Tạp chí Tim mạch học Việt Nam

Chi tiết bài viết

Mô tả chi tiết bài viết

Trang chủ
Số phát hành:

Quản lý tăng huyết áp trong thời đại công nghệ số - Đâu là giải pháp tối ưu?

Views: 2
doi:10.58354/jvc.119.2025.1022

Tóm tắt

Tăng huyết áp – “ kẻ giết người thầm lặng” đã, đang và sẽ là một mối quan tâm toàn cầu với những gánh nặng về tỷ lệ tử vong lẫn chi phí điều trị ngày một tăng. Các khuyến cáo về chẩn đoán và điều trị luôn được cập nhật liên tục nhưng tỷ lệ bệnh nhân đạt mục tiêu điều trị vẫn chưa được như mong đợi. Điều này đặt ra vấn đề cần phải có thêm nhiều phương pháp hỗ trợ bệnh nhân hơn nữa bên cạnh cách quản lý điều trị truyền thống. Hiện nay, việc quản lý điều trị tăng huyết áp ngày càng đa dạng với nhiều mô hình khác nhau đặc biệt là trong thời đại công nghệ thông tin đang ngày càng phát triển, hồ sơ bệnh án thường được quản lý bằng phần mềm. Do đó, trí tuệ nhân tạo được triển khai với các mô hình dự đoán tăng huyết áp, xây dựng chẩn đoán, phân tầng nguy cơ và xác định điều trị một cách cá thể hoá cho người bệnh. Về phía người bệnh cũng được hưởng lợi từ các ứng dụng theo dõi, nhắc nhở uống thuốc, kiểm tra triệu chứng báo động, tư vấn từ xa góp phần quản lý tăng huyết áp tốt hơn.

Từ khóa
Tăng huyết áp trí tuệ nhân tạo sức khoẻ số.

Tài liệu tham khảo

1.
1. Ministry of Science and Technology (Vietnam). Artificial Intelligence in Healthcare. 2024.
2.
2. Ho Chi Minh City Department of Science and Technology. Artificial Intelligence Technologies for Healthcare: Global Research Trends and Application Solutions in Vietnam. 2024.
3.
3. Nguyen TT, Vo TC, Tran KS. Treatment adherence and demand for digital technology in hypertension management at Can Tho University of Medicine and Pharmacy Hospital. Vietnam Med J. 2025;551(3).
4.
4. Doan TPT. Treatment adherence and associated factors among outpatient hypertensive patients at Hanoi Medical University Hospital. Vietnam Med J. 2023;522(2).
5.
5. Bohr A. The rise of artificial intelligence in healthcare applications. In: Artificial Intelligence in Healthcare. Academic Press; 2020:25-60. doi:10.1016/B978-0-12-818438-7.00002-2
6.
6. Guan V, et al. Controlled trials evaluating the effect of artificial intelligence and machine learning applications in hypertensive patients: a systematic literature review. Heart Lung Circ. 2025;34(Suppl):S486-S487. doi:10.1016/j.hlc.2025.06.611
7.
7. Gudigar A, Kadri NA, Raghavendra U, et al. Automatic identification of hypertension and assessment of its secondary effects using artificial intelligence: a systematic review (2013–2023). Comput Biol Med. 2024;172:108207. doi:10.1016/j.compbiomed.2024.108207
8.
8. Huynh VM. Blood pressure screening during the May Measurement Month 2017 programme in Vietnam—South-East Asia and Australasia. 2019.
9.
9. Huynh VM. May Measurement Month 2018: an analysis of blood pressure screening results from Vietnam. Eur Heart J Suppl. 2020;22(Suppl H):139-141. doi:10.1093/eurheartj/suaa047
10.
10. Huynh VM, et al. May Measurement Month 2022: an analysis of blood pressure screening results from Vietnam. Eur Heart J Suppl. 2025; 27(Suppl):suaf057. doi:10.1093/eurheartjsupp/suaf057
11.
11. Legesse JB. Artificial intelligence in healthcare: a bibliometric analysis. Telemat Inform Rep. 2023;9:100041. doi:10.1016/j.teler.2023.100041
12.
12. Kearney PM, Whelton M, Reynolds K, et al. Global burden of hypertension: analysis of worldwide data. Lancet. 2005;365(9455):217-223. doi:10.1016/S0140-6736(05)17741-1
13.
13. Li C, Fan S, Li H. Effectiveness of a community hypertension management model based on home smart blood pressure monitoring using IoT technology. Front Public Health. 2024;12:1428310. doi:10.3389/fpubh.2024. 1428310
14.
14. Mancia G, et al. 2023 ESH guidelines for the management of arterial hypertension. J Hypertens. 2023;41(12):1874-2071. doi:10.1 097/HJH.0000000000003480
15.
15. Mills KT, Stefanescu A, He J. Global disparities of hypertension prevalence and control: a systematic analysis of population-based studies from 90 countries. Circulation. 2016;134(6):441-450. doi:10.1161/CIRCULATIO NAHA.115.018912
16.
16. Srivastava R. Applications of artificial intelligence in medicine. Explor Res Hypothesis Med. 2024;9(2):138-146. doi:10.14218/ERHM.2023.00087
17.
17. Statista. Forecast of internet, social media, and smartphone penetration in Vietnam from 2010 to 2025. 2025.
18.
18. Teng TQ, et al. Efficiency of remote monitoring and guidance in blood pressure management: a randomized controlled trial. BMC Med. 2025;23(1):459. doi:10.1186/s12916-025-03459-2
19.
19. Unger T, Borghi C, Charchar F, et al. 2020 International Society of Hypertension global hypertension practice guidelines. Hypertension. 2020;75(6):1334-1357. doi:10. 1161/HYPERTENSI ONAHA.120.15026
20.
20. Visco V, et al. Artificial intelligence in hypertension management: an ace up your sleeve. J Cardiovasc Dev Dis. 2023;10(2):74. doi:10.3390/jcdd10020074
21.
21. World Health Organization. Global Report on Hypertension: The Race Against a Silent Killer. World Health Organization; 2023.
22.
22. Yoon M, et al. Self-monitoring of blood pressure and feedback via mobile app in treatment of uncontrolled hypertension: the SMART-BP randomized clinical trial. Mayo Clin Proc. 2025;100(7):840-853. doi:10.1016/j.mayocp.2024.12.014
23.
23. Zhou J, et al. Artificial intelligence in the management of hypertension: a narrative review. Vis Comput. 2025;41:1-15. doi:10.1007/s00371-025-03041-9

Tệp

Article Views2
Document Views0
Downloads0