Trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong y học đang ngày càng chứng minh được tính hữu ích bởi khả năng đánh giá chính xác có thể so sánh với trí tuệ con người trong chẩn đoán ảnh y tế.
NGHIÊN CỨU LÂM SÀNG Bước đầu đánh giá khả nhận biết rung nhĩ trí tuệ nhân tạo Kardia Alivecor Sử dụng thiết bị ghi điện tâm đồ lưu động Lê Tuấn Thành*, Phan Đình Phong*,**, Đỗ Dỗn Bách* Apurv Soni***, Jeroan J Allison***, Trần Quốc Long**** Viện Tim mạch Việt Nam, Bệnh viện Bạch Mai1 Bộ môn Tim mạch, Trường Đại học Y Hà Nội** Đại học Y khoa Massachusetts, Hoa Kỳ*** Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội**** TĨM TẮT Tổng quan: Trí tuệ nhân tạo ứng dụng y học ngày chứng minh tính hữu ích khả đánh giá xác so sánh với trí tuệ người chẩn đoán ảnh y tế [1] Một hệ chuyên gia trí tuệ nhân tạo sử dụng phần mềm Kardia Alivecor có khả sàng lọc rung nhĩ thông qua ghi nhận điện tim chuyển đạo Cục Quản Lý Thuốc Và Dược Phẩm Hoa Kỳ thông qua gần chứng minh khả sàng lọc rung nhĩ cộng đồng Mỹ Ấn Độ [2] Chúng tiến hành bước đầu đánh giá khả sàng lọc rung nhĩ thực tế lâm sàng Việt Nam sử dụng điện tim chuyển đạo phiên giải kết trí tuệ nhân tạo, với hợp tác nhà khoa học Đại học Y khoa Massachusetts, Hoa Kỳ Thiết kế nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang 60 đối tượng chia làm hai nhóm: Nhóm (n=31) có rối loạn nhịp tim bao gồm rung nhĩ xác định điện tim 12 chuyển đạo (26, 26.44%), ngoại tâm thu thất (5, 5.8%); Nhóm hai (n=29) có điện tim 12 chuyển đạo bình thường Các bệnh nhân tự nguyên tham gia nghiên cứu Thiết bị Kardia tài trợ Đại học Y Khoa Massachusetts điện cực có kích thước 2x4cm nhỏ gọn, kết nối với phần mềm Kardia Alivecor chạy điện thoại di động Bệnh nhân đặt hai ngón tay hai bên vào điện cực, phần mềm tự động ghi nhận chuyển đạo DI vòng 30 giây Sau ghi bệnh nhân tự động phiên giải ứng dụng trí tuệ nhân tạo 10 giây, từ đưa nhóm kết luận: “bình thường”, “có khả bị rung nhĩ”, “khơng xác định” Kết nghiên cứu: Kardia Alivecor trả lời xác 100% trường hợp bình thường (nhóm hai) có rối loạn nhịp nhanh/chậm Đối với trường hợp rung nhĩ bền bỉ, Kardia Alivecor trả lời xác “có khả bị rung nhĩ”, nhiên với trường hợp rung nhĩ cơn, kết đưa “bình thường” Trong số trường hợp ngoại tâm thu (NTT) thất có trường hợp ngoại tâm thu thất nhịp đơi bền bỉ bị chẩn đốn nhầm “có khả bị rung nhĩ”, trường hợp lại có câu 170 TẠP CHÍ TIM MẠCH HỌC VIỆT NAM - SỐ 90.2019 NGHIÊN CỨU LÂM SÀNG trả lời “bình thường” khơng ghi nhận nhịp NTT 30 giây Kardia có độ nhạy sàng lọc rung nhĩ 85.29%, độ đặc hiệu 93.54% nhóm đối tượng nghiên cứu Kết luận: Phần mềm Kardia Alivecor ứng dụng trí tuệ nhân tạo có giá trị cao định hướng chẩn đốn rung nhĩ khả thi áp dụng sàng lọc rung nhĩ cộng đồng Các tác giả cần cải thiện khả phần mềm để phân biệt rối loạn nhịp thất phức tạp ngoại tâm thu thất nhịp đôi với rung nhĩ, đồng thời bổ sung khả tùy chọn kéo dài thời gian ghi nhận (VD ghi 24h, ghi đêm) trường hợp rối loạn nhịp theo có tỷ lệ xuất thấp TỔNG QUAN Trí tuệ nhân tạo (TTNT) thời kì bùng nổ ứng dụng nhiều ngành công nghiệp đặc biệt y tế - chăm sóc sức khoẻ Nhiều nghiên cứu sử dụng TTNT để mơ khả chẩn đốn bác sĩ [3, 4] với hi vọng TTNT bổ sung, hỗ trợ người cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khoẻ TTNT với khả đặc biệt Học máy, Học biểu diễn, Học sâu, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên khai thác liệu y tế để hỗ trợ định [5] đưa chẩn đoán, lựa chọn phác đồ, dự đoán rủi ro, giảm thiểu lỗi y tế tăng suất chăm sóc sức khoẻ [6, 7] Một nghiên cứu tổng hợp công bố đầu năm 2019 tạp chí tiếng Radiology [1] chứng minh trí tuệ nhân tạo thức vượt người việc hạn chế sai sót y khoa từ năm 2015 (hình 1) Đây minh chứng cho thấy tính khả thi việc áp dụng TTNT việc hỗ trợ người đưa chẩn đoán, đặc biệt công việc sàng lọc bệnh Đột quỵ nguyên nhân tử vong lớn nam giới Việt Nam trưởng thành phụ nữ với 100.000 người chết hàng năm Một phần ba tất Hình nghiên cứu ImageNet Visual Recognition cho kết TTNT hạn chế sai sót chẩn đốn ảnh y tế tốt so với người từ 2015 Hình Cách tiến hành ghi điện tim chuyển đạo DI thiết bị Kardia ca mắc bệnh tử vong liên quan đến đột quỵ rung nhĩ, rối loạn nhịp tim phổ biến Phòng ngừa đột quỵ thơng qua việc xác định quản lý sớm rung nhĩ thuốc chống đông đường uống hứa hẹn giảm tỷ lệ tử vong nguyên nhân xuống 1/3 nguy đột quỵ 2/3 Tuy nhiên, dịch tễ học rung nhĩ người Việt Nam hạn chế Với dân số già nhanh chóng nguy rung nhĩ tăng lên, yếu tố tăng huyết áp, hút thuốc, đái tháo đường béo phì, tỷ lệ mắc rung nhĩ dự kiến tăng đột biến Việt Nam Do đó, cần phát triển cơng cụ sàng lọc rung nhĩ cho cộng đồng, bước quan TẠP CHÍ TIM MẠCH HỌC VIỆT NAM - SỐ 90.2019 171 NGHIÊN CỨU LÂM SÀNG trọng cần thiết phòng ngừa đột quỵ Phần mềm trí tuệ nhân tạo Kardia Alivecor chạy tảng điện thoại di động huấn luyện chuyên gia tim mạch Mỹ chấp thuận sử dụng Cục Quản lý Thuốc Thực phẩm Hoa Kỳ (FDA) có lựa chọn thiết bị điện cực tùy chọn: chuyển đạo chuyển đạo Người đo cần đặt hai ngón tay bên vào điện cực kích thước x cm, phần mềm tự động ghi nhận hoạt động điện học (chuyển đạo DI) vòng 30 giây Sau đó, kết tự động phiên giải sau khoảng 10 giây với nhóm kết luận: “bình thường”, “có khả bị rung nhĩ”, khơng xác định Ln có câu khuyến cáo: “cần kiểm tra lại chuyên gia tim mạch” câu trả lời khơng phải “bình thường” Đây kỹ thuật đơn giản, không xâm nhập người không cần chuyên mơn y tế tự làm cho thân Thiết bị nghiên cứu chứng minh giá trị sàng lọc rung nhĩ cộng đồng Mỹ Ấn Độ [2] Một nghiên cứu Apurv Soni làng Ấn Độ 354 người có độ tuổi từ 50 trở lên sử dụng thiết bị Kardia chuyển đạo phần mềm Kardia Alivecor tự động phiên giải, có đối chiếu với điện tâm đồ 12 chuyển đạo cho thấy vòng tuần sàng lọc tỷ lệ rung nhĩ cộng đồng 5.1%, có trường hợp rung nhĩ bền bỉ, lại rung nhĩ Chúng tơi tiến hành nghiên cứu với mục đích bước đầu đánh giá khả nhận biết rung nhĩ dựa điện tâm đồ chuyển đạo (DI) trí tuệ nhân tạo phần mềm Kardia Alivecor để xem xét việc phát triển kỹ thuật trở thành công cụ sàng lọc rung nhĩ cộng đồng Việt Nam Thiết kế nghiên cứu Nghiên cứu mơ tả cắt ngang có so sánh với nhóm chứng Nghiên cứu tiến hành 60 bệnh nhân tự nguyện tham gia, có hai nhóm: Nhóm (n=31) có rối loạn nhịp tim bao gồm rung nhĩ xác định điện tim 12 chuyển đạo (26, 26.44%), ngoại tâm thu thất (5, 5.8%); Nhóm hai nhóm chứng (n=29) có điện tim 12 chuyển đạo bình thường Các đối tượng nghiên cứu thu thập thơng tin tuổi, giới, chẩn đốn lâm sàng, chẩn đoán điện tim 12 chuyển đạo, chẩn đốn Kardia Alivecor đưa Lý chúng tơi lựa chọn số trường hợp ngoại tâm thu thất để đánh giá khả phân biệt rối loạn nhịp thất thất phần mềm Giả thuyết đặt Kardia Alivecor vào khác phức QRS để đưa khả bị rung nhĩ, điểm dẫn tới dương tính giả trường hợp có ngoại tâm thu thất với tỷ lệ cao Trong tổng số trường hợp ngoại tâm thu thất, lựa chọn trường hợp ngoại tâm thu thất nhịp đôi Kết nghiên cứu bàn luận Kardia Alivecor trả lời xác 100% trường hợp bình thường (nhóm hai) Đối với trường hợp rung nhĩ bền bỉ, Kardia Alivecor trả lời xác “có khả bị rung nhĩ”, nhiên với trường hợp rung nhĩ cơn, kết đưa “bình thường” Trong số trường hợp ngoại tâm thu (NTT) thất có trường hợp ngoại tâm thu thất nhịp đôi bền bỉ bị chẩn đốn nhầm “có khả bị rung nhĩ”, trường hợp lại có câu trả lời “bình thường” khơng ghi nhận nhịp NTT 30 giây Biểu đồ Phân bố nhóm 26; 44% 29; 48% 5; 8% Rung nhĩ 172 TẠP CHÍ TIM MẠCH HỌC VIỆT NAM - SỐ 90.2019 NTT thất Bình thường NGHIÊN CỨU LÂM SÀNG Bảng Kết chẩn đoán so sánh điện tim 12 chuyển đạo phiên giải bác sỹ tim mạch chuyển đạo phiên giải Kardia Alivecor Rung nhĩ bền bỉ Rung nhĩ NTT thất nhịp đơi NTT thất