ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT BAYES TRONG CHẨN ĐOÁN PHÂN BIỆT XUẤT HUYẾT NÃO VÀ NHỒI MÁU NÃO TRÊN LỀU pptx

ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT BAYES TRONG CHẨN ĐOÁN PHÂN BIỆT XUẤT HUYẾT NÃO VÀ NHỒI MÁU NÃO TRÊN LỀU Tóm tắt Cơ sở: Sự phân biệt nhồi máu não (NMN) xuất huyết não (XHN) lều quan trọng bước xử trí ban đầu bệnh nhân đột quỵ cấp Phương pháp: Năm 2004, xây dựng hệ chuyên gia mô giống cách thức tư duy, học tập người thầy thuốc dựa giải thuật xác suất Bayes nhằm hỗ trợ chẩn đoán phân biệt XHN NMN lâm sàng Nghiên cứu tiến hành khoa Nội Thần Kinh bệnh viện Chợ Rẫy từ tháng 09/2004 đến tháng 07/2005 Kết nghiên cứu: kiểm chứng 196 bệnh nhân cho thấy hệ chuyên gia tỏ ưu điểm so với thang điểm lâm sàng Siriraj Nguyễn Bá Thắng: độ nhạy chẩn đoán XHN hệ chuyên gia so với thang điểm Siriraj Nguyễn Bá Thắng 99,05% so với 75,61% 98,04%; độ nhạy chẩn đoán NMN hệ chuyên gia 92,54% so với 90,79% 83,82%; độ xác chung 96,51% so với 82,91% 92,35%; tỉ lệ chẩn đốn khơng chắn 12,25% so với 19,39% 13,27% Kết luận: Nghiên cứu bước ban đầu tìm lời giải cho nghiên cứu sâu để xây dựng phần mềm hoàn thiện ứng dụng chẩn đốn nhiều bệnh lý kiểm định hiệu quả, tin cậy nhiều trung tâm Summary Background: Distinguishing between supratentorial cerebral infarction and cerebral haemorrhage is very important in initial treatment on patients having an acute stroke Method: In 2004, we designed and programmed an expert system copying the way of study and thinking from clinical doctors basing on Bayes’s probability algorithm in order to support diagnosing to distinguish between supratentorial cerebral infarction and cerebral haemorrhage clinically The research was carried out at the neurology ward of Cho Ray Hospital from September 2004 to July 2005 Results: The result of validation study from 196 patients shows that the expert system is fairly better than Siriraj’s and Nguyen Ba Thang’s clinical scale: sensitivity of the expert system for diagnosing cerebral haemorrhage in comparison with Siriraj’s and Nguyen Ba Thang’s clinical scale is 99.05% in comparison with 75.61% and 98.04%; sensitivity of the expert system for diagnosing cerebral infarction is 92.54% in comparison with 90.79% and 83.82%; overall accuracy of diagnosis is 96.51% in comparison with 82.91% and 92.35%; rate of vague diagnosis is 12.25% in comparison with 19.39% and 13.27% Conclusion: this research is only the initial step for next wellresearched one in order that we can program better softwares which are applied to diagnosing many diseases and are checked effectively and trustworthily at many hospitals ĐẶT VẤN ĐỀ Sự phân biệt nhồi máu não (NMN) xuất huyết não (XHN) quan trọng bước xử trí ban đầu bệnh nhân đột quỵ cấp tiên lượng điều trị khác Hiện nước ta, máy CT scan cần thiết để chẩn đoán đột quỵ chủ yếu trang bị tập trung số thành phố lớn, số bệnh viện lớn tuyến trung ương hay tuyến tỉnh Trong đó, có nhiều bệnh viện, đặc biệt bệnh viện tuyến huyện khơng có máy CT scan Sự thiếu hụt thiết bị cận lâm sàng bác sĩ chuyên khoa sâu làm gia tăng tỉ lệ tử vong để lại hậu nặng nề cho thân người bệnh xã hội Chương trình phần mềm máy tính giả lập trí thơng minh người (trí tuệ nhân tạo), sử dụng để hỗ trợ bác sĩ việc định lâm sàng hồn cảnh khơng có hội chẩn trực tiếp với bác sĩ chuyên khoa Để tìm hiểu đánh giá vai trị kỹ thuật này, chúng tơi thực nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo chẩn đoán phân biệt NMN XHN lều ĐỐI TƯỢNG - PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Nghiên cứu xây dựng hệ chuyên gia Chúng thiết kế xây dựng hệ chuyên gia với tên gọi “Sổ tay Lâm sàng” phiên 1.0, viết ngôn ngữ Microsoft Visual C# NET phiên năm 2003(1,6,7,2,3) Hệ chuyên gia thiết kế gồm ba phần : (1) lưu trữ liệu bệnh nhân; (2) sở tri thức; (3) chẩn đoán y khoa * Thiết kế giải thuật chủ yếu dựa công thức xác suất Bayes : Các xác suất P(Aj), P(K / Aj), P(K) tính tốn trước, gọi xác suất tiền nghiệm P(Aj / K) : xác suất xảy biến cố Aj K xảy ra, gọi xác suất hậu nghiệm Ví dụ: Tính xác suất xuất xuất huyết não (XHN) bệnh nhân có triệu chứng đau đầu (Đđ) P(XHN) = P(XHN/Đđ) * Trong : - P(XHN) : Xác suất xuất XHN - P(XHN/Đđ) : Xác suất xuất XHN triệu chứng đau đầu xuất - P(Đđ/XHN) : Xác suất xuất triệu chứng đau đầu bệnh lý XHN xuất - P(Đđ/không XHN) : Xác suất xuất đau đầu XHN không xuất - P(Đđ) = P(Đđ/XHN) * P(XHN) + P(Đđ /không XHN ) * P(không XHN) Chúng sử dụng số bệnh án mẫu để hệ chuyên gia học tập, cập nhật sở tri thức số đánh giá kết hệ chun gia chẩn đốn thơng qua độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị tiên đoán dương, giá trị tiên đốn âm, độ xác chung đạt đến trị số 85% Mẫu nghiên cứu bao gồm bệnh nhân nhập khoa Nội Thần Kinh bệnh viện Chợ Rẫy từ 09/2004 đến tháng 07/2005 thỏa tiêu chuẩn chẩn đoán đột quỵ Tổ Chức Y Tế Thế Giới; nhập viện vịng 72 có hình ảnh CT sọ não vòng ngày sau khởi phát Nghiên cứu không bao gồm bệnh nhân xuất huyết khoang nhện, xuất huyết não thất đơn có dấu chứng tổn thương thân não ngun phát (khơng phải chèn ép từ xuống) Nghiên cứu kiểm chứng hệ chuyên gia Các bệnh nhân mẫu nghiên cứu có tiêu chuẩn chọn bệnh tương tự phần nghiên cứu xây dựng hệ chuyên gia Kết chẩn đoán hệ chuyên gia thang điểm lâm sàng Siriraj, Nguyễn Bá Thắng so sánh với kết chụp CT scan sọ não KẾT QUẢ Nghiên cứu xây dựng hệ chuyên gia Nghiên cứu thực 193 bệnh nhân đột quỵ lều thỏa tiêu chuẩn chọn bệnh không vi phạm tiêu chuẩn loại trừ, có 101 bn XHN chiếm 52,33% 92 bn NMN chiếm 47,67%; nam chiếm 56,48%, nữ chiếm 43,52%; tuổi trung bình 62,7, nhỏ 27 tuổi cao 90 tuổi Thời gian bệnh nhân nhập viện đến lúc khám thu thập liệu 1,5 ngày Các đặc điểm lâm sàng khảo sát gồm có tuổi, giới, triệu chứng khởi đầu kiểu khởi phát, đau đầu, nơn ói, mức độ ý thức khởi phát, co giật, tiền sử cao huyết áp, tiểu đường, thoáng thiếu máu não, đột quỵ trước đó, bệnh tim, triệu chứng biểu thăm khám mạch, nhiệt, huyết áp, nhịp thở, kiểu thở, mức độ ý thức lúc thăm khám, dấu xơ vữa động mạch, xuất huyết tiêu hoá trên, dấu màng não, rối loạn ngôn ngữ, rối loạn vịng, nhìn chăm chăm, phản xạ lịng bàn chân, rối loạn vận động, cảm giác Những liệu 193 bệnh nhân mẫu nghiên cứu nhập vào sở liệu hệ chuyên gia hệ chun gia học tập, tính tốn xây dựng nên sở tri thức thể trị số xác suất tiền nghiệm tính tốn trước Bên cạnh học tập từ sở liệu bệnh nhân mẫu, phần mềm cho phép người sử dụng hiệu chỉnh sở tri thức dựa kinh nghiệm, kết nghiên cứu trước hay kết đánh giá hệ chuyên gia chẩn đoán Kết đánh giá hệ chuyên gia chẩn đoán mẫu nghiên cứu Mỗi bệnh nhân nhóm nghiên cứu có tập triệu chứng thu thập trước Hệ chun gia tính tốn dựa tập triệu chứng bệnh nhân, sở tri thức sẵn có giải thuật xác suất Bayes để đưa kết luận xác suất xuất bệnh lý XHN NMN Dựa vào kết này, hệ chuyên gia chọn: (1) Trị số xác suất cao tập hợp bệnh lý để đưa kết luận chẩn đoán; (2) Trị số phải lớn trị số cho trước (chẳng hạn Pngưỡng = 0,85) hệ chuyên gia đưa kết luận cuối cùng; trị số cho trước gọi trị số ngưỡng Trị số ngưỡng thay đổi tùy theo yêu cầu người sử dụng Bảng 1: So sánh kết chẩn đốn hệ chun gia trường hợp khơng sử dụng sử dụng trị số ngưỡng 0,85 (N = 193) Hệ chuyên gia Không Sử dụng p sử dụng trị số trị số ngưỡng ngưỡng (N (N = = 172) 193) Độ 97,03% 98,96% 0,17 nhạy (98/101 chẩn bn) (95/96 bn) đoán XHN Độ 82,61% (76/92 nhạy chẩn 95,65% (66/69 bn) < 0,01 bn) đoán NMN Giá trị 85,96% 96,94% tiên (98/114 (95/98 đoán bn) < 0,01 bn) dương XHN Giá trị 96,2% 98,51% tiên (76/79 (66/67 đoán dương bn) bn) 0,19 NMN Độ 90,16% (174/193 xác chung (161/165 0,01 bn) Tỉ lệ 97,58% đoán bn) 0% bn) 14,51% (0/193 chẩn < < (28/193 0,01 bn) không chắn Tóm lược nghiên cứu kiểm chứng hệ chuyên gia Nghiên cứu thực 196 bệnh nhân đột quỵ lều thỏa tiêu chuẩn chọn bệnh tiêu chuẩn loại trừ nghiên cứu xây dựng hệ chuyên gia, có 110 bn XHN chiếm 56,12% 86 bn NMN chiếm 43,88%; nam chiếm 56,12%, nữ chiếm 43,88%; tuổi trung bình 63,7, nhỏ 33 tuổi cao 90 tuổi Thời gian bệnh nhân nhập viện đến lúc khám thu thập liệu 1,7 ngày Bảng 2: So sánh kết chẩn đoán hệ chuyên gia với thang điểm Siriraj & Nguyễn Bá Thắng (N = 196) Hệ Thang chuyên gia (N điểm = 172) Thang Siriraj điểm (N = 158) Nguyễn Bá Thắng (N = 169) Độ 99,05% chẩn 98,04% (104/105 nhạy 75,61% (62/82 (100/102 bn) bn) bn) đoán XHN Độ 92,54% chẩn 83,82% (62/67 nhạy 90,79% (69/76 (57/68 bn) bn) bn) đoán NMN Giá trị đoán 95,41% 89,86% 90,09% tiên (104/109 (62/69 (100/111 bn) bn) bn) dương XHN Giá 77,53% 96,61% tiên trị 98,41% (62/63 (69/89 (57/59 đoán bn) bn) bn) dương NMN Độ 96,51% chung 92,35% (166/172 xác 82,91% (131/158 (157/170 bn) bn) bn) Tỉ lệ 12,25% 19,39% 13,27% chẩn (24/196 (38/196 (26/196 đoán bn) bn) bn) không chắn BÀN LUẬN Nghiên cứu xây dựng hệ chuyên gia Tỉ lệ XHN NMN mẫu nghiên cứu 52,33% 47,67% Trong đó, theo y văn số nghiên cứu thống kê dịch tễ khác XHN ln chiếm tỉ lệ nhỏ NMN Tuy nhiên, tỉ lệ phù hợp với nghiên cứu riêng rẽ tiến hành bệnh viện Chợ Rẫy Theo chúng tơi, có khác biệt bệnh viện Chợ Rẫy tuyến trung ương, tuyến cuối, nơi tập trung bệnh nhân nặng Đột quỵ XHN thường có bệnh cảnh nặng nề hơn, cấp tính tiên lượng nặng nên nhập hay chuyển viện đến bệnh viện Chợ Rẫy nhiều Kết phân tích đặc điểm lâm sàng cho thấy mức độ biểu tần suất xuất đặc điểm lâm sàng XHN NMN có khác biệt nghiên cứu chẳng hạn HA tâm trương trung bình XHN mẫu nghiên cứu 90,46 ± 15,14 mmHg so với 106,62 ± 19,88 mmHg mẫu nghiên cứu Niphon Poungvarin tiến hành bệnh viện Siriraj Thailand Sự khác biệt lý giải đặc điểm lâm sàng XHN, NMN phụ thuộc vào nhiều yếu tố dịch tễ, địa lý, kinh tế xã hội, đội ngũ thầy thuốc thăm khám bệnh nhân, tiêu chuẩn đánh giá, cách thức lấy mẫu, xử trí ban đầu Vì vậy, áp dụng thang điểm lâm sàng cho tất địa phương có sai lệch định Thang điểm đánh giá tốt nơi lấy mẫu nghiên cứu xây dựng thang điểm hay áp dụng mẫu nghiên cứu có đặc tính mẫu xây dựng thang điểm Do đó, cần có phương pháp chẩn đoán lâm sàng khác linh hoạt, uyển chuyển hơn, có tính đến mối liên quan yếu tố dịch tễ, đặc điểm lâm sàng đặc trưng cho bệnh lý địa phương đồng thời tương hợp với cách thức thăm khám đánh giá người sử dụng Hệ chuyên gia “Sổ tay lâm sàng” xây dựng dựa sở phân tích cách vận dụng giải thuật xác suất Bayes Kết đánh giá hệ chuyên gia không dùng giá trị ngưỡng, cho thấy độ nhạy chẩn đoán XHN cao 97,03%, ngược lại độ nhạy chẩn đoán NMN tương đối thấp thấp XHN (82,61% so với 97,03%) Điều lý giải dấu hiệu, triệu chứng định tính NMN thường có biểu âm tính khơng đau đầu, khơng nơn ói; đó, giải thuật chẩn đốn thiết kế quan tâm đến triệu chứng có biểu dương tính Để cải thiện độ nhạy, độ xác hệ chuyên gia, đặt giá trị ngưỡng chẩn đoán Giá trị ngưỡng xem “rào cản” loại bỏ trường hợp chẩn đoán không xác định Với giá trị ngưỡng 0,85 (Pngưỡng = 0,85), kết đánh giá hệ chuyên gia chẩn đốn thơng qua số đánh giá cao trường hợp không dùng giá trị ngưỡng khác biệt có ý nghĩa thống kê: độ nhạy chẩn đoán NMN trước dùng giá trị ngưỡng 82,61% so với 95,65% sau dùng giá trị ngưỡng; độ xác chung trước dùng giá trị ngưỡng 90,16% so với sau dùng giá trị ngưỡng 97,58%; số khác cho thấy độ tin cậy cao sau dùng giá trị ngưỡng Nghiên cứu kiểm chứng hệ chuyên gia Đặc điểm mẫu kiểm chứng khơng có khác biệt có ý nghĩa thống kê so với mẫu nghiên cứu xây dựng hệ chuyên gia: tỉ lệ tuổi lớn 45 89,8% so với 88,08%, nam 56,12% so với 56,48%, XHN lều 56,12% so với 52,33%, NMN lều 43,88% so với 47,67% Kết phân tích dựa số độ nhạy, giá trị tiên đốn dương, độ xác, độ lệch chuẩn cho thấy gần khơng có khác biệt mẫu bệnh nhân: độ nhạy chẩn đoán XHN hệ chuyên gia mẫu kiểm định so với mẫu nghiên cứu 99,05% so với 98,96%, độ nhạy chẩn đoán NMN 92,54% so với 95,65%, độ xác chung 96,51% so với 97,58%, độ lệch chuẩn 0,1779 so với 0,1534 Các số đánh giá cho thấy hệ chuyên gia cho kết tốt thang điểm Siriraj thang điểm Nguyễn Bá Thắng 4: độ nhạy chẩn đoán XHN hệ chuyên gia so với thang điểm Siriraj Nguyễn Bá Thắng 99,05% so với 75,61% 98,04%; độ nhạy chẩn đoán NMN hệ chuyên gia 92,54% so với 90,79% 83,82%; độ xác chung 96,51% so với 82,91% 92,35%; tỉ lệ chẩn đốn khơng chắn 12,25% so với 19,39% 13,27% Tuy nhiên, tính chất mẫu nghiên cứu kiểm chứng tương đồng với mẫu nghiên cứu xây dựng hệ chuyên gia: hai mẫu nghiên cứu tiến hành địa điểm, người khám, tính chất lấy mẫu nên kết kiểm chứng chưa xác chưa thể suy diễn kết tốt, đáng tin cậy áp dụng diện rộng mẫu nghiên cứu khác KẾT LUẬN Hệ chuyên gia với giải thuật hợp lý mà nghiên cứu này, chúng tơi sử dụng giải thuật xác suất Bayes, cho kết chẩn đoán đáng tin cậy chẩn đốn phân biệt XHN NMN với độ xác chung 95% (96,51%) tỏ ưu điểm trội phương pháp lâm sàng khác: thang điểm Siriraj, thang điểm Nguyễn Bá Thắng xét riêng mẫu nghiên cứu Tuy nhiên, nghiên cứu giai đoạn ban đầu, đặt tảng cho hướng phát triển xây dựng hệ chuyên gia hồn chỉnh, ứng dụng chẩn đốn nhiều bệnh lý kiểm chứng hiệu thực tế cách đáng tin cậy  ... VẤN ĐỀ Sự phân biệt nhồi máu não (NMN) xuất huyết não (XHN) quan trọng bước xử trí ban đầu bệnh nhân đột quỵ cấp tiên lượng điều trị khác Hiện nước ta, máy CT scan cần thiết để chẩn đoán đột quỵ... xác suất xuất xuất huyết não (XHN) bệnh nhân có triệu chứng đau đầu (Đđ) P(XHN) = P(XHN/Đđ) * Trong : - P(XHN) : Xác suất xuất XHN - P(XHN/Đđ) : Xác suất xuất XHN triệu chứng đau đầu xuất - P(Đđ/XHN)... tiêu chuẩn chẩn đoán đột quỵ Tổ Chức Y Tế Thế Giới; nhập viện vịng 72 có hình ảnh CT sọ não vòng ngày sau khởi phát Nghiên cứu không bao gồm bệnh nhân xuất huyết khoang nhện, xuất huyết não thất