DiaCardia là mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mới; có khả năng nhận diện chính xác người mắc tiền đái tháo đường chỉ bằng dữ liệu điện tâm đồ (ECG) 12 chuyển đạo hoặc một chuyển đạo. Đột phá này mở ra triển vọng sàng lọc tiền đái tháo đường tại nhà trong tương lai bằng các thiết bị đeo thông minh dành cho người tiêu dùng, không cần xét nghiệm máu xâm lấn.

Điện tâm đồ (ECG): Có 12 chuyển đạo thông dụng: 6 chuyển đạo ngoại vi và 6 chuyển đạo trước tim

Đái tháo đường tuýp 2 xảy ra khi cơ thể không sản xuất đủ insulin hoặc không sử dụng insulin hiệu quả, dẫn đến tăng đường huyết. Đây là một gánh nặng y tế toàn cầu ngày càng gia tăng, làm giảm chất lượng cuộc sống và tuổi thọ.

Trước khi tiến triển thành đái tháo đường tuýp 2, nhiều người trải qua giai đoạn kéo dài gọi là tiền đái tháo đường, khi mức đường huyết cao hơn bình thường nhưng chưa đủ tiêu chuẩn chẩn đoán đái tháo đường. Đây là “cửa sổ can thiệp” quan trọng, trong đó thay đổi lối sống có thể giảm nguy cơ tiến triển thành bệnh.

Việc phát hiện sớm tiền đái tháo đường gặp nhiều khó khăn do không có triệu chứng, tỷ lệ tham gia khám sức khỏe thấp và chi phí xét nghiệm máu. Điện tâm đồ là xét nghiệm tiêu chuẩn để theo dõi hoạt động điện của tim. Do tiền đái tháo đường cũng làm tăng nguy cơ bệnh tim mạch, các chỉ số ECG có thể được sử dụng để sàng lọc tiền đái tháo đường.

Một số nghiên cứu gần đây sử dụng các mô hình học sâu kết hợp dữ liệu ECG với thông tin khác (như độ tuổi, giới tính) để phát hiện “đái tháo đường”. Tuy nhiên, việc phát hiện chính xác “tiền đái tháo đường” chỉ dựa trên dữ liệu ECG trước đây chưa được chứng minh rõ ràng.

Trong nghiên cứu mới, nhóm tác giả do Phó Giáo sư Chikara Komiya, nghiên cứu sinh Dr. Ryo Kaneda và Giáo sư Tetsuya Yamada (Khoa Nội tiết và Chuyển hóa Phân tử, Viện Khoa học Tokyo-Nhật Bản) dẫn dắt đã phát triển mô hình AI DiaCardia, có thể nhận diện người tiền đái tháo đường chỉ từ dữ liệu ECG.

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Cardiovascular Diabetology, nhấn mạnh giá trị của ECG như một chỉ dấu sinh học mạnh mẽ và cho thấy mô hình AI mới có thể đóng góp vào phòng ngừa đái tháo đường.

Ông Komiya cho biết: “Đây là mô hình AI đầu tiên vừa vững chắc, có thể diễn giải và có tính khái quát cao, có khả năng xác định người tiền đái tháo đường bằng dữ liệu ECG 12 chuyển đạo hoặc một chuyển đạo”. 

DiaCardia được xây dựng trên thuật toán học máy LightGBM, được lựa chọn sau khi so sánh nhiều mô hình khác nhau. Để huấn luyện và kiểm thử, nhóm nghiên cứu sử dụng 16.766 hồ sơ khám sức khỏe từ một phòng khám tại Tokyo; mỗi hồ sơ bao gồm nhiều chỉ số như đường huyết lúc đói (FPG), HbA1c và ECG 12 chuyển đạo tiêu chuẩn. Dữ liệu được chia thành tập huấn luyện và tập kiểm thử nội bộ.

Tiền đái tháo đường/đái tháo đường được xác định khi đáp ứng ít nhất một trong ba tiêu chí: FPG ≥110 mg/dL, HbA1c ≥6,0% hoặc đang điều trị đái tháo đường. Mô hình sử dụng 269 đặc trưng dạng sóng được trích xuất từ tín hiệu ECG 12 chuyển đạo.

Trong kiểm thử nội bộ, mô hình nhận diện tiền đái tháo đường với độ chính xác cao, đạt AUROC = 0,851 khi chỉ dùng dữ liệu ECG. Mô hình cũng cho thấy hiệu năng tốt trên bộ dữ liệu xác thực bên ngoài từ một cơ sở khác mà không cần huấn luyện lại, chứng tỏ tính khái quát cao.

Phân tích SHAP (Shapley additive explanations) cho thấy các yếu tố dự báo chính của tiền đái tháo đường/đái tháo đường gồm biên độ sóng R cao hơn ở điện áp tăng cường bên trái và các chuyển đạo khác, cùng với giảm biến thiên nhịp tim. Những đặc điểm này liên quan lần lượt đến tăng khối lượng thất trái do đề kháng insulin và bệnh lý thần kinh tự chủ, hỗ trợ tính hợp lý về mặt sinh lý học của các dự đoán từ DiaCardia.

Nhóm nghiên cứu còn thực hiện phân tích bổ sung, ghép cặp đối tượng để kiểm soát 6 yếu tố gây nhiễu chính. Kết quả cho thấy DiaCardia vẫn duy trì khả năng dự báo đáng kể, cho thấy mô hình nắm bắt được các đặc trưng ECG đặc thù của rối loạn điều hòa đường huyết.