AI – Dụng cụ mới để chẩn đoán tim mạch

Ứng dụng trí thông minh nhân tạo (AI) có thể trợ giúp để giải thích kết quả ECG (điện tâm đồ), giúp nhân viên y tế chẩn đoán các bệnh ảnh hưởng đến tim mạch. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Uppsala và các chuyên gia tim mạch tại Brazil đã phát triển một AI tự động như một bác sĩ tim mạch chẩn đoán rung tâm nhĩ và năm bất thường ECG phổ biến khác. Nghiên cứu này đã được công bố trên tạp chí Nature Communications.

Nghiên cứu mới chứng minh rằng AI có khả năng tự động chẩn đoán

các bất thường được ECG chỉ định.

Điện tâm đồ (ECG) là một xét nghiệm đơn giản có thể được sử dụng để kiểm tra nhịp tim và ghi lại hoạt động điện của tim. Hiển thị các kết quả trên biểu đồ tiết lộ các điều kiện khác nhau ảnh hưởng đến tim. Người ta sử dụng công cụ này thường xuyên trong chăm sóc sức khỏe và mỗi ECG cần bác sĩ tim mạch chẩn đoán bệnh qua việc đọc kết quả điện tâm đồ.

Nghiên cứu mới chứng minh rằng AI có khả năng tự động chẩn đoán các bất thường do ECG chỉ định. Ban đầu đào tạo AI trên cơ sở dữ liệu bao gồm hơn hai triệu ECG đã được bác sỹ chẩn đoán qua việc đọc kết quả ECG. Theo cách này, nó có thể học cách nhận ra các mô hình điển hình cho sáu bất thường ECG phổ biến nhất và sau đó đưa ra chẩn đoán cho một bệnh nhân với độ chính xác tương tự như bác sĩ tim mạch chẩn đoán.

Cung cấp tiềm năng lớn để cải thiện chăm sóc tim mạch

Hiện tại chưa sẵn sàng sử dụng phương pháp này trong các phòng khám và bệnh viện. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu tin rằng: "Nó mang lại tiềm năng to lớn cho việc cải thiện chăm sóc tim mạch tại các nước thu nhập thấp và trung bình, nơi phần lớn dân số không được tiếp cận với các chuyên gia có thể đọc kết quả ECG như chúng ta đang được hưởng tại Thụy Điển".

Thomas, giáo sư điều khiển tự động, làm việc trong lĩnh vực máy học và AI tại Đại học Uppsala, chịu trách nhiệm về phần kỹ thuật của nghiên cứu nói: ”Đây là kết quả đầu tiên của sự hợp tác mà chúng tôi đã xây dựng trong hai năm qua. Tôi tin tưởng rằng, trong tương lai, hình thức hợp tác sâu sắc  giữa các nhà nghiên cứu AI và nhà nghiên cứu y học sẽ có thể tạo ra kiến thức mới có thể giúp mọi người tận hưởng chất lượng cuộc sống tốt hơn”.

Máy tính học giải quyết công việc

Mô hình toán học (được gọi là mạng nơ ron nhân tạo sâu) mà dựa trên nghiên cứu này là một ví dụ điển hình về khái niệm cơ bản đằng sau máy học, trong đó máy tính xây dựng mô hình của riêng chúng và sau đó sử dụng máy tính để giải quyết các nhiệm vụ dựa trên thu thập dữ liệu.

Phương pháp này khác với phương pháp làm việc cổ điển bằng máy tính thông qua lập trình máy tính để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Nhiều vấn đề đã chứng minh kết quả là tốt hơn khi sử dụng máy học và chính máy tính được phép xác định các mẫu thu thập từ các hình, văn bản, sơ đồ và hình ảnh.

 Đỗ Quyên dịch

Nguồn: Trường Đại học Uppsala – Thụy Điển