SỞ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THÀNH PHỐ CẦN THƠ

Khoa học, công nghệ và Đổi mới sáng tạo - Khơi dậy khát vọng kiến tạo tương lai

AI được sử dụng rộng rãi để phát hiện nhiễm trùng huyết sớm có thể khiến các bác sĩ nghi ngờ

[21/02/2024 14:58]

Theo một nghiên cứu mới của Đại học Michigan, phần mềm trí tuệ nhân tạo độc quyền được thiết kế để trở thành hệ thống cảnh báo sớm nhiễm trùng huyết không thể phân biệt bệnh nhân có nguy cơ cao và thấp trước khi họ được điều trị.

Nghiên cứu được công bố trên Tạp chí Bang Wisconsin, công cụ này có tên là Epic Sepsis Model, là một phần của phần mềm hồ sơ y tế điện tử của Epic, phục vụ 54% bệnh nhân ở Hoa Kỳ và 2,5% bệnh nhân trên toàn thế  giới. Nó tự động tạo ra các ước tính rủi ro nhiễm trùng huyết trong hồ sơ bệnh nhân nhập viện cứ sau 20 phút, điều mà các bác sĩ lâm sàng hy vọng có thể cho phép họ phát hiện khi nào bệnh nhân có thể bị nhiễm trùng huyết trước khi mọi việc trở nên tồi tệ.

Nhiễm trùng huyết là nguyên nhân gây ra 1/3 số ca tử vong tại bệnh viện ở Hoa Kỳ và điều trị sớm là chìa khóa giúp bệnh nhân sống sót. Người ta hy vọng rằng các dự đoán của AI có thể là công cụ giúp điều đó xảy ra, nhưng hiện tại, chúng dường như không khai thác được nhiều dữ liệu bệnh nhân hơn các bác sĩ lâm sàng.

Jenna Wiens, phó giáo sư khoa học và kỹ thuật máy tính và là tác giả của nghiên cứu cho biết, chúng tôi nghi ngờ rằng một số dữ liệu sức khỏe mà Mô hình Epic Sepsis dựa vào mã hóa, có thể vô tình khiến bác sĩ lâm sàng nghi ngờ rằng bệnh nhân bị nhiễm trùng huyết.

Ví dụ, bệnh nhân sẽ không được xét nghiệm máu và điều trị bằng kháng sinh cho đến khi họ bắt đầu xuất hiện các triệu chứng nhiễm trùng huyết. Mặc dù dữ liệu như vậy có thể giúp AI xác định rất chính xác các nguy cơ nhiễm trùng huyết, nhưng nó cũng có thể được đưa vào hồ sơ y tế quá muộn để giúp các bác sĩ lâm sàng tiến hành điều trị.

Sự không phù hợp này về thời gian giữa thời điểm thông tin có sẵn cho AI và thời điểm thông tin phù hợp nhất với các bác sĩ lâm sàng được thể hiện rõ trong đánh giá của các nhà nghiên cứu về cách Mô hình Epic Sepsis hoạt động đối với 77.000 người lớn nhập viện tại Đại học Y tế Michigan, bộ phận lâm sàng của Y học Michigan.

AI đã ước tính nguy cơ nhiễm trùng huyết của từng bệnh nhân trong hoạt động tiêu chuẩn của trung tâm y tế, vì vậy các nhà nghiên cứu chỉ cần lấy dữ liệu và thực hiện phân tích của họ. Gần 5% bệnh nhân bị nhiễm trùng huyết.

Để đo lường hiệu suất của AI, nhóm nghiên cứu đã tính toán xác suất AI cho điểm rủi ro cao hơn đối với những bệnh nhân được chẩn đoán nhiễm trùng huyết, so với những bệnh nhân chưa bao giờ được chẩn đoán nhiễm trùng huyết.

Khi đưa vào các dự đoán do AI đưa ra ở tất cả các giai đoạn nằm viện của bệnh nhân, AI có thể xác định chính xác bệnh nhân có nguy cơ cao trong 87% thời gian. Tuy nhiên, AI chỉ đúng 62% khi sử dụng dữ liệu bệnh nhân được ghi lại trước khi bệnh nhân đáp ứng các tiêu chí về nhiễm trùng huyết. Có lẽ đáng chú ý nhất là mô hình chỉ cho điểm rủi ro cao hơn đối với 53% bệnh nhân bị nhiễm trùng huyết khi dự đoán bị hạn chế trước khi yêu cầu cấy máu.

Phát hiện cho thấy mô hình đang đưa ra tín hiệu về việc liệu bệnh nhân có được xét nghiệm chẩn đoán hoặc điều trị hay không khi đưa ra dự đoán. Vào thời điểm đó, các bác sĩ lâm sàng đã nghi ngờ rằng bệnh nhân của họ bị nhiễm trùng huyết, vì vậy các dự đoán của AI khó có thể tạo ra sự khác biệt.

https://www.technology.org
Bản quyền @ 2017 thuộc về Sở Khoa học và Công nghệ thành phố Cần Thơ
Địa chỉ: Số 02, Lý Thường kiệt, phường Tân An, quận Ninh Kiều, thành phố Cần Thơ
Điện thoại: 0292.3820674, Fax: 0292.3821471; Email: sokhcn@cantho.gov.vn
Trưởng Ban biên tập: Ông Trần Đông Phương An - Phó Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ thành phố Cần Thơ