Một nghiên cứu lâm sàng mới đây do công ty AISAP (Đơn vị tiên phong trong lĩnh vực chẩn đoán AI tại điểm chăm sóc) thực hiện đã cho thấy trí tuệ nhân tạo AI có thể phát hiện chính xác các vấn đề quan trọng về tim chỉ từ một hình ảnh siêu âm tim duy nhất.

Theo kết quả được công bố trên tạp chí khoa học Frontiers in Digital Health, mô hình học sâu của AISAP có khả năng nhận diện bệnh van tim và rối loạn chức năng thất tim với độ chính xác rất cao, ngay cả khi hình ảnh siêu âm được thực hiện bởi các bác sĩ không chuyên về tim mạch và cũng như thực hiện bằng thiết bị siêu âm cầm tay đơn giản.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng hơn 120.000 ca siêu âm tim để huấn luyện mô hình AI, sau đó tiến hành kiểm chứng trên một nhóm bệnh nhân theo dõi tiền cứu trong bối cảnh thực tế lâm sàng. Bằng cách phân tích các đặc điểm cấu trúc và chuyển động của tim trong suốt chu kỳ tim, hệ thống AI có thể phát hiện các dấu hiệu bệnh lý chỉ từ video siêu âm 2D thang xám tiêu chuẩn mà không cần đến những kỹ thuật phức tạp như Doppler màu.

Kết quả cho thấy hiệu suất chẩn đoán nổi bật: mô hình đạt chỉ số AUC lên tới 0,97 trong phát hiện phân suất tống máu giảm và 0,95 trong phát hiện rối loạn chức năng thất phải khi triển khai trong điều kiện thực tế. Những con số này cho thấy AI có thể hỗ trợ chẩn đoán tim mạch với độ tin cậy tiệm cận, thậm chí tương đương đánh giá của chuyên gia.

Theo bác sĩ Lior Fisher, tác giả chính của nghiên cứu, hiện công tác tại Viện Tim mạch Leviev thuộc Trung tâm Y tế Sheba (Israel), phát hiện này đánh dấu một bước chuyển quan trọng trong cách tiếp cận sàng lọc tim mạch hiện nay. Ông nhấn mạnh rằng việc chứng minh chỉ một góc siêu âm cũng có thể đạt độ chính xác cao trong chẩn đoán suy tim và bệnh van tim sẽ giúp loại bỏ nhiều rào cản kỹ thuật vốn tồn tại lâu nay trong siêu âm tim.

“Điều này cho phép nhiều bác sĩ hơn, kể cả không chuyên sâu về tim mạch, có thể phát hiện sớm các bệnh lý nguy hiểm ngay tại điểm chăm sóc, từ đó cải thiện đáng kể cơ hội điều trị kịp thời cho bệnh nhân”, bác sĩ Fisher cho biết.

Trong thực hành lâm sàng truyền thống, một ca siêu âm tim đầy đủ thường đòi hỏi kỹ thuật viên được đào tạo chuyên sâu, thực hiện nhiều mặt cắt hình ảnh khác nhau và cần bác sĩ tim mạch đọc kết quả. Toàn bộ quy trình này có thể kéo dài nhiều ngày, thậm chí nhiều tuần, đặc biệt tại các cơ sở y tế quá tải hoặc thiếu nhân lực chuyên môn.

Công nghệ của AISAP được kỳ vọng sẽ rút ngắn đáng kể quy trình chẩn đoán, hỗ trợ bác sĩ tuyến đầu tại khoa cấp cứu, phòng khám vùng sâu vùng xa hay các khoa nội đưa ra đánh giá nhanh với chất lượng tương đương chuyên gia tim mạch. Điều này đặc biệt có ý nghĩa đối với nhóm người trên 65 tuổi, nhóm đối tượng có tỷ lệ mắc bệnh van tim cao, trong đó việc phát hiện sớm đóng vai trò then chốt, thậm chí mang tính sống còn.

Ông Adiel Am-Shalom, CEO kiêm đồng sáng lập AISAP, cho biết nghiên cứu đã xác nhận tiềm năng lớn của AI trong việc trích xuất thông tin lâm sàng giá trị từ dữ liệu siêu âm tối thiểu. Theo ông, khả năng cung cấp đánh giá ở mức chuyên gia chỉ từ một hình ảnh duy nhất không chỉ hỗ trợ bác sĩ ra quyết định kịp thời ngay tại giường bệnh, mà còn có thể trở thành “phao cứu sinh” cho bệnh nhân ở bất kỳ đâu trên thế giới, đặc biệt tại những khu vực còn hạn chế về nguồn lực y tế.