Sàng lọc bệnh tim bằng phần mềm

GD&TĐ - Không cần phải đến bệnh viện, phòng khám, giờ đây bạn có thể tự sàng lọc để biết mình có bị bệnh tim không, từ đó bác sĩ sẽ cá thể hóa thuốc điều trị.

Sàng lọc bệnh tim bằng phần mềm

Nghiên cứu này của nhóm tác giả Khoa Dược, Trường Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh.

Tiên lượng tỷ lệ sống và thuốc điều trị

TS Hà Huy Hoàng, thành viên nhóm nghiên cứu, cho biết, bệnh tim thiếu máu cục bộ là một trong những nguyên nhân gây tử vong hàng đầu trên thế giới. Thách thức đặt ra hiện nay là bác sĩ có thể tiếp cận với một lượng lớn dữ liệu bệnh nhân nhưng ít phương tiện hỗ trợ, dẫn đến việc kê đơn chưa phù hợp chiếm 13% trên lâm sàng.

Chính vì vậy, MeptiC được ra đời với mục đích hỗ trợ quyết định lâm sàng bằng học máy nhằm phục vụ các bác sĩ trong cá thể hóa thuốc điều trị cho bệnh nhân mắc bệnh tim thiếu máu cục bộ.

MeptiC là một phần mềm hướng tới việc điều trị cá nhân cho bệnh nhân đem đến chất lượng y tế tốt nhất, phù hợp nhất đối với từng cá thể. MeptiC cho kết quả hiệu năng tốt trong tiên lượng tỷ lệ sống còn của người bệnh với độ chính xác và điểm số F1 lần lượt đạt 97% và 88%. Còn về khả năng cá thể hóa thuốc điều trị, MeptiC đạt 71% về điểm số F1.

MeptiC có 2 tính năng chính là tiên lượng tỷ lệ sống còn và cá thể hóa thuốc điều trị cho bệnh nhân mắc bệnh tim thiếu máu cục bộ. Nhóm sử dụng thuật toán học máy để đưa ra dự đoán liệu bệnh nhân đó có khả năng sống là bao nhiêu.

Từ đó đưa ra dự đoán về phối hợp thuốc phù hợp cho điều trị bệnh nhân mắc bệnh tim thiếu máu cục bộ tránh được các lỗi sai trong lâm sàng. Ngoài ra, MeptiC còn một tính năng đang phát triển là cung cấp thông tin dinh dưỡng, hướng dẫn sử dụng thuốc an toàn và cách tự chăm sóc được tối ưu hóa cho từng bệnh nhân sau khi xuất viện.

MeptiC hiện trong giai đoạn thử nghiệm và được mở rộng rãi ở trên trang https://cadpredict.herokuapp.com/. MeptiC gồm có 3 trang: Giới thiệu thông tin tổng quát và phần mềm MeptiC.

Nhập số liệu và dự đoán gồm các mục lớn: Thông tin về bệnh nhân, chẩn đoán, thủ thuật được thực hiện, các chỉ số xét nghiệm, sinh hóa, các thang điểm và thuốc bệnh nhân đã và đang sử dụng trong quá trình trị liệu.

Dự đoán tỷ lệ sống của bệnh nhân, đưa ra tiên lượng của bệnh nhân và đưa ra phối hợp thuốc phù hợp với từng bệnh nhân. Trang khuyến cáo chứa các nội dung về an toàn sử dụng thuốc, hướng dẫn dinh dưỡng và cách tự chăm sóc sau khi xuất viện (hiện trang này chưa đi vào hoạt động).

Để xây dựng phần mềm MeptiC, nhóm đã sử dụng hồ sơ bệnh án điện tử của 9.677 bệnh nhân mắc bệnh tim thiếu máu cục bộ đạt các tiêu chuẩn lựa chọn của nhóm. Dữ liệu được chia thành hai tập con gồm: 70% dữ liệu huấn luyện và 30% dữ liệu kiểm chứng.

Thuật toán StratifiedKFold được sử dụng để xáo trộn dữ liệu ngẫu nhiên và áp dụng “5-fold-cross-validation” để đánh giá hiệu năng trên tập dữ liệu. MeptiC sử dụng 10 mô hình học máy khác nhau để khảo sát và tìm ra “Catboost” là thuật toán phù hợp cho điểm số cao nhất.

Để đảm bảo chuyên môn lâm sàng nhóm đã so sánh sự khác biệt giữa thuốc được máy đoán và dược sĩ lâm sàng đề xuất cho thấy máy đưa ra các dự đoán phù hợp thực tế; cùng với việc sử dụng “giá trị Shapley” để phân tích khả năng diễn giải của mô hình.

Chẩn đoán sát với thực tế

TS Hà Huy Hoàng cho biết, MeptiC đang được chạy thử nghiệm trên website nên chỉ cần một máy tính có thể kết nối với Internet là hoàn toàn có thể sử dụng được phần mềm. Trong tương lai khi tiếp cận được đến các bệnh viện thì phần mềm sẽ trở thành phần mềm nội bộ trong bệnh viện và cũng sẽ chỉ cần máy tính trong nội bộ bệnh viện có kết nối mạng là có thể sử dụng được.

Theo báo cáo của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) năm 2020, bệnh động mạch vành là một trong những nguyên nhân gây tỷ lệ tử vong hàng đầu thế giới. Hiện nay, trên thế giới và đặc biệt tại Việt Nam không nhiều phần mềm về hỗ trợ điều trị bệnh nói chung và cũng như là phần mềm giúp bác sĩ trong hỗ trợ điều trị bệnh tim thiếu máu cục bộ nói riêng.

Việc lựa chọn thuốc cũng như phương pháp trị liệu cho bệnh nhân trong khu chăm sóc tích cực còn tùy thuộc vào tình trạng thực tế của bệnh nhân, sự trợ giúp của mô hình này có thể cung cấp cho các bác sĩ bằng chứng cho việc ra đưa ra quyết định lâm sàng. Đây là một hướng nghiên cứu mới, còn gặp nhiều khó khăn, song lại có tính ứng dụng thiết thực, tiềm năng lớn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

MeptiC hiện đã có thể đưa ra những dự đoán sát với thực tế lâm sàng. Vậy nên, việc triển khai thử nghiệm rộng rãi tại các bệnh viện Việt Nam để phục vụ cho người Việt Nam có được sự chăm sóc y tế tốt hơn là điều cả nhóm mong muốn.

Phần mềm đã được thiết kế rất trực quan và để giảm tải số liệu phải nhập thì nhóm đã tối ưu bằng việc nhập sẵn các chỉ số bình thường của bệnh nhân nên khi sử dụng thì chỉ cần thay đổi một số thông số là máy đã có thể đưa ra dự đoán phù hợp. Cá thể hóa điều trị có thể nói là tương lai của y tế và đây là những bước đi đầu trong lĩnh vực này.

MeptiC giúp các bác sĩ, dược sĩ lâm sàng giảm thiểu được thời gian khám và chữa bệnh trên từng bệnh nhân, từ đó giúp họ có thêm thời gian để theo dõi sát sao hơn từng ca bệnh cũng như là có thêm thời gian để tiếp nhận những ca mới trong tình trạng quá tải tại các bệnh viện Việt Nam.

MeptiC còn có thể giúp giảm tải khối lượng công việc vốn đã quá nhiều cho các bác sĩ để giúp họ tập trung hơn và đưa ra quyết định chính xác hơn với từng ca bệnh.

Tin tiêu điểm

Đừng bỏ lỡ

MIT miễn học phí cho sinh viên đến từ gia đình thu nhập thấp.

MIT miễn học phí cho sinh viên

GD&TĐ - Từ học kỳ mùa Thu năm 2025, Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), sẽ miễn học phí cho sinh viên thuộc gia đình có thu nhập dưới 200 nghìn USD.

Người bệnh nhập viện trong tình trạng đau tức ngực dữ dội, khó thở. Ảnh: BVCC

Nhồi máu cơ tim sau tập thể hình

GD&TĐ - Các bác sĩ Trung tâm Tim mạch, Bệnh viện E đã cứu sống một nam thanh niên (32 tuổi) nhập viện do nhồi máu cơ tim cấp.

Nhà giáo Nhân dân Nguyễn Thị Thu Vân - Trường THPT chuyên Lê Quý Đôn, TP Điện Biên Phủ (Điện Biên). Ảnh: NVCC

'Trái ngọt' từ tình yêu nghề

GD&TĐ - Hơn 20 năm công tác, cô Nguyễn Thị Thu Vân - giáo viên Trường THPT chuyên Lê Quý Đôn (Điện Biên) có nhiều đóng góp cho sự nghiệp “trồng người”.