Các nhà nghiên cứu tại Phòng khám Mayo đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để đánh giá thông số điện tâm đồ (ECG) của bệnh nhân trong một chiến lược nhắm mục tiêu tầm soát rung nhĩ, một chứng rối loạn nhịp tim phổ biến. Rung nhĩ là một rối loạn nhịp tim không đều có thể dẫn đến cục máu đông và những cục máu đông này có thể di chuyển đến não và gây ra đột quỵ, tuy nhiên phần lớn nó không được chẩn đoán chính xác. Trong nghiên cứu phi tập trung, có sự hỗ trợ kỹ thuật số, AI đã xác định được các trường hợp bị rung tâm nhĩ mới không được chú ý về mặt lâm sàng trong quá trình chăm sóc định kỳ.

Nghiên cứu trước đó đã phát triển một thuật toán AI để xác định những bệnh nhân có nhiều khả năng bị rung nhĩ chưa từng biết trước đấy.

Peter Noseworthy, bác sỹ y khoa, bác sĩ điện sinh lý học tim tại Mayo Clinic, tác giả chính của nghiên cứu cho biết: "Chúng tôi tin rằng tầm soát rung nhĩ có tiềm năng rất lớn, nhưng hiện tại sản lượng quá thấp và chi phí quá cao nên không thể thực hiện tầm soát rộng rãi. Nghiên cứu này chứng minh rằng thuật toán AI-ECG có thể giúp sàng lọc nhắm mục tiêu cho các bệnh nhân, mang lại nhiều lợi ích cho họ”. 

Nghiên cứu thu nhận 1.003 bệnh nhân để theo dõi liên tục và sử dụng 1.003 bệnh nhân khác từ dịch vụ chăm sóc thông thường làm nhóm đối chứng trong thế giới thực. Những phát hiện, được công bố trên tạp chí The Lancet, cho thấy AI thực sự có thể xác định được một nhóm bệnh nhân có nguy cơ cao, những người này sẽ được hưởng lợi nhiều hơn từ việc theo dõi tim chuyên sâu hơn để phát hiện rung nhĩ, hỗ trợ chiến lược sàng lọc có mục tiêu do AI hướng dẫn.

Điện tâm đồ thông thường được thực hiện cho nhiều loại chẩn đoán khác nhau, nhưng vì rung nhĩ có thể thoáng qua nên cơ hội bắt được một cơn trên một lần dò điện tâm đồ 10 giây là khá thấp. Bệnh nhân có thể trải qua các phương pháp theo dõi tim liên tục hoặc ngắt quãng để có tỷ lệ phát hiện cao hơn, nhưng chúng quá tốn kém để áp dụng cho tất cả mọi người và có thể gây gánh nặng và tốn kém cho bệnh nhân.

Do đó điện tâm đồ do AI hướng dẫn có thể hữu ích. Thuật toán AI có thể xác định những bệnh nhân, mặc dù họ đang ở nhịp điệu bình thường vào ngày làm điện tâm đồ, có thể tăng nguy cơ bị các cơn rung nhĩ không được phát hiện vào những thời điểm khác. Những bệnh nhân này sau đó có thể theo dõi thêm để xác định chẩn đoán.

"Các chương trình sàng lọc truyền thống lựa chọn bệnh nhân dựa trên độ tuổi (65 trở lên) hoặc sự hiện diện của các bệnh lý như huyết áp cao. Những cách tiếp cận này có ý nghĩa vì tuổi cao là một trong những yếu tố nguy cơ quan trọng nhất đối với rung nhĩ. Tuy nhiên, nó không khả thi", tiến sĩ Yao, chuyên gia nghiên cứu kết quả sức khỏe tại Trung tâm Khoa học Chăm sóc Sức khỏe Mayo Clinic Robert D. and Patricia E. Kern (Mỹ), tác giả chính của nghiên cứu, cho biết.

"Nghiên cứu cho thấy thuật toán AI có thể chọn một nhóm nhỏ những người lớn tuổi mà rất có thể họ sẽ được hưởng lợi nhiều hơn từ việc theo dõi chuyên sâu. Nếu chiến lược mới này được triển khai rộng rãi, nó có thể giảm bớt rung nhĩ chưa được chẩn đoán và ngăn ngừa đột quỵ và tử vong ở hàng triệu bệnh nhân trên toàn cầu", Tiến sĩ Yao nói.

Bước tiếp theo trong nghiên cứu này sẽ là một thử nghiệm điều trị kết hợp đa trung tâm tập trung vào hiệu quả của việc triển khai quy trình làm việc AI-ECG trong các cơ sở lâm sàng và quần thể bệnh nhân đa dạng.

"Chúng tôi hy vọng rằng cách tiếp cận này sẽ đặc biệt có giá trị trong các môi trường hạn chế về nguồn lực, nơi tỷ lệ rung nhĩ không được phát hiện có thể đặc biệt cao và nguồn lực để phát hiện nó có thể bị hạn chế. Tuy nhiên, cần phải làm nhiều việc hơn nữa để vượt qua các rào cản đối với việc thực hiện và các nghiên cứu chuyên sâu phải đánh giá các chiến lược sàng lọc có mục tiêu trong những môi trường này, "Tiến sĩ Noseworthy nói hơn thế nữa", tiến sĩ Noseworthy bày tỏ.

“Giờ đây, chúng tôi đã chứng minh được khả năng sàng lọc rung nhĩ do AI điều khiển, chúng tôi cũng cần chứng minh những bệnh nhân bị rung nhĩ được phát hiện trên sàng lọc này sẽ được hưởng lợi từ việc điều trị sớm để ngăn ngừa đột quỵ. Mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là ngăn ngừa đột quỵ. Tôi tin rằng nghiên cứu hiện tại đã đưa chúng tôi đến gần hơn mục tiêu này một bước”, tiến sĩ Noseworthy nói.

P.T.T (NASATI), theo https://medicalxpress.com/news/2022-09-ai-guided-screening-electrocardiogram-hidden-factor.html, 28/9/2022