Từ tháng 5/2022 các nhà khoa học bệnh viện Nhân dân Gia Định và Đại học Y dược TP HCM xây dựng mô hình ứng dụng AI vào chẩn đoán bệnh viêm ruột thừa cấp. Mục tiêu nghiên cứu nhằm hỗ trợ bác sĩ có công cụ đánh giá tình trạng bệnh viêm ruột thừa cấp, đặc biệt ở cơ sở y tế vùng sâu vùng xa, nơi thiếu trang thiết bị hiện đại.

Nhóm thu thập dữ liệu từ hơn 3.000 bệnh nhân từng điều trị viêm ruột thừa tại bệnh viện Nhân dân Gia Định trong giai đoạn 2016 - 2021 gồm dữ liệu siêu âm và xét nghiệm máu để huấn luyện mô hình máy học.

Với kết quả siêu âm, nhóm xây dựng các dữ liệu về vị trí, khả năng thâm nhiễm xung quanh, hình ảnh dịch ổ bụng, đường kính... của ruột thừa. Với xét nghiệm máu, nhóm xây dựng dữ liệu các tổng số lượng bạch cầu, bạch cầu đa nhân trung tính và bạch cầu lymphô.

Khi người dùng nhập các thông tin dựa trên kết quả siêu âm và xét nghiệm máu lên website do nhóm xây dựng, với sự hỗ trợ của AI sẽ ghi nhận xác thực lại thông tin và cho kết quả về tỷ lệ khả năng có biến chứng. Kết quả độ chính xác mô hình đạt trên 85%, theo PGS.TS Thái Thanh Trúc, Khoa y tế công cộng, Đại học Y dược TP HCM.

PGS Thanh Trúc cho biết, việc thu thập dữ liệu của bệnh nhân để huấn luyện mô hình được nhóm thực hiện thủ công thông qua các bệnh án điện tử, bệnh án giấy, biên bản phẫu thuật... Nhiều dữ liệu được ghi lại bằng nhiều thuật ngữ chuyên môn khác nhau, không thống nhất. Nhóm đã sàng lọc, chuẩn hóa để thống nhất các thuật ngữ. Sau đó dữ liệu được đưa vào các mô hình máy học để huấn luyện với nhiều tình huống đa dạng về loại mô hình, tham số, dữ liệu để từ đó đúc kết được mô hình tối ưu có độ chính xác cao nhất.

Theo TS.BS Mai Phan Tường Anh, Phó khoa ngoại tiêu hóa, Bệnh viện Nhân dân Gia Định, viêm ruột thừa hiện nay được chia thành hai thể: không biến chứng (chưa vỡ) và có biến chứng (đã vỡ). Với tình trạng không biến chứng, bệnh nhân có thể được trì hoãn mổ, thậm chí điều trị bảo tồn bằng thuốc. Ở thể bệnh có biến chứng gây viêm phúc mạc hoặc áp xe ruột thừa thì cần phẫu thuật.

Với các cơ sở y tế có trang thiết bị hiện đại như các máy chụp cắt lớp điện toán (CTscan) hay cộng hưởng từ (MRI), việc đánh giá thể ruột thừa có biến chứng hay không biến chứng sẽ dễ dàng và chính xác.Tuy nhiên, ở các cơ sở y tế hạn chế về nguồn lực như bệnh viện vùng sâu vùng xa hay vùng hải đảo, việc chẩn đoán viêm ruột thừa chủ yếu thông qua kinh nghiệm thăm khám lâm sàng và các xét nghiệm cơ bản, theo bác sĩ Tường Anh.

Công cụ ứng dụng AI được nhóm phát triển có thể hỗ trợ bác sĩ phân biệt hai thể viêm ruột thừa, làm cơ sở quyết định điều trị tại chỗ hay chuyển lên tuyến trên... Các cơ sở y tế thông thường đều có máy siêu âm, xét nghiệm máu đơn giản nên nhóm quyết định xây dựng cơ sở dữ liệu chẩn đoán bệnh dựa trên chỉ số khách quan từ hai cận lâm sàng này. "Các đề xuất do máy đưa ra chỉ mang ý nghĩa tham khảo. Quyền quyết định điều trị bệnh nhân vẫn thuộc về bác sĩ", bác sĩ Tường Anh nói.

Theo nhóm nghiên cứu, công cụ ứng dụng trên website không lưu trữ bất kỳ thông tin nào của người sử dụng. Sắp tới, nhóm dự định sẽ bổ sung thêm dữ liệu từ bệnh nhân 6 tháng một lần để máy tự học liên tục giúp mô hình trí tuệ nhân tạo có độ chính xác cao hơn.

Hiện sản phẩm được sử dụng tại Bệnh viện Nhân dân Gia Định và một bệnh viện tuyến huyện tại TP HCM. Nhóm mong muốn chuyển giao sản phẩm tới một số cơ sở y tế ở vùng sâu vùng xa, nơi không có đầy đủ trang thiết bị để hệ thống có thể hỗ trợ bác sĩ hiệu quả.

Nguồn: vnexpress.net