AI có thể dự đoán nguy cơ mắc bệnh tim trong 10 năm bằng chụp X-quang

Các bác sĩ có thể hỗ trợ bệnh nhân dự phòng bệnh tim tốt hơn trong tương lai nhờ Ai. Ảnh: national_cancer_institute.

Trong nghiên cứu mới đây, một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) được cho là có thể dự đoán nguy cơ tử vong trong 10 năm của các bệnh nhân gặp vấn đề về tim hoặc đột quỵ chỉ với một lần chụp X-quang lồng ngực.

Trước đó, các cơ sở y tế thường sử dụng công cụ ước tính rủi ro ASCVD để dự đoán nguy cơ xơ vữa động mạch trong 10 năm của bệnh nhân thông qua sự tích tụ cholesterol và chất béo trong thành động mạch.

Cách tiếp cận này thường yêu cầu các bác sĩ tim mạch đo huyết áp của bệnh nhân và thực hiện nhiều xét nghiệm khác nhau.

Tuy nhiên, một nhóm nghiên cứu mới đây cho biết mô hình AI hiện đại có thể sử dụng hình ảnh chụp X-quang lồng ngực để dự đoán nguy cơ tử vong do bệnh tim mạch của một cá nhân bất kỳ trong vòng 10 năm với độ chính xác tương tự cách truyền thống.

Trên thực tế, chụp X-quang vốn là phương pháp phổ biến để sàng lọc nhiều bệnh lý khác nhau. Từ đây, nếu một mô hình AI có thể tận dụng lợi thế của công cụ hình ảnh phổ biến này, nó có thể giúp xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao mắc bệnh tim.

Các vấn đề tim mạch trong vòng 10 năm có thể được dự đoán trước nhờ AI. Ảnh minh họa: news9live.

Tác giả chính của nghiên cứu, Jakob Weiss, bác sĩ X-quang trực thuộc Trung tâm Nghiên cứu Hình ảnh Tim mạch tại Bệnh viện Đa khoa Massachusetts và bộ phận AI của Chương trình y tế, Bệnh viện Brigham and Women's tại Boston (Mỹ), cho biết sau khi được chẩn đoán sớm, những bệnh nhân này hoàn toàn có thể dùng thuốc statin hoặc thuốc huyết áp để giảm nguy cơ bị đau tim hoặc đột quỵ.

Công trình nghiên cứu nói trên đã được trình bày tại cuộc họp của Hiệp hội X-quang Bắc Mỹ được tổ chức gần đây.

Weiss cho biết mô hình dự đoán này không thay thế phương pháp tính toán rủi ro truyền thống. Tuy nhiên, nếu được cho phép ứng dụng và nghiên cứu thêm, mô hình này có thể dự đoán kết quả sức khỏe cho những người yếu thế, chưa nhận đủ quan tâm trong xã hội.

“Với mô hình này, chúng ta có thể xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao bị đột quỵ hoặc đau tim trong vòng 10 năm tới. Từ đó, họ có thể tới gặp bác sĩ tim mạch và kiểm tra các điều kiện để dùng statin, thuốc huyết áp để giảm nguy cơ mắc bệnh”, Weiss nói.

Công nghệ dự đoán bệnh tim

Deep-learning (tạm dịch: Học sâu) là một chức năng phức tạp của AI. Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã tạo ra một mô hình học sâu để tìm nguy cơ mắc các vấn đề tim mạch bằng cách cung cấp hơn 147.000 bức ảnh chụp X-quang lồng ngực từ hơn 40.000 người và cho máy tính biết những bệnh nhân nào đã qua đời vì nhóm bệnh này trong hơn 10 năm.

Dữ liệu được lấy từ thử nghiệm sàng lọc ung thư tuyến tiền liệt, phổi, đại trực tràng và buồng trứng do Viện Ung thư Quốc gia thiết kế.

“Với cách tiếp cận này, các nhà khoa học cung cấp cho máy hệ thống tổng hợp những yếu tố ban đầu và một loạt kết quả cuối cùng. Sau đó, máy sẽ thực hiện các bước ở giữa”, Alan Kwan, bác sĩ tim mạch và hình ảnh tim tại Trung tâm Y tế Cedars-Sinai, cho biết.

Ý tưởng ban đầu là máy tính sẽ tìm ra một số dấu hiệu của những vấn đề tim mạch mà các bác sĩ không nhìn thấy được.

BS Kwan nói: “Toàn bộ quá trình này được thực hiện theo những nguyên tắc nhất định và có thể khó hiểu với một số người. Do đó, nhiều ý kiến đã lo ngại về việc trí tuệ nhân tạo sẽ trở thành một hộp đen. Bạn đưa vào một thứ gì đó và lấy kết quả ra nhưng chúng ta chưa thực sự hiểu điều gì đang xảy ra ở giữa”.

Để kiểm tra hiệu quả của mô hình, các nhà nghiên cứu đã cung cấp cho mô hình các hình ảnh bổ sung từ một nhóm gồm 11.430 bệnh nhân riêng biệt đã chụp X-quang ngực định kỳ tại bệnh viện Mass General Brigham.

Theo đó, xuất hiện mối tương quan đáng kể giữa các dự đoán rủi ro của mô hình AI và kết quả thực tế đối với gần 10% bệnh nhân gặp vấn đề tim nghiêm trọng tại một thời điểm trong vòng 10,3 năm.

AI mang tới nhiều hy vọng trong việc chẩn đoán bệnh trong tương lai thông qua chỉ một lần chụp X-quang. Ảnh minh họa: national_cancer_institute.

BS Kwan, người không tham gia vào nghiên cứu, cho biết kết quả này mang đến rất nhiều hứa hẹn. Tuy nhiên, mô hình này cần đảm bảo tính chính xác cao hơn trước khi đưa vào thực hành lâm sàng.

Weiss cho biết ông hy vọng mô hình này sẽ được thử nghiệm ở một nhóm bệnh nhân đa dạng hơn trong một thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát trong tương lai.

Cách để AI chăm sóc sức khỏe người dân trong tương lai

Có nhiều quan ngại về vấn đề đạo đức đã xuất hiện khi sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo trong y học. Các mô hình máy tính có thể chứa các thành kiến nếu chúng không được đào tạo với dữ liệu đa dạng.

Mặt khác, cộng đồng y tế cũng phải xem xét cách triển khai AI một cách an toàn trong các hệ thống y tế.

Trong tuần thứ hai của tháng 12, Liên minh AI về Sức khỏe đã chia sẻ kế hoạch giải quyết các câu hỏi trên và đảm bảo rằng những mô hình sức khỏe AI có thể hoạt động an toàn và chính xác.

Bất chấp những điều chưa rõ ràng, BS Kwan khẳng định AI có thể tiếp tục trở thành công cụ quan trọng để sàng lọc và chẩn đoán trong y học.

“Khả năng của máy tính trong việc tiếp nhận một lượng lớn thông tin, xử lý nó và đưa ra kết luận có ý nghĩa đã vượt xa khả năng của con người. Do đó, việc tận dụng điều đó sẽ rất có ý nghĩa nếu chúng ta muốn tiến bộ trong việc chăm sóc bệnh nhân”, BS Kwan nói.

Tuy nhiên, vị chuyên gia này cho rằng những mô hình dự đoán này vẫn không thể thay thế các bác sĩ. BS Kwan chỉ cho rằng đây là một dạng công cụ trong “kho vũ khí” của bác sĩ nhằm quản lý bệnh nhân tốt hơn.

Tia X là hình ảnh hai chiều dễ xử lý bằng trí tuệ nhân tạo. Khi công nghệ phát triển hơn, Weiss cho rằng các nhà khoa học có thể nghiên cứu những hình ảnh cắt ngang ba chiều tương tự hình ảnh chụp từ CT và MRI.

Khả năng học của máy tính cũng hứa hẹn khả năng phát hiện sớm những bệnh lý về phổi và các bệnh ung thư khác nhau. Trong tương lai, khi trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào việc chăm sóc bệnh nhân, Weiss cho rằng các bác sĩ lâm sàng có thể dự đoán các bệnh lý khác nhau chỉ bằng một lần chụp X-quang.

Quốc Toàn