Dưới đây là 5 nghiên cứu đáng chú ý về ứng dụng AI trong chẩn đoán và điều trị bệnh tim vừa được trình bày tại hội nghị của AHA vừa diễn ra tại thành phố Philadelphia (bang Pennsylvania, Mỹ):

Tăng tốc độ chẩn đoán và điều trị đau tim

Theo nghiên cứu của Trung tâm Y tế Quốc phòng ở Ðài Loan, công nghệ AI tiên tiến có thể giúp rút ngắn gần 10 phút trong tổng thời gian cần thiết để chẩn đoán và điều trị bệnh nhồi máu cơ tim có ST chênh lên (STEMI). Cụ thể, trong thử nghiệm ARISE được tiến hành trên hơn 43.000 bệnh nhân, các chuyên gia đã dùng điện tâm đồ (ECG) ứng dụng công nghệ AI để đánh giá sức khỏe của một nửa số bệnh nhân, trong khi số còn lại được điều trị bình thường. Kết quả cho thấy việc sử dụng thuật toán AI-ECG trong phân tích đạt giá trị tiên đoán dương là 88%, giá trị tiên đoán âm là 99,9% và giúp giảm thời gian điều trị - từ lúc đo ECG cho đến tới phòng thông tim - trung bình từ 52,3 phút xuống còn 43,3 phút.

Theo chuyên gia Chin-Sheng Lin - tác giả chính nghiên cứu, các bệnh viện có thể sử dụng công cụ AI để hỗ trợ các bác sĩ tuyến đầu, đặc biệt là những người ít kinh nghiệm. Ðiều này có thể dẫn đến việc điều trị nhanh hơn và ít sai sót hơn đối với những bệnh nhân đang lên cơn đau tim.

Nhận diện nguy cơ sức khỏe của bệnh nhân suy tim qua giọng nói

Một nghiên cứu khác đã khám phá khả năng của AI trong việc phát hiện sự bất thường trong giọng nói của bệnh nhân suy tim, nhằm kịp thời cảnh báo nguy cơ nhập viện.

Nghiên cứu tập trung vào hệ thống HearO, một phần mềm phân tích giọng nói qua điện thoại thông minh của công ty mới khởi nghiệp Medical (Israel). HearO được thiết kế để đánh giá cao độ, âm lượng, cường độ và các đặc điểm khác trong giọng nói của người dùng, giúp cảnh báo sớm các triệu chứng suy tim nghiêm trọng sắp xảy ra. Thử nghiệm đối chứng trên bệnh nhân suy tim và người khỏe mạnh cho thấy thuật toán AI tích hợp trong HearO có thể dự đoán các triệu chứng suy tim trầm trọng hơn ở 76% bệnh nhân gần một tháng trước khi nhập viện.

Theo Giáo sư William T. Abraham tại Ðại học Bang Ohio (Mỹ), tác giả chính nghiên cứu, phân tích giọng nói là công nghệ mới, có thể hữu ích trong việc theo dõi bệnh nhân suy tim từ xa và đưa ra cảnh báo sớm về tình trạng suy tim trầm trọng hơn thường dẫn đến phải nhập viện.

Giảm báo động giả từ máy theo dõi tim

Theo một nghiên cứu được trình bày tại hội nghị AHA 2023, các mô hình AI tiên tiến có thể giúp giảm đáng kể đến số lượng cảnh báo sai liên quan đến máy theo dõi nhịp tim có thể lắp vào (ICM). Nghiên cứu tập trung vào LINQ II ICM - một thiết bị cấy ghép tim của Medtronic, đã được Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Mỹ (FDA) phê duyệt. Medtronic muốn đánh giá lợi ích của việc sử dụng thuật toán AccuRhythm AI để cải thiện hiệu suất của LINQ II ICM.

Kết quả cho thấy thuật toán AccuRhythm AI giúp giảm hơn 91% cảnh báo rung tâm nhĩ sai liên quan đến LINQ II ICM. Theo Medtronic, điều này có thể giúp các bác sĩ theo dõi bệnh nhân tốt hơn, tiết kiệm thời gian và giảm gánh nặng phải kiểm tra dữ liệu thường xuyên.

Ống nghe kỹ thuật số tích hợp AI phát hiện bệnh hẹp van tim

Nghiên cứu của công ty công nghệ chăm sóc sức khỏe Eko Health tập trung vào hiệu quả sử dụng nền tảng SENSORA tích hợp AI và công nghệ ống nghe kỹ thuật số của hãng. Trong nghiên cứu có sự tham gia của 369 bệnh nhân chưa từng được chẩn đoán bệnh hẹp van tim (VHD), SENSORA đã chứng minh độ nhạy 94,1% và độ đặc hiệu 84,5% khi xác định VHD.

Tác giả chính Moshe Rancier, giám đốc y tế cấp cao của hệ thống chăm sóc sức khỏe Massachusetts General Brigham, cho biết: “Ảnh hưởng của việc không được chẩn đoán hoặc chẩn đoán muộn VHD là rất nghiêm trọng. Nghiên cứu này chứng minh rằng bệnh nhân có thể được đánh giá về nguy cơ mắc VHD hiệu quả hơn trong chăm sóc ban đầu nhờ kiểm tra tim bằng công nghệ hỗ trợ AI”.

Tăng cường khả năng phát hiện bệnh cơ tim chu sản

Nghiên cứu thứ hai được Eko Health giới thiệu là công trình mang tên SPEC-AI Nigeria, với sự tham gia của gần 1.200 thai phụ ở Nigeria. Ðây là nơi có số ca bệnh cơ tim chu sản - bệnh lý nặng trong thời kỳ mang thai và hậu sản - đặc biệt cao. Bệnh nhân được cấp ngẫu nhiên máy đo ECG sử dụng ống nghe kỹ thuật số tích hợp công nghệ AI hoặc máy ECG thông thường. Kết quả, tỷ lệ phát hiện bệnh ở nhóm dùng thiết bị tích hợp AI là 4%, cao hơn ở nhóm đối chứng là 1,8%.