Một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) mới đang mở ra hướng tiếp cận đáng chú ý trong việc sàng lọc bệnh tim mạch: thay vì chỉ dựa vào những dấu hiệu mà bác sĩ có thể quan sát trên điện tâm đồ (ECG), thuật toán có thể phân tích dữ liệu ECG để tìm ra những tín hiệu liên quan đến suy tim và bệnh van tim chỉ trong thời gian rất ngắn.
Theo thông tin được công bố tại hội nghị thường niên của Hiệp hội Tim mạch châu Âu tổ chức ở Munich, công nghệ này được xây dựng dựa trên dữ liệu của hàng triệu bệnh nhân. Các nhà nghiên cứu kỳ vọng nó có thể hỗ trợ bác sĩ nhận diện sớm những người cần được kiểm tra chuyên sâu hơn.
ECG quen thuộc nhưng vẫn có những giới hạn
Điện tâm đồ là một trong những phương pháp cơ bản và phổ biến nhất để đánh giá hoạt động điện của tim. Thông qua ECG, bác sĩ có thể nhận biết nhịp tim, rối loạn nhịp và một số dấu hiệu liên quan đến các vấn đề tim mạch.
Tuy nhiên, ECG truyền thống không phải lúc nào cũng cho thấy rõ những bệnh như suy tim hoặc bệnh van tim. Trong nhiều trường hợp, người bệnh cần tiếp tục thực hiện siêu âm tim để có thêm thông tin phục vụ chẩn đoán.
Điều này có thể tạo ra một khoảng thời gian chờ đợi đáng kể, đặc biệt tại những hệ thống y tế có số lượng bệnh nhân lớn.
AI được phát triển nhằm khai thác sâu hơn những dữ liệu vốn đã có trong một bản ECG. Thuật toán có thể nhận diện các dấu hiệu mà mắt người khó phát hiện, từ đó đưa ra cảnh báo về khả năng người được kiểm tra đang thuộc nhóm có nguy cơ.
Kết quả thử nghiệm trên 67.000 bệnh nhân
Trong một thử nghiệm được thực hiện với khoảng 67.000 bệnh nhân tại Mỹ, công cụ AI cho thấy khả năng nhận diện tới 81% trường hợp suy tim và khoảng 90% trường hợp mắc bệnh van tim.
Những con số này cho thấy tiềm năng đáng kể của AI trong vai trò công cụ sàng lọc. Tuy nhiên, chúng không có nghĩa rằng AI có thể thay thế bác sĩ hoặc xác định chính xác mọi trường hợp bệnh.
Các chuyên gia nhấn mạnh rằng hệ thống hiện được kỳ vọng đóng vai trò như một “bộ lọc” ban đầu. Nếu thuật toán nhận thấy một người có nguy cơ cao, bệnh nhân có thể được ưu tiên thực hiện những xét nghiệm chuyên sâu, chẳng hạn siêu âm tim.
Cách tiếp cận này đặc biệt có ý nghĩa trong bối cảnh số lượng ECG được thực hiện trên toàn thế giới rất lớn, ước tính khoảng 1 tỷ lượt mỗi năm.
Từ kết quả ECG đến quyết định kiểm tra chuyên sâu
Điểm đáng chú ý của công nghệ không chỉ nằm ở tốc độ xử lý dưới 2 giây mà còn ở khả năng hỗ trợ phân loại nguy cơ.
Thay vì để mọi bệnh nhân có kết quả ECG đi qua cùng một quy trình chờ đợi, hệ thống AI có thể giúp nhân viên y tế xác định nhóm nào cần được đánh giá sớm hơn.
Ví dụ, một người chưa có chẩn đoán suy tim nhưng ECG của họ chứa những đặc điểm mà thuật toán liên hệ với nguy cơ suy tim có thể được chuyển sang bước kiểm tra chuyên sâu sớm hơn.
Giáo sư Fu Siong Ng thuộc Imperial College London cho rằng AI thậm chí có thể được áp dụng để phân tích toàn bộ các ECG được thực hiện trong bệnh viện. Khi đó, hệ thống có khả năng phát hiện những trường hợp có nguy cơ ngay cả khi bác sĩ ban đầu chưa nghi ngờ bệnh nhân mắc suy tim hoặc bệnh van tim.
Đây là một hướng tiếp cận mang tính chủ động: thay vì chỉ tìm bệnh khi đã xuất hiện nghi ngờ rõ ràng, dữ liệu y tế sẵn có có thể được tận dụng để tìm ra những tín hiệu cảnh báo sớm.
AI chưa thể thay thế chẩn đoán của bác sĩ
Dù kết quả ban đầu rất đáng chú ý, các chuyên gia cũng nhấn mạnh giới hạn của công nghệ.
AI không thể tự mình khẳng định một người chắc chắn mắc suy tim hoặc bệnh van tim, cũng không thể dùng kết quả phân tích để loại trừ hoàn toàn hai bệnh này.
Nói cách khác, kết quả từ AI nên được xem như một tín hiệu cảnh báo hoặc công cụ hỗ trợ phân tầng nguy cơ, chứ không phải một chẩn đoán y khoa cuối cùng.
Bác sĩ vẫn cần kết hợp kết quả ECG, triệu chứng, tiền sử bệnh và các phương pháp kiểm tra khác để đưa ra kết luận. Trong trường hợp có nguy cơ cao, siêu âm tim hoặc các xét nghiệm cần thiết khác vẫn đóng vai trò quan trọng.
Tiến sĩ Sonya Babu-Narayan thuộc British Heart Foundation cũng cho rằng AI không thể phát hiện toàn bộ những người mắc bệnh tim, nhưng có thể giúp nhận diện sớm một bộ phận bệnh nhân nguy cơ cao và rút ngắn thời gian tiếp cận điều trị.
Hướng phát triển tiếp theo: AI trên thiết bị ECG cầm tay
Một trong những mục tiêu tiếp theo của nhóm nghiên cứu là đưa công nghệ AI vào các thiết bị ECG nhỏ gọn, có khả năng sử dụng thuận tiện hơn trong thực tế.
Nếu được triển khai rộng rãi, ECG tích hợp AI có thể trở thành một công cụ hỗ trợ sàng lọc tại nhiều môi trường y tế khác nhau. Dữ liệu được ghi nhận có thể được phân tích nhanh để xác định xem người được kiểm tra có cần đánh giá chuyên sâu hay không.
Tiến sĩ Ahmed El-Medany, người tham gia nghiên cứu tại Imperial College London và British Heart Foundation, đánh giá cao khả năng của công nghệ và gọi đây là một dạng AI có năng lực rất nổi bật.
Tuy nhiên, từ một kết quả nghiên cứu đến một công cụ được sử dụng thường quy trong bệnh viện vẫn còn nhiều bước cần thực hiện, bao gồm kiểm chứng thêm, đánh giá độ tin cậy trong những nhóm bệnh nhân khác nhau và tích hợp phù hợp với quy trình khám chữa bệnh.
Không chỉ bệnh tim: AI còn được thử nghiệm với khuôn mặt
Cũng tại hội nghị ở Munich, một hướng nghiên cứu AI khác được giới thiệu: sử dụng video khuôn mặt để hỗ trợ phát hiện những trường hợp tăng huyết áp và tiểu đường type 2 chưa được chẩn đoán.
Các nhà nghiên cứu từ Đại học Tokyo và Viện Khoa học Tokyo cho biết một đoạn video khuôn mặt chỉ khoảng 5 giây có thể được AI phân tích nhằm tìm kiếm những đặc điểm liên quan đến hai bệnh nói trên.
Ý tưởng này hướng tới một vấn đề lớn của y tế hiện đại: có rất nhiều người đang mắc bệnh nhưng chưa biết mình mắc bệnh. Nếu những công cụ AI có thể giúp nhận diện nhóm nguy cơ ngay từ những dữ liệu đơn giản, chúng có thể hỗ trợ đưa người bệnh đến với hệ thống y tế sớm hơn.
Dù vậy, tương tự công cụ phân tích ECG, công nghệ nhận diện qua khuôn mặt cũng nên được hiểu là phương tiện hỗ trợ sàng lọc chứ không phải phương pháp thay thế chẩn đoán chuyên môn.
Bước tiến đáng chú ý của AI trong y tế
Điểm quan trọng nhất từ những nghiên cứu được trình bày tại Munich không đơn thuần là tốc độ xử lý vài giây. Giá trị lớn hơn nằm ở khả năng khai thác những dữ liệu y tế quen thuộc theo cách mà con người khó thực hiện thủ công trên quy mô lớn.
ECG vốn đã được sử dụng rộng rãi trong y khoa từ rất lâu. Khi kết hợp với AI, cùng một dữ liệu có thể cung cấp thêm những thông tin về nguy cơ bệnh mà trước đây khó nhận biết.
Nếu các kết quả tiếp tục được xác nhận qua những nghiên cứu quy mô lớn và công nghệ được tích hợp an toàn vào quy trình khám chữa bệnh, AI có thể trở thành một lớp sàng lọc bổ sung, giúp bác sĩ tập trung nhanh hơn vào những bệnh nhân cần được kiểm tra chuyên sâu.
Tuy nhiên, triển vọng này không đồng nghĩa với việc AI sẽ thay thế bác sĩ. Vai trò thực tế của công nghệ nhiều khả năng là hỗ trợ phát hiện nguy cơ sớm, ưu tiên bệnh nhân và rút ngắn thời gian từ bước sàng lọc đến bước chẩn đoán xác định.