Các nhà nghiên cứu tại Anh đã sử dụng học máy để cung cấp cách chẩn đoán cơn đau tim nhanh và chính xác. Phương pháp có khả năng rút ngắn thời gian cần thiết để chẩn đoán, cũng như điều trị hiệu quả hơn. Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Y học Tự nhiên.
Hiện tại, “phương pháp vàng” để chẩn đoán cơn đau tim là đo nồng độ protein troponin trong máu. Troponin được giải phóng khi cơ tim bị tổn thương. Mức độ này thường tăng mạnh trong vòng 3 - 12 giờ sau cơn đau tim, đạt đỉnh sau khoảng 24 giờ. Song, phương pháp này có một số hạn chế. Cụ thể, việc lấy mẫu máu trong thời gian cố định có thể là một thách thức trong khoa cấp cứu.
Giờ đây, các nhà nghiên cứu tại Anh đã phát triển một thuật toán học máy dựa trên AI, với hiệu quả nhanh và chính xác. Với tên gọi Hợp tác để chẩn đoán và đánh giá hội chứng mạch vành cấp tính (CoDE-ACS), thuật toán được thiết kế để tính xác suất xảy ra cơn đau tim cho từng bệnh nhân.
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu từ 10.286 bệnh nhân có khả năng bị đau tim ở 6 quốc gia trên toàn thế giới. Thuật toán học máy được “dạy” bằng cách sử dụng giới tính, tuổi tác, kết quả điện tâm đồ và tiền sử bệnh của bệnh nhân, ngoài mức độ troponin.
Từ đó, xác định xác suất xảy ra cơn đau tim. So với các phương pháp hiện có, nhóm nghiên cứu phát hiện, CoDE-ACS có thể loại trừ cơn đau tim ở bệnh nhân với số lượng nhiều hơn gấp đôi, cùng độ chính xác là 99,6%.
Thuật toán dự đoán chính xác cơn đau tim giữa các nhóm nhỏ, bao gồm cả nam và nữ, người lớn tuổi, những bệnh nhân suy thận hoặc người đến bệnh viện sớm sau khi xuất hiện các triệu chứng.
Theo các nhà nghiên cứu, thuật toán CoDE-ACS có thể ngăn chặn việc nhập viện không cần thiết ở những người không có khả năng đau tim hoặc có nguy cơ thấp bị tổn thương cơ tim hay tử vong sau cơn đau tim. Nhờ đó, giúp cho việc điều trị khẩn cấp hiệu quả hơn, xác định bệnh nhân nào an toàn để về nhà và người nào cần ở lại để kiểm tra thêm.
Ông Nicholas Mills - tác giả của nghiên cứu cho biết: “Đối với những bệnh nhân bị đau ngực cấp tính do đau tim, việc chẩn đoán và điều trị sớm sẽ cứu sống họ. Thật không may, nhiều tình trạng gây ra những triệu chứng phổ biến này và việc chẩn đoán không phải lúc nào cũng đơn giản.
Khai thác dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ các quyết định lâm sàng có tiềm năng to lớn trong cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và hiệu quả tại các khoa cấp cứu”.
