AI 'soi' biểu đồ tim thai: Lời giải khách quan cho sản khoa?

AI hóa cho bài toán biểu đồ tim thai?

ThS-BS Trương Thị Thùy Dương - Giảng viên bộ môn sản phụ khoa Trường đại học Khoa học sức khỏe, cho biết phân tích biểu đồ tim thai (Cardiotocography - CTG) là công cụ giám sát thai nhi được sử dụng rộng rãi, cung cấp thông tin về nhịp tim thai nhi và hoạt động co thắt tử cung.

AI giúp phát hiện hiện chính xác những biến chứng sớm từ biểu đồ tim thai để có quyết định can thiệp - Ảnh: minh họa

Mục tiêu chính là phát hiện sớm tình trạng suy thai để can thiệp kịp thời, tránh các biến chứng nghiêm trọng như thiếu oxy máu hoặc toan máu thai nhi, dẫn đến tổn thương não hoặc tử vong chu sinh.

Tuy nhiên, việc diễn giải CTG lại là một nghệ thuật đòi hỏi kinh nghiệm và sự tinh tế. "Sự chủ quan và sai biệt trong phân tích CTG giữa các bác sĩ là một thách thức lớn", bác sĩ Dương nói.

Sự khác biệt này thường dẫn đến 2 hậu quả không mong muốn: Can thiệp không cần thiết (như mổ lấy thai không cần thiết) hoặc can thiệp quá trễ.

Theo bác sĩ Dương, tình trạng "dương tính chủ quan" trong phân loại CTG nhóm II xuất phát từ sự không chắc chắn trong việc diễn giải, dẫn đến chẩn đoán không chính xác, hoặc can thiệp y tế không cần thiết. Đây là vấn đề vì CTG nhóm II là tình trạng không phải bình thường (nhóm I) nhưng cũng không bất thường rõ ràng (nhóm III). Việc phân loại này phụ thuộc nhiều vào đánh giá chủ quan của bác sĩ. “Đây chính là điểm yếu mà AI đang cố gắng giải quyết”, bác sĩ Dương cho biết.

Phân tích của bác sĩ Dương cho thấy mô hình AI đã được xác định là giải pháp tiềm năng cho bài toán CTG. Bằng cách áp dụng học sâu (Deep Learning), các hệ thống AI có thể được huấn luyện trên dữ liệu lớn (Big Data) trong y tế để tối ưu hóa mô hình tiên lượng và chẩn đoán.

Cụ thể, AI phân tích CTG một cách khách quan, nhất quán, giúp chuẩn hóa đánh giá CTG. Điều này giảm thiểu sai lệch giữa các bác sĩ và loại bỏ tính chủ quan. AI cũng có khả năng xử lý và phân tích hình ảnh liên tục CTG từ lượng lớn dữ liệu thời gian thực. Các mô hình học sâu có khả năng phát hiện các mẫu tín hiệu phức tạp, tinh vi mà mắt người có thể bỏ qua.

Ngoài ra, AI giúp tăng khả năng tiên lượng chính xác và hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định nhanh và chính xác hơn, đặc biệt quan trọng đối với các ca thuộc nhóm II.

Các nghiên cứu quy mô lớn cũng chỉ ra tiềm năng của AI trong việc nhận diện bất thường và dự đoán kết cục sơ sinh. Toan máu thai nhi là một biến chứng nghiêm trọng, khả năng dự đoán sớm toan máu là mục tiêu hàng đầu của AI trong sản khoa.

Một nghiên cứu hồi cứu kéo dài 14 năm tại một hệ thống bệnh viện học thuật đa trung tâm lớn tại Hoa Kỳ đã sử dụng hơn 100.000 dữ liệu CTG.

Trong số này, hơn 21.000 ca có pH máu động mạch rốn làm tiêu chuẩn vàng. Hiệu quả dự đoán mô hình học sâu đã chứng minh khả năng dự đoán hiệu quả tình trạng toan máu ở thai nhi dựa trên dữ liệu CTG, với AUC 0,85–0,89 — một mức hiệu năng cao trong lĩnh vực y học dự báo.

Đối với tiềm năng ứng dụng – một kết quả nghiên cứu cho thấy, AI có thể được tích hợp vào CTG trong phòng sinh để cảnh báo sớm nguy cơ toan máu, hỗ trợ quyết định can thiệp.

AI chỉ hỗ trợ, không phải thay thế

Theo ThS-BS Trương Thị Thùy Dương, nghiên cứu cũng chỉ ra các hạn chế quan trọng, đó là tỷ lệ acidemia nặng rất thấp (chỉ 1,3%), và mô hình có cảnh báo dương giả cao (PPV 30%). Hạn chế này có thể gây ra những lo lắng không cần thiết và can thiệp quá mức.

Rào cản lớn nhất đối với việc ứng dụng rộng rãi AI là thiếu bằng chứng lâm sàng thuyết phục về việc cải thiện các kết cục sơ sinh quan trọng. "Chưa có bằng chứng mạnh từ lâm sàng cho thấy việc áp dụng rộng rãi các mô hình tự động này thực sự cải thiện kết quả sơ sinh (tử vong, thiếu oxy, tổn thương lâu dài) hơn cách đánh giá truyền thống", bác sĩ Dương nhấn mạnh.

Dẫn chứng về điều này, bác sĩ Dương cho biết kết quả thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng (RCT) tại Vương quốc Anh cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa về kết cục sơ sinh (tử vong chu sinh, tổn thương não thiếu oxy, các biến chứng chu sinh) giữa hai nhóm.

Kết quả từ RCT quy mô lớn này làm dấy lên nghi ngờ về khả năng thực tế của AI trong việc thay đổi kết cục lâm sàng, mặc dù hiệu quả dự đoán của nó trên các chỉ số trung gian là cao.

Theo GS-TS-BS Trần Thị Lợi - Trường đại học Khoa học sức khỏe - mặc dù AI đang được xây dựng để giúp tiên lượng và chẩn đoán sớm, mô hình tiên lượng sức khỏe thai nhi bằng AI trong phân tích CTG được đánh giá là chưa đạt hiệu quả cao.

AI dựa trên CNN (mạng nơ ron tích chập) có tiềm năng trong nhận diện sớm thai suy và biến chứng, nhưng vẫn chưa đủ để thay thế quyết định lâm sàng của bác sĩ. “Như vậy, có thể thấy AI chưa thể thay thế bác sĩ – nhất là trong các ca phức tạp. AI có thể hỗ trợ nhận diện bất thường CTG, nhưng chưa cải thiện rõ rệt kết cục sơ sinh và không thể thay thế hoàn toàn bác sĩ, nhất là trong những tình huống lâm sàng phức tạp”,giáo sư Lợi khẳng định.

Có thể nói, trong tương lai gần, AI sẽ đóng vai trò là người đồng hành thông minh, hỗ trợ bác sĩ sản khoa quản lý chuyển dạ an toàn và hiệu quả hơn, chứ không phải là người thay thế quyết định lâm sàng của chuyên gia.

Hồ Quang