Các nhà khoa học đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) nhận diện chính xác chức năng tim và bệnh lý van tim thông qua ảnh Xquang ngực. Nghiên cứu này có thể bổ sung thêm cho siêu âm tim truyền thống, cải thiện hiệu suất chẩn đoán và đặc biệt hữu ích trong các cài đặt thiếu kỹ thuật viên chuyên môn.
Người khoa học giới thiệu phương pháp AI đột phá và chính xác để phân loại chức năng tim và bệnh lý sử dụng ảnh Xquang ngực.
Mặc dù trí tuệ nhân tạo (AI) thường được coi là một hệ thống không cảm xúc, điều khiển bởi máy móc, nhóm nghiên cứu tại Đại học đô thị Osaka đã tiết lộ khả năng của nó để cung cấp sự hỗ trợ tràn đầy tình yêu và quan tâm.Nhóm đã phát triển một ứng dụng đột phá của AI để phân loại chức năng tim và nhận diện chính xác bệnh lý van tim, nhấn mạnh sự tiến bộ liên tục trong việc kết hợp khoa học y tế và công nghệ để cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân. Các kết quả đã được công bố gần đây trên tạp chí The Lancet Digital Health.
Bệnh lý van tim, một nguyên nhân gây suy tim, thường được chẩn đoán bằng siêu âm tim. Tuy nhiên, kỹ thuật này yêu cầu kỹ năng chuyên môn, do đó có thiếu hụt nhân viên chuyên môn. Trong khi đó, Xquang ngực là một trong những xét nghiệm thông thường để phát hiện bệnh, chủ yếu ở phổi. Mặc dù tim cũng có thể nhìn thấy trên ảnh Xquang ngực, trước đây chúng ta biết rất ít về khả năng của ảnh Xquang ngực để phát hiện chức năng và bệnh lý tim.
Trái: Ảnh Xquang ngực Phải: Hình dung cơ sở cho sự đánh giá của AI. Credit: Daiju Ueda, OMU
Ảnh Xquang ngực, còn được gọi là chụp Xquang ngực, được thực hiện trong nhiều bệnh viện và chỉ mất ít thời gian để thực hiện, làm cho chúng dễ tiếp cận và có thể tái tạo. Do đó, nhóm nghiên cứu do Tiến sĩ Daiju Ueda, thuộc Bộ Môn Y Học Điều Dưỡng và Can Thiệp từ Xa của Trường Đại Học Y Khoa Đô thị Osaka, dự đoán rằng nếu chức năng tim và bệnh lý có thể được xác định từ ảnh Xquang ngực, xét nghiệm này có thể được sử dụng như một bổ sung cho siêu âm tim.
Nhóm của Tiến sĩ Ueda đã thành công phát triển một mô hình sử dụng AI để phân loại chính xác chức năng tim và bệnh lý van tim từ ảnh Xquang ngực. Vì AI được đào tạo trên một tập dữ liệu duy nhất có thể gây thiên vị, dẫn đến độ chính xác thấp, nhóm mục tiêu là sử dụng dữ liệu đa cơ sở. Do đó, tổng cộng 22.551 ảnh Xquang ngực liên quan đến 22.551 siêu âm tim đã được thu thập từ 16.946 bệnh nhân tại bốn cơ sở y tế từ năm 2013 đến 2021. Với ảnh Xquang ngực như dữ liệu đầu vào và siêu âm tim như dữ liệu đầu ra, mô hình AI được huấn luyện để học các đặc điểm kết nối cả hai tập dữ liệu này.
Mô hình AI đã có khả năng phân loại chính xác sáu loại bệnh lý van tim được chọn, với Đường Cong Dưới Khuỳu Từ, hoặc AUC, dao động từ 0,83 đến 0,92. (AUC là một chỉ số đánh giá chỉ số khả năng của một mô hình AI và sử dụng một giá trị trong khoảng từ 0 đến 1, càng gần 1 càng tốt.) AUC đạt 0,92 khi cắt 40% để phát hiện tỷ lệ trút ngực tổng phần trong trường hợp theo dõi chức năng tim.
“Mất rất lâu để đạt được kết quả này, nhưng tôi tin rằng đây là nghiên cứu quan trọng,” bác sĩ Ueda nói. “Ngoài việc cải thiện hiệu suất chẩn đoán của các bác sĩ, hệ thống cũng có thể được sử dụng trong những khu vực không có chuyên gia, trong những trường hợp khẩn cấp ban đêm và cho bệnh nhân gặp khó khăn khi thực hiện siêu âm tim.”
Tham khảo: “Mô hình dựa trên trí tuệ nhân tạo để phân loại chức năng tim từ hình ảnh phim X ngực: một nghiên cứu phát triển và xác nhận mô hình đa cơ sở” của Daiju Ueda, Toshimasa Matsumoto, Shoichi Ehara, Akira Yamamoto, Shannon L Walston, Asahiro Ito, Taro Shimono, Masatsugu Shiba, Tohru Takeshita, Daiju Fukuda và Yukio Miki, ngày 6 tháng 7 năm 2023, The Lancet Digital Health. DOI: 10.1016/S2589-7500(23)00107-3
