Công ty AISAP – đơn vị tiên phong trong lĩnh vực chẩn đoán AI tại điểm chăm sóc (Point-of-Care Diagnostics) - vừa công bố nghiên cứu trên tạp chí khoa học Frontiers in Digital Health. Nghiên cứu cung cấp bằng chứng lâm sàng cho thấy mô hình học sâu của AISAP có thể nhận diện bệnh van tim và rối loạn chức năng thất tim với độ chính xác cao, ngay cả khi hình ảnh siêu âm được thực hiện bởi bác sĩ không chuyên tim mạch và bằng thiết bị cầm tay.
Nghiên cứu sử dụng hơn 120.000 ca siêu âm tim để huấn luyện mô hình AI, sau đó kiểm chứng trên một nhóm bệnh nhân theo dõi tiền cứu trong thực tế lâm sàng. Bằng cách phân tích các đặc điểm cấu trúc và chuyển động của tim trong suốt chu kỳ tim, AI có thể phát hiện các dấu hiệu bệnh lý chỉ từ video siêu âm 2D thang xám tiêu chuẩn, không cần đến các kỹ thuật phức tạp như Doppler màu.
Kết quả cho thấy hiệu suất chẩn đoán rất cao khi AI đạt 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 trong điều kiện triển khai thực tế.
Theo bác sĩ Lior Fisher, tác giả chính của nghiên cứu hiện đang công tác tại Viện Tim mạch Leviev (Trung tâm Y tế Sheba của Israel), phát hiện này đánh dấu bước chuyển quan trọng trong cách tiếp cận sàng lọc tim mạch. Ông nhấn mạnh: “Việc chứng minh rằng chỉ một góc siêu âm cũng có thể đạt độ chính xác cao trong chẩn đoán suy tim và hở van tim giúp loại bỏ rào cản kỹ thuật của siêu âm tim, cho phép nhiều bác sĩ hơn phát hiện sớm các bệnh lý nguy hiểm ngay tại điểm chăm sóc".
Trong thực hành lâm sàng truyền thống, một ca siêu âm tim đầy đủ đòi hỏi kỹ thuật viên được đào tạo chuyên sâu, nhiều mặt cắt hình ảnh và bác sĩ tim mạch để đọc kết quả – quy trình có thể mất nhiều ngày, thậm chí nhiều tuần. Công nghệ của AISAP được kỳ vọng sẽ rút ngắn đáng kể quy trình này, hỗ trợ bác sĩ tuyến đầu tại khoa cấp cứu, phòng khám vùng sâu vùng xa hay khoa nội đưa ra đánh giá nhanh với chất lượng tương đương chuyên gia. Điều này đặc biệt quan trọng đối với nhóm người trên 65 tuổi thường có tỷ lệ mắc bệnh van tim cao và việc phát hiện sớm mang tính quyết định sống còn.
Ông Adiel Am-Shalom, CEO kiêm đồng sáng lập AISAP, cho biết nghiên cứu xác nhận tiềm năng của AI trong việc trích xuất thông tin lâm sàng có giá trị từ dữ liệu siêu âm tối thiểu. 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 tại giường bệnh, mà còn có thể trở thành ‘phao cứu sinh’ cho bệnh nhân ở bất kỳ đâu trên thế giới.
