Chỉ từ một mẫu máu, AI cảnh báo đột quỵ và suy tim trước 15 năm

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một xét nghiệm máu dựa trên trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện các dấu hiệu tiềm ẩn của bệnh tim mạch nhiều năm trước khi các triệu chứng xuất hiện. Ảnh: Shutterstock

Một nhóm nhà khoa học tại Hồng Kông (Trung Quốc) vừa công bố bước tiến mới trong y học dự phòng khi phát triển thành công công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng dự báo nguy cơ mắc hàng loạt bệnh tim mạch nghiêm trọng chỉ thông qua một xét nghiệm máu. Công nghệ này được kỳ vọng có thể mở ra hướng tiếp cận mới trong chăm sóc sức khỏe chủ động, giúp phát hiện nguy cơ bệnh từ rất sớm, thậm chí trước khi triệu chứng xuất hiện tới 15 năm.

Nghiên cứu do các nhà khoa học thuộc Khoa Dược lý và Dược học, Trường Y khoa LKS của Đại học Hong Kong (HKUMed) thực hiện. Công cụ mới mang tên CardiOmicScore sử dụng AI để phân tích những tín hiệu sinh học phức tạp trong cơ thể, từ đó dự đoán nguy cơ mắc sáu bệnh tim mạch phổ biến gồm bệnh động mạch vành, đột quỵ, suy tim, rung nhĩ, bệnh động mạch ngoại biên và huyết khối tĩnh mạch.

Kết quả nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí khoa học Nature Communications và nhanh chóng thu hút sự chú ý của giới y học quốc tế trong bối cảnh bệnh tim mạch tiếp tục là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu thế giới.

Từ điều trị sang dự báo sớm

Theo Tổ chức Y tế Thế giới, các bệnh tim mạch đã khiến hàng triệu người thiệt mạng mỗi năm. Tuy nhiên, việc phát hiện sớm nguy cơ mắc bệnh vẫn là thách thức lớn với hệ thống y tế toàn cầu.

Trong thực hành lâm sàng hiện nay, các bác sĩ thường đánh giá nguy cơ tim mạch dựa trên những yếu tố truyền thống như tuổi tác, huyết áp, cholesterol, hút thuốc lá hoặc tiền sử bệnh lý. Dù hữu ích, các chỉ số này chưa thể phản ánh đầy đủ những biến đổi sinh học âm thầm diễn ra bên trong cơ thể nhiều năm trước khi bệnh bùng phát.

Trong những năm gần đây, giới khoa học cũng chú ý nhiều hơn tới các thang điểm nguy cơ di truyền dựa trên gene. Tuy nhiên, yếu tố di truyền về cơ bản không thay đổi theo thời gian và khó phản ánh tác động tức thời của lối sống, môi trường hay chế độ sinh hoạt đối với sức khỏe.

Chính khoảng trống đó đã thúc đẩy nhóm nghiên cứu tại HKUMed phát triển CardiOmicScore - công cụ AI tích hợp dữ liệu “đa hệ sinh học” (multiomics), bao gồm gene, protein và các chất chuyển hóa trong cơ thể.

Giáo sư Zhang Qingpeng (bên trái) là trưởng nhóm nghiên cứu và phát triển CardiOmicScore. Nguồn: HKU

Nhóm nghiên cứu sử dụng dữ liệu quy mô lớn từ UK Biobank, một trong những cơ sở dữ liệu y sinh học lớn nhất thế giới. Hệ thống đã phân tích 2.920 loại protein lưu hành trong máu cùng 168 chất chuyển hóa nhằm nhận diện các dấu hiệu sinh học liên quan tới nguy cơ bệnh tim mạch.

Các nhà khoa học ví những protein và chất chuyển hóa này như “máy ghi dữ liệu thời gian thực” của cơ thể, bởi chúng có thể phản ánh liên tục những thay đổi tinh vi trong hệ miễn dịch, quá trình trao đổi chất và sức khỏe mạch máu.

Giáo sư Zhang Qingpeng, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết: “Gene quyết định nền tảng nguy cơ sức khỏe của mỗi người. Nhưng protein và các chất chuyển hóa lại phản ánh tình trạng sức khỏe hiện tại. Công cụ AI của chúng tôi được thiết kế để giải mã những tín hiệu phân tử phức tạp này nhằm giúp bác sĩ và bệnh nhân phát hiện nguy cơ bệnh sớm hơn rất nhiều”.

Phát hiện nguy cơ trước khi có triệu chứng

Theo kết quả nghiên cứu, CardiOmicScore cho thấy hiệu quả vượt trội so với các mô hình dự báo nguy cơ truyền thống dựa trên gene.

Khi kết hợp với dữ liệu lâm sàng như tuổi và giới tính, công cụ này giúp nâng cao đáng kể độ chính xác trong dự báo sáu nhóm bệnh tim mạch phổ biến. Đặc biệt, hệ thống có thể nhận diện nguy cơ gia tăng ở những người thuộc nhóm nguy cơ cao trước khi bệnh xuất hiện trên lâm sàng tới 15 năm.

Điều này đồng nghĩa nhiều bệnh nhân có thể được cảnh báo sớm hơn rất nhiều để thay đổi lối sống, điều chỉnh chế độ ăn uống, tăng cường vận động hoặc thực hiện các biện pháp can thiệp y tế cần thiết trước khi bệnh tiến triển nghiêm trọng.

Giới chuyên gia cho rằng đây là bước tiến quan trọng trong xu hướng “y học chính xác” - mô hình chăm sóc sức khỏe dựa trên dữ liệu cá nhân hóa thay vì áp dụng cùng một phương pháp cho tất cả bệnh nhân.

Nếu tiếp tục được kiểm chứng qua các nghiên cứu quy mô lớn hơn, công nghệ này có thể làm thay đổi cách con người tiếp cận phòng ngừa bệnh tim mạch trong tương lai. Thay vì chờ tới khi xuất hiện triệu chứng để điều trị, các hệ thống y tế có thể chuyển dần sang mô hình dự báo sớm và can thiệp chủ động.

Triển vọng mới cho y học dự phòng

Sự phát triển nhanh chóng của AI đang tạo ra những thay đổi lớn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe toàn cầu. Không chỉ hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh hay điều trị cá nhân hóa, AI ngày càng được kỳ vọng đóng vai trò quan trọng trong y học dự phòng - lĩnh vực được xem là chìa khóa để giảm tải áp lực cho các hệ thống y tế đang già hóa nhanh chóng.

Với CardiOmicScore, các nhà nghiên cứu kỳ vọng trong tương lai, chỉ cần một mẫu máu nhỏ, bác sĩ có thể xây dựng hồ sơ nguy cơ tim mạch toàn diện cho từng bệnh nhân, từ đó đưa ra chiến lược theo dõi và phòng ngừa phù hợp.

Giáo sư Zhang Qingpeng nhấn mạnh mục tiêu lớn hơn của nhóm nghiên cứu không chỉ là phát triển công nghệ mới, mà còn thay đổi tư duy quản lý sức khỏe.

“Chúng tôi muốn tận dụng công nghệ để phát hiện và ngăn ngừa bệnh tật trước khi chúng hình thành. Bằng cách chuyển đổi mô hình chăm sóc sức khỏe từ điều trị phản ứng sang dự báo và can thiệp chủ động, chúng tôi hy vọng có thể tạo ra tác động lâu dài đối với sức khỏe cộng đồng”, ông nói.

Trong bối cảnh bệnh tim mạch tiếp tục là gánh nặng hàng đầu đối với nhiều quốc gia, những công nghệ dự báo sớm như CardiOmicScore có thể trở thành công cụ quan trọng giúp giảm tỷ lệ tử vong, đồng thời mở ra giai đoạn mới cho y học cá nhân hóa trong tương lai.