cho hàng triệu bệnh nhân, do đó độ chính xác của chúng là yếu tố vô cùng quan trọng. Tuy nhiên, khi các mô hình quốc gia được điều chỉnh cho các quần thể địa phương, chúng thường bị suy giảm, mất đi độ chính xác và tính dễ hiểu. 

Các nhà nghiên cứu từ Bệnh viện Brigham and Women’s, đã sử dụng học máy tiên tiến (advanced machine learning), một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), để tăng độ chính xác của công cụ tính toán nguy cơ tim mạch quốc gia trong khi vẫn giữ nguyên tính dễ hiểu và các mối liên hệ nguy cơ ban đầu. 

Kết quả của họ cho thấy độ chính xác cao hơn trong một nhóm dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử từ Mass General Brigham và tái phân loại khoảng 1 trong 10 bệnh nhân vào một nhóm nguy cơ khác, nhằm hỗ trợ quyết định điều trị chính xác hơn. Kết quả này đã được công bố trên tạp chí JAMA Cardiology.

Theo tiến sĩ Aniket Zinzuwadia - bác sĩ nội trú tại Khoa Nội tại Bệnh viện Brigham and Women's cho biết các công cụ tính rủi ro cực kỳ quan trọng vì chúng là một phần không thể thiếu trong cuộc trò chuyện giữa các bác sĩ và bệnh nhân về phòng ngừa rủi ro. 

Nhưng đôi khi, việc áp dụng các công cụ tính toàn cầu này cho các quần thể địa phương lại có sự khác biệt về bản chất của một khu vực, các đặc điểm nhân khẩu học khác nhau, các mô hình hành nghề của bác sĩ khác nhau hay các yếu tố rủi ro khác nhau. Chính vì vậy, các nhà nghiên cứu muốn tìm cách điều chỉnh công cụ đánh giá rủi ro bệnh tim mạch cơ bản cho các quần thể địa phương theo cách an toàn, dựa trên những gì đã được thực hiện.

Công cụ tính toán dự đoán rủi ro bệnh tim mạch (PREVENT)

Hiệp hội Tim mạch Hoa Kỳ đã công bố máy tính dự đoán rủi ro bệnh tim mạch (PREVENT) vào năm 2023 dành cho người lớn từ 30 đến 79 tuổi. Công cụ mới và cải tiến này giúp dự đoán khả năng một người mắc bệnh đau tim, đột quỵ hoặc suy tim trong 10 năm và 30 năm. 

Mặc dù các phương trình Prevent đã đánh giá tốt rủi ro ở cấp độ quốc gia, tuy nhiên các nhà nghiên cứu muốn kiểm tra xem kỹ thuật của họ có thể hiệu chỉnh tốt hơn việc đánh giá rủi ro cho nhiều nhóm dân cư địa phương hơn hay không.

Trong nghiên cứu, các nhà khoa học đã sử dụng dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử của 95.326 bệnh nhân tại Mass General Brigham, những người từ 55 tuổi trở lên vào năm 2007 và có ít nhất một lần đo lipid hoặc huyết áp từ năm 1997 - 2006, cùng với ít nhất một lần khám tại hệ thống bệnh viện trong giai đoạn 2007 - 2016. 

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng XGBoost, một thư viện học máy mã nguồn mở, để hiệu chỉnh lại các phương trình của công cụ PREVENT, đồng thời vẫn bảo toàn mối liên hệ giữa các yếu tố nguy cơ đã biết với các kết quả quan sát được từ mô hình ban đầu. Kết quả cho thấy độ chính xác cao hơn và tái phân loại một trong mười bệnh nhân trong nhóm dân số này.

Mặc dù cần nghiên cứu nhiều hơn nữa trước khi kỹ thuật này có thể được áp dụng vào việc chăm sóc bệnh nhân, nhóm nghiên cứu muốn xem hiệu quả của nó trong cộng đồng địa phương của các hệ thống chăm sóc sức khỏe khác và cuối cùng là để các bác sĩ lâm sàng và nhà nghiên cứu sử dụng công cụ này để điều chỉnh các mô hình rủi ro toàn cầu.

Theo đồng tác giả Tiến sĩ Olga Demler - nhà thống kê sinh học cộng tác tại Khoa Y học Dự phòng của Bệnh viện Brigham and Women's, một thách thức lớn khi áp dụng AI vào nghiên cứu y khoa là đảm bảo rằng các mô hình học máy không chỉ linh hoạt mà còn minh bạch, đáng tin cậy và dựa trên kiến ​​thức chuyên ngành. 

Cách tiếp cận của nhóm nghiên cứu cho thấy có thể tránh được bản chất 'hộp đen' (black box) của các ứng dụng AI và có thể mở ra một con đường mới, nơi mà các thuật toán tinh vi vẫn giữ được tính linh hoạt trong khi đảm bảo hiệu suất của chúng.

Như vậy, nghiên cứu phương pháp AI mới nâng cao khả năng đánh giá rủi ro tim mạch vừa là một thách thức cũng là một cơ hội nhằm nâng cao hiệu quả chẩn đoán và điều trị bệnh. Công cụ đánh giá rủi ro có ích trong việc sàng lọc và đánh giá nguy cơ bệnh tim mạch, xác định mức độ nghiêm trọng của bệnh, cũng như đề xuất các biện pháp phòng ngừa và điều trị hiệu quả.