Ứng dụng trí tuệ nhân tạo xây dựng mạng neuron hỗ trợ chẩn đoán bệnh rối loạn nhịp tim

Rối loạn nhịp tim (còn đƣợc gọi là chứng loạn nhịp tim hoặc nhịp tim không đều) là một nhóm các tình trạng trong đó nhịp tim không đều, quá nhanh hoặc quá chậm. Nhịp tim quá nhanh trên 100 nhịp mỗi phút ở ngƣời lớn đƣợc gọi là nhịp tim nhanh, và nhịp quá chậm dƣới 60 nhịp mỗi phút đƣợc gọi là nhịp tim chậm. Nhiều loại rối loạn nhịp tim không có triệu chứng. Khi có triệu chứng, chúng có thể bao gồm đánh trống ngực hoặc cảm thấy tạm dừng giữa các nhịp tim. Trong trƣờng hợp nghiêm trọng hơn, có thể bị chóng mặt, ngất xỉu, khó thở hoặc đau ngực. Trong khi hầu hết các loại rối loạn nhịp tim không nghiêm trọng, một số ngƣời có thể dễ bị biến chứng nhƣ đột quỵ hoặc suy tim. Những ngƣời khác có thể dẫn đến ngừng tim. Chứng loạn nhịp tim ảnh hƣởng đến hàng triệu ngƣời. Tại châu Âu và Bắc Mỹ, tính đến năm 2014, rung tâm nhĩ ảnh hƣởng đến khoảng 2% đến 3% dân số dẫn đến 112.000 ca tử vong trong năm 2013 so với 29.000 ca vào năm 1990. Đột tử do tim là nguyên nhân của khoảng một nửa số ca tử vong bởi bệnh tim mạch và khoảng 15% tổng số ca tử vong trên toàn cầu. Khoảng 80% trƣờng hợp tử vong do tim đột ngột là kết quả của rối loạn nhịp thất. Chứng loạn nhịp tim có thể xảy ra ở mọi lứa tuổi nhƣng phổ biến hơn ở những ngƣời lớn tuổi. Chẩn đoán bệnh trong y học luôn là một lĩnh vực phức tạp do đối tƣợng của lĩnh vực này là con ngƣời. Hơn thế nữa, nguyên nhân bệnh rối loạn nhịp tim lại chƣa đƣợc xác định đầy đủ, biểu hiện bệnh lý ở các bệnh nhân cũng khác nhau và có nhiều dấu hiệu dễ nhầm lẫn với các bệnh khác. Mặt khác, việc chẩn đoán của y bác sĩ dựa trên kiến thức đã học và kinh nghiệm khám chữa bệnh nên phụ thuộc nhiều vào cảm xúc của ngƣời bác sĩ và mang tính chủ quan rất cao. Với mong muốn góp phần phát triển phƣơng pháp luận phục vụ việc chẩn đoán bệnh rối loạn nhịp tim và phát hiện bệnh sớm nhằm nâng cao hiệu quả trong điều trị bệnh, tôi chọn đề tài: ―Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Xây Dựng Mạng Neuron Hỗ Trợ Chẩn Đoán Bệnh Rối Loạn Nhịp Tim ” vì mạng neuron không mang tính chủ quan và cảm xúc của ngƣời bác sĩ vào chẩn đoán bệnh và là một trong những công cụ nhận dạng tốt nhất bởi các đặc trƣng sau: Khả năng học từ kinh nghiệm (khả năng đƣợc huấn luyện), khả năng xử lý song song với tốc độ xử lý nhanh, khả năng học thích nghi, khả năng khái quát hoá cho các đầu vào không đƣợc huấn luyện, nên có thể tiên đoán đƣợc đầu ra từ đầu vào không biết trƣớc. Mục tiêu của đồ án: Đồ án tập trung khảo sát các mô hình mạng neuron, áp dụng phƣơng pháp học máy mạng neuron và ứng dụng vào bài toán chẩn đoán bệnh rối loạn nhịp tim. Dựa vào bộ dữ liệu (Arrhythmia Data Set) về bệnh rối loạn nhịp tim của “Altay Guvenir, Burak Acar, and Haldun Muderrisoglu, khoa kỹ thuật máy tính và thông tin, Trƣờng đại học Bilkent Thổ Nhĩ Kỳ” và phần mềm Matlab, xây dựng mạng neuron truyền thẳng với thuật toán lan truyền ngƣợc hỗ trợ việc chẩn đoán bệnh rối loạn nhịp tim trong y tế. Nội dung chính của đồ án: Chƣơng I: Tổng quan về ứng dụng mạng neuron nhân tạo trong y tế. Chƣơng II: Thiết kế mạng neuron hỗ trợ chẩn đoán bệnh rối loạn nhịp tim sử dụng công cụ Neuron Network Toolbox trong phần mềm Matlab. Chƣơng III: Luyện mạng, thẩm định và thử nghiệm mạng. Chƣơng IV: Đánh giá và kết luận. Kết luận chung và đề xuất hƣớng nghiên cứu