Tạp chí Tim mạch học Việt Nam

Chi tiết bài viết

Mô tả chi tiết bài viết

Trang chủ
BÀI TỔNG QUAN Số phát hành: Số 107S - 2024 TIM MẠCH DỰ PHÒNG

Xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế và tim mạch

Nguyễn Ngọc Quang: Đại học Y Hà Nội; Phạm Mạnh Hùng: Trường Đại học Y Hà Nội;
Xuất bản: tháng 1 20, 2024
Views: 5

Tóm tắt

Hội nghị khoa học thường niên của Hội Tim mạch Hoa kỳ (AHA) luôn là sự kiện khoa học tim mạch quốc tế lớn nhất để khép lại một năm dương lịch. AHA 2023 tại Philadelphia, tháng 11 năm nay, đã giành không ít thời lượng để trình bày, chia sẻ và thảo luận vể các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) bên giường bệnh với những thử nghiệm lâm sàng lần đầu được công bố như: (1) thử nghiệm SPEC-AI1 sàng lọc bằng ống nghe kỹ thuật số trên gần 1200 phụ nữ mang thai và sau sinh ở Nigeria cho phép tăng gấp đôi số ca suy tim mới phát hiện (vốn sẽ bị bỏ sót theo cách chăm sóc thông thường), cho phép quản lý thích hợp kịp thời và giảm tử vong hoặc biến chứng; (2) thử nghiêm SPEECH trên 400 người lớn suy tim ở Israel, tận dụng công nghệ phân tích tiếng nói trên điện thoại thông minh để phát hiện sớm các dấu hiệu xấu đi của suy tim, đạt độ chính xác tới 71% trong việc phát hiện các sự kiện suy tim khoảng 3 tuần trước khi nhập viện; (3) thử nghiệm ARISE trên các bệnh nhân nhồi máu cơ tim ST chênh lên (STEMI) tại một bệnh viện ở Đài Loan ứng dụng AI hỗ trợ phân tích điện tâm đồ cho phép tăng khả năng chẩn đoán (giá trị dự báo dương 88% và giá trị dự báo âm 99,9%) cho phép chuyển bệnh nhân STEMI đến phòng thông tim sớm gần 10 phút; (4) thử nghiệm ORFAN2 đánh giá thêm nguy cơ viêm dựa trên lớp mỡ quanh động mạch vành (ĐMV)khi chụp cắt lớp đa dãy ĐMV thường quy làm tăng khả năng dự báo các biến cố tim mạch độc lập với các thang điểm nguy cơ trên lâm sàng (xếp lại khoảng 30% bệnh nhân lên nhóm nguy cơ cao hơn và khoảng 10% xuống nhóm nguy cơ thấp).
Số lượng thử nghiệm lâm sàng với các thiết bị y tế sử dụng trí tuệ nhân tạo hoặc học máy (AI/ML) ngày càng tăng trong những năm gần đây: từ 1 nghiên cứu năm 2010 lên tới 619 nghiên cứu năm 2022. Hệ thống sổ bộ về thử nghiệm lâm sàng của Tổ chức Y tế thế giới World Health Organization (WHO) International Clinical Trials Registry Platform (ICTRP) ghi nhận tổng số 2669 thử nghiệm được đăng tải trên trong giai đoạn 2010-2023 chủ yếu ở các chuyên khoa như chẩn đoán hình ảnh (27%), quản lý bệnh viện đa khoa (13%), tiêu hoá và tiết niệu (12%), thần kinh (10%) hay tim mạch (9%). Tuy nhiên đa số các nghiên cứu chỉ dừng ở quy mô quốc gia (97%) trong đó dẫn đầu là Trung quốc (1095 nghiên cứu), Mỹ (196), Nhật Bản (162) và Ấn Độ (139).3  
Trong nửa cuối năm 2023, lần đầu tiên, Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ FDA chấp thuận 2 thuật toán trí tuệ nhân tạo được sử dụng như các công cụ sàng lọc bệnh lý tim mạch, đều sử dụng điện tâm đồ để xác định suy tim có phân suất tống máu thấp (mô hình Anumana ECG-AI, FDA phê duyệt 10/2023) hoặc để xác định bệnh cơ tim phì đại (mô hình Viz.AI, được FDA phê duyệt 8/2023). Việc phê duyệt này đánh dấu thời điểm các mô hình ứng dụng trí tuệ nhân tạo thực sự được coi như một dạng thiết bị y tế độc lập (SAMD - software as a medical device), cạnh tranh trực tiếp với các biện pháp chẩn đoán và điều trị khác (thuốc, sinh phẩm, thiết bị y tế…) trong tim mạch.4 
Cộng hưởng với những câu chuyện ồn ào về ChatGPT và OpenAI trong những tháng cuối của năm 2023, mọi người bắt đầu có cảm giác trí tuệ nhân tạo đã tới rất gần… 

Từ khóa
Trí tuệ nhân tạo Tim mạch Thử nghiệm lâm sàng Suy tim Điện tâm đồ

Tài liệu tham khảo

1.
Adedinsewo DA, Morales-Lara AC, Dugan J, et al. Screening for peripartum cardiomyopathies using artificial intelligence in Nigeria (SPEC-AI Nigeria): Clinical trial rationale and design. Am Heart J. 2023;261:64-74. doi:10.1016/j.ahj.2023.03.008
2.
West HW, Siddique M, Williams MC, et al. Deep-Learning for Epicardial Adipose Tissue Assessment With Computed Tomography: Implications for Cardiovascular Risk Prediction. JACC Cardiovasc Imaging. 2023;16(6):800-816. doi:10.1016/j.jcmg.2022.11.018
3.
Serra-Burriel M, Locher L, Vokinger KN. Development Pipeline and Geographic Representation of Trials for Artificial Intelligence/Machine Learning–Enabled Medical Devices (2010 to 2023). NEJM AI 2024;1(1):AIp2300038. doi: 10.1056/AIpc2300038.
4.
YL M. FDA Clears AI-ECG Screening Tools for CV Care. (https://www.tctmd.com/news/fda-clears-ai-ecg-screening-tools-cv-care-whats-next-grabs).
5.
Singhal K, Azizi S, Tu T, et al. Large language models encode clinical knowledge [published correction appears in Nature. 2023 Jul 27;:]. Nature. 2023;620(7972):172-180. doi:10.1038/s41586-023-06291-2
6.
Lim ZW, Pushpanathan K, Yew SME, et al. Benchmarking large language models' performances for myopia care: a comparative analysis of ChatGPT-3.5, ChatGPT-4.0, and Google Bard. EBioMedicine. 2023;95:104770. doi:10.1016/j.ebiom.2023.104770
7.
Goodman RS, Patrinely JR, Stone CA Jr, et al. Accuracy and Reliability of Chatbot Responses to Physician Questions. JAMA Netw Open. 2023;6(10):e2336483. doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.36483
8.
Patel SB, Lam K. ChatGPT: the future of discharge summaries?. Lancet Digit Health. 2023;5(3):e107-e108. doi:10.1016/S2589-7500(23)00021-3
9.
Smith AL, Greaves F, Panch T. Hallucination or Confabulation? Neuroanatomy as metaphor in Large Language Models. PLOS Digit Health. 2023;2(11):e0000388. doi:10.1371/journal.pdig.0000388
10.
The Lancet Digital Health. Large language models: a new chapter in digital health. Lancet Digit Health. 2024;6(1):e1. doi:10.1016/S2589-7500(23)00254-6
11.
Boonstra MJ, Weissenbacher D, Moore JH, Gonzalez-Hernandez G, Asselbergs FW. Artificial intelligence: revolutionizing cardiology with large language models. Eur Heart J. doi:10.1093/eurheartj/ehad838
12.
Suran M, Hswen Y. How to Navigate the Pitfalls of AI Hype in Health Care. JAMA. doi:10.1001/jama.2023.23330
Xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế và tim mạch

Tệp

Lượt xem bài5
Lượt xem tài liệu0
Lượt tải xuống0
Chuyên mục BÀI TỔNG QUAN
Số phát hành Số 107S - 2024
Category TIM MẠCH DỰ PHÒNG
Trang 141-145
Chủ sở hữu bản quyền 2024 Tạp chí Tim mạch học Việt Nam