Các bệnh viện tại Scotland đang thử nghiệm phần mềm trí tuệ nhân tạo có thể xác định liệu một bệnh nhân có đang mắc bệnh tim hay không, nhằm nâng cao thời gian phản ứng y tế khi xảy ra tai nạn và khẩn cấp.

Các cơn đau tim có thể khó để xác định vì các triệu chứng của nó bao gồm đau ngực, chóng mặt và khó thở được liên kết với nhiều tình trạng khác. Các bác sĩ thường bỏ qua những dấu hiệu cần thiết khác. Nếu chẩn đoán sai và không phát hiện kịp thời, một bệnh nhân có "nguy cơ tử vong cao hơn 70% sau 30 ngày", Quỹ Tim Anh (BHF) cho biết.

Trong khi đó, hệ thống trí tuệ nhân tạo đang được thử nghiệm có thể "loại bỏ khả năng đang đau tim ở hơn gấp đôi số bệnh nhân với độ chính xác 99,6%," theo đề xuất của tổ chức phi lợi nhuận.

"Cơn đau ngực là một trong những lý do phổ biến nhất khiến người ta phải đến các phòng cấp cứu," Sir Nilesh Samani, giám đốc y tế của BHF nhận xét. "Mỗi ngày, các bác sĩ trên khắp thế giới đối mặt với thách thức phân biệt những bệnh nhân có đau do đau tim với những người khác có các triệu chứng ít nghiêm trọng hơn."

Từ thiện giúp tài trợ nghiên cứu và phát triển công cụ CoDE-ACS (Hợp tác để Chẩn đoán và Đánh giá Hội chứng Tim mạch cấp) để chẩn đoán cơn đau tim. Hệ thống, được cung cấp bởi các thuật toán học máy, dự đoán khả năng các bệnh nhân bị đau tim.

CoDE-ACS phân tích tuổi, giới tính, tiền sử bệnh tật của bệnh nhân, kiểm tra dữ liệu điện tâm đồ, và sử dụng xét nghiệm máu để tìm kiếm troponin - một protein xuất hiện khi cơ bắp tim bị hư hại - để tính điểm trên tổng số là 100. Điểm số cao hơn có nghĩa là có nguy cơ tim mạch cao hơn. Các nhà nghiên cứu tin rằng thuật toán có thể phân loại xem liệu một số người kiểm tra vào phòng cấp cứu có đang bị đau tim hay không, giúp các bác sĩ nhận ra những người có nguy cơ cao hơn một cách nhanh chóng hơn.

"Đối với bệnh nhân bị đau ngực cấp tính do đau tim, chẩn đoán và điều trị sớm có thể cứu sống," giải thích Nicholas Mills, giáo sư Tim mạch tại Trung tâm Khoa học Tim mạch tại Đại học Edinburgh, người dẫn đầu nghiên cứu được công bố trên Nature.

"Thật không may, nhiều bệnh lý khác cũng gây ra những triệu chứng thường gặp này, và việc chẩn đoán không phải lúc nào cũng dễ dàng. Áp dụng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ các quyết định lâm sàng có tiềm năng giúp cải thiện chăm sóc cho bệnh nhân và nâng cao hiệu quả trong các phòng cấp cứu bận rộn của chúng ta."

CoDE-ACS được đào tạo trên dữ liệu từ hơn 10.000 bệnh nhân được nhập viện tại một bệnh viện tại Scotland với nghi ngờ về đang bị đau tim.

Công nghệ đang được thử nghiệm lại ở Scotland để xem liệu nó có thể cải thiện chăm sóc trong các khoa khám và khẩn cấp, BHF cho biết.

"Nếu được áp dụng trong thực tế, hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng CoDE-ACS có thể giảm thời gian tiêu tốn tại các phòng cấp cứu, ngăn ngừa việc nhập viện không cần thiết ở bệnh nhân ít có khả năng bị đau tim và có nguy cơ tử vong tim mạch thấp, cũng như cải thiện việc nhận ra và điều trị cho những người mắc bệnh tim mạch hơn là bệnh thương tích tim mạch, với những lợi ích cho cả bệnh nhân và nhà cung cấp chăm sóc sức khỏe," nghiên cứu kết luận. ®"