Theo phóng viên TTXVN tại Tel Aviv, kết quả nghiên cứu được công bố trên tạp chí khoa học uy tín "npj Digital Medicine", do Giáo sư Joachim Behar và nghiên cứu sinh Eran Zvuloni thuộc Khoa Kỹ thuật Y sinh của Technion chủ trì. Công trình được thực hiện với sự phối hợp của các nhà khoa học và bác sĩ đến từ Trung tâm Y tế Rambam, Trung tâm Y tế Shaare Zedek, Đại học Hebrew Jerusalem và Quỹ Bảo hiểm y tế Leumit.
Mô hình AI mang tên "DeepHHF" được huấn luyện dựa trên khoảng 70.000 kết quả điện tâm đồ Holter theo dõi liên tục 24 giờ (Holter ECG) do Leumit Health Services thu thập. Điểm khác biệt cốt lõi của DeepHHF so với các phương pháp chẩn đoán truyền thống nằm ở cách tiếp cận dữ liệu: thay vì chỉ phân tích những bất thường đã biểu hiện rõ ràng, hệ thống phân tích trực tiếp dữ liệu điện tim thô để phát hiện các tín hiệu điện cực kỳ nhỏ - những tín hiệu mà mắt thường và ngay cả các bác sĩ giàu kinh nghiệm cũng khó nhận biết - nhưng lại có thể là dấu hiệu tiên lượng nguy cơ suy tim trong tương lai.
Suy tim hiện là một trong những thách thức y tế toàn cầu nghiêm trọng nhất, ảnh hưởng đến khoảng 64 triệu người trên thế giới, đặc biệt phổ biến ở người cao tuổi. Đây cũng là căn bệnh mà hiệu quả điều trị phụ thuộc rất lớn vào thời điểm phát hiện: can thiệp trước khi tim bị tổn thương không thể phục hồi sẽ mang lại kết quả vượt trội so với điều trị ở giai đoạn muộn.
Giáo sư Joachim Behar nhấn mạnh đây là mô hình đầu tiên trên thế giới có khả năng dự báo nguy cơ suy tim trong khoảng thời gian lên tới 5 năm chỉ từ dữ liệu điện tâm đồ Holter thông thường. Ông cho rằng việc ứng dụng phương pháp chẩn đoán không xâm lấn - vốn đã quen thuộc và phổ biến trong thực hành lâm sàng - sẽ tạo điều kiện thuận lợi để công nghệ này được tích hợp nhanh chóng vào hệ thống y tế hiện hành, từ đó giúp xác định sớm các bệnh nhân có nguy cơ cao, giảm thiểu số ca nhập viện cấp cứu, hạn chế biến chứng và tử vong.
