Nhóm sinh viên dùng AI nghiên cứu triệu chứng hậu Covid-19

0:00 / 0:00
0:00

GD&TĐ - Nhóm sinh viên Khoa Y, Đại học Quốc gia TPHCM đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để thu thập dữ liệu triệu chứng hậu Covid-19.

Hậu Covid-19, người có bệnh nền nên lưu tâm về sức khỏe.
Hậu Covid-19, người có bệnh nền nên lưu tâm về sức khỏe.

Nhóm sinh viên Khoa Y, Đại học Quốc gia TPHCM đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để thu thập dữ liệu triệu chứng hậu Covid-19 nhằm dự đoán các biến cố sức khỏe có thể xảy ra ở bệnh nhân.

Thu thập dữ liệu từ chatbot

Đề tài Phân tích kiểu hình của cá thể mang bệnh nền và mô hình hóa thời gian thực của di chứng hậu Covid-19 ở Việt Nam của nhóm sinh viên Lý Nhật Anh, Nguyễn Quỳnh Giang, Nguyễn Minh Đức thuộc Khoa Y - Đại học Quốc gia TPHCM.

Với sự hướng dẫn của TS Bùi Chí Bảo, nhóm đã ứng dụng chatbot (hộp trò chuyện) để thu thập dữ liệu triệu chứng hậu Covid-19 hằng ngày trong vòng 6 tháng.

Sinh viên Lý Nhật Anh, nhóm trưởng dự án, cho biết xuất phát từ việc ngày càng có nhiều các bằng chứng cho thấy hội chứng hậu Covid-19 tác động lâu dài đến sức khỏe người bệnh, nhóm sinh viên đã nghĩ đến ý tưởng sử dụng chatbot để khảo sát, theo dõi và đưa ra cảnh báo kịp thời cho bệnh nhân một cách dài hạn.

Theo Nhật Anh dự án nằm trong số ít nghiên cứu đã ghi nhận diễn tiến của các triệu chứng hậu Covid-19 một cách chặt chẽ, cho phép giảm thiểu tối đa sai số ghi nhớ của dữ liệu.

Bên cạnh đó, nghiên cứu tập trung vào việc phân tích, đối chiếu giữa dân số khỏe mạnh và dân số có bệnh nền liên quan đến các tính chất, triệu chứng hậu Covid-19 ở Việt Nam. Trước đó, các nghiên cứu thường phân tích chung tất cả nhóm dân số và chưa xét riêng cho từng nhóm bệnh nền.

“Trước khi vận hành chatbot ở dân số nghiên cứu, để đảm bảo kết quả thu thập được từ chatbot tương đương với một bác sĩ lâm sàng. Chúng tôi đã dành thời gian đầu để xây dựng bộ câu hỏi và kịch bản, thực hiện kiểm thử và đối chiếu với kết quả của bác sĩ, từ đó điều chỉnh nội dung cho đến khi đạt được mức độ tương đương đã đề ra. Đây là một điểm mới trong nghiên cứu hiện tại ở Việt Nam”, Nhật Anh cho biết.

Dự án từ nghiên cứu xây dựng chatbot đến ứng dụng thực tế vào việc thu thập dữ liệu trong vòng 1 năm.

Theo Nguyễn Quỳnh Giang, thành viên nhóm dự án, nhóm chính thức sử dụng chatbot để thu thập dữ liệu vào tháng 11/2021. Nhóm ngừng nhận thêm người tham gia nghiên cứu để có thể đảm bảo thời gian theo dõi cho mỗi bệnh nhân kéo dài ít nhất 6 tháng.

Sau hơn 9 tháng theo dõi, đến đầu tháng 6/2022, đã có hơn 63.000 cuộc hội thoại giữa chatbot và các bệnh nhân. Trong thời gian trên, bệnh nhân sẽ được chatbot theo dõi liên tục mỗi ngày.

Chatbot được xây dựng dựa trên hệ thống AI sử dụng mô hình thuật toán chuỗi cấu trúc để phân nhanh bộ câu hỏi và theo dõi triệu chứng hậu Covid-19. Đối với mỗi triệu chứng của bệnh nhân, chatbot sẽ có nội dung hỏi khác nhau, từ đó khai thác các thông tin cơ bản và phân phối chúng bằng cách đánh giá dựa vào AI.

Triệu chứng càng dài thì biến cố sức khỏe càng cao

“Nhóm đã xây dựng được chatbot có độ chính xác khi đối chiếu với lâm sàng khá cao, hơn 70% cho mỗi triệu chứng. Ngoài ra, nhóm còn nhận thấy rằng ở các nhóm dân số có bệnh nền, thời gian kéo dài trung bình của triệu chứng hậu Covid-19 hơn hẳn so với nhóm không có bệnh nền (p<0,05)”, Quỳnh Giang nói.

Theo Quỳnh Giang, các biến cố sức khỏe dù chiếm tỉ lệ thấp nhưng lại có mức độ nguy hiểm đến tính mạng cao như suy tim, co giật, nhiễm trùng huyết, đặc biệt chỉ gặp ở nhóm có bệnh nền. Thời gian mắc triệu chứng hậu Covid-19 càng kéo dài thì tỉ lệ gặp các biến cố sức khỏe nguy hiểm sẽ càng cao.

Ngoài ra, nhóm cũng xây dựng được biểu đồ phân tán cho thấy có sự khác biệt rõ ràng về độ phân bố triệu chứng và biến cố sức khỏe nhưng chưa tuyệt đối giữa nhóm không có bệnh nền, nhóm đau đầu migraine với 3 nhóm còn lại. Trong đó, nhóm bệnh nhân có bệnh nền tim mạch có sự phân tán rộng nhất.

So sánh những dữ liệu này với các nghiên cứu thực tế, nhóm nhận thấy có sự chính xác khá cao. Từ những thành công bước đầu, nhóm nghiên cứu hy vọng sẽ tiếp tục điều chỉnh, hoàn thiện để đưa chatbot ứng dụng vào thực tế.

Một trong những ứng dụng có thể thực hiện ngay là khảo sát tự động tình trạng sức khỏe và đưa ra các khuyến cáo cần thiết với những người từng mắc Covid-19.

Hiện, các nghiên cứu về hậu Covid-19 ở Việt Nam chưa nhiều, việc phát triển một công cụ AI tự động nhận diện các triệu chứng và cảnh báo các vấn đề sức khỏe là nhu cầu cấp thiết.

“Đây sẽ là một kênh tham khảo sức khỏe có ích bởi đến nay số người từng mắc Covid-19 rất lớn, trong đó những người có bệnh nền chiếm tỉ lệ rất cao. Việc tầm soát sức khỏe, nhận diện các nguy cơ dựa trên triệu chứng và cảnh báo cần thiết giúp bảo vệ sức khỏe an toàn sau đại dịch”, Nhật Anh chia sẻ.

Tin tiêu điểm

Đừng bỏ lỡ

Cô Nguyễn Thị Thanh Vân, Trường THCS Nguyễn Chuyên Mỹ (An Lão, Hải Phòng) trong giờ dạy Khoa học tự nhiên.

Tiến triển trong dạy học môn tích hợp

GD&TĐ - Sau 3 năm triển khai, nhiều nhà trường khẳng định việc dạy học môn tích hợp, đặc biệt môn Khoa học tự nhiên đã có những tiến triển tích cực.
Có vẻ như ung thư đang phát triển nhanh hơn và nguy hiểm hơn trước đây. (Ảnh: ITN)

Lý do ung thư ngày càng trẻ hóa

GD&TĐ - Theo vox.com, những người trưởng thành ở độ tuổi sung sức nhất, thường có bề ngoài khỏe mạnh, đang chết vì những căn bệnh ung thư ác tính.