Các nhà nghiên cứu tại Trung tâm Canadian VIGOUR (thuộc Đại học Alberta-Canada) đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để thu thập thêm thông tin từ những kết quả của điện tâm đồ từ đó nhằm cải thiện dịch vụ chăm sóc cho bệnh nhân.

Nhóm tác giả đã xây dựng và đào tạo các chương trình máy học dựa trên 1,6 triệu điện tâm đồ được thực hiện trên 244.077 bệnh nhân ở phía bắc Alberta từ năm 2007 đến 2020. Thuật toán dự đoán nguy cơ tử vong từ thời điểm đó cho từng bệnh nhân do mọi nguyên nhân trong vòng một tháng, một năm và 5 năm với tỷ lệ chính xác lên đến 85%, phân loại bệnh nhân thành 5 loại từ rủi ro thấp nhất đến cao nhất. Những dự đoán thậm chí còn chính xác hơn khi bao gồm thông tin nhân khẩu học (tuổi và giới tính) và sáu kết quả xét nghiệm máu tiêu chuẩn trong phòng thí nghiệm.

Giáo sư Padma Kaul, Giám đốc Trung tâm Canadian VIGOUR, cho biết: “Nghiên cứu này là một bằng chứng về khái niệm sử dụng dữ liệu được thu thập thường xuyên để cải thiện việc chăm sóc cá nhân và cho phép hệ thống chăm sóc sức khỏe "học" khi nó hoạt động”. Ông giải thích: “Chúng tôi muốn biết liệu có thể sử dụng các phương pháp mới như trí tuệ nhân tạo và học máy để phân tích dữ liệu và xác định bệnh nhân có nguy cơ tử vong cao hơn hay không. Những phát hiện này minh họa cách mô hình máy học có thể được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu được thu thập thường xuyên trong thực hành lâm sàng thành kiến thức có thể được sử dụng để tăng cường việc ra quyết định tại điểm chăm sóc như một phần của hệ thống chăm sóc sức khỏe hoạt động”.

Bác sĩ lâm sàng sẽ yêu cầu đo điện tâm đồ nếu bạn bị cao huyết áp hoặc có các triệu chứng của bệnh tim, chẳng hạn như đau ngực, khó thở hoặc nhịp tim không đều. Giai đoạn đầu tiên của nghiên cứu đã kiểm tra kết quả điện tâm đồ ở tất cả bệnh nhân, nhưng nhóm nghiên cứu hy vọng sẽ tinh chỉnh mô hình này cho các nhóm bệnh nhân cụ thể. Và có kế hoạch tập trung vào một số dự đoán ngoài tỷ lệ tử vong do mọi nguyên nhân để xem xét cụ thể các nguyên nhân tử vong liên quan đến tim.

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí npj Digital Medicine.

Đ.T.V (NASATI), theo https://medicalxpress.com/news/2023-03-machine-death-based-results-routine.html, 21/3/2023