Tóm tắt
Tổng quan: Trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong y học đang ngày càng chứng minh được tính hữu ích bởi khả năng đánh giá chính xác có thể so sánh với trí tuệ con người trong chẩn đoán ảnh y tế [1]. Một hệ chuyên gia trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong phần mềm Kardia Alivecor có khả năng sàng lọc rung nhĩ thông qua ghi nhận điện tim một chuyển đạo đã được Cục Quản Lý Thuốc Và Dược Phẩm Hoa Kỳ thông qua gần đây đã chứng minh khả năng sàng lọc rung nhĩ trong cộng đồng tại Mỹ và Ấn Độ [2]. Chúng tôi tiến hành bước đầu đánh giá khả năng sàng lọc rung nhĩ trên thực tế lâm sàng tại Việt Nam sử dụng điện tim một chuyển đạo phiên giải kết quả bởi trí tuệ nhân tạo, với sự hợp tác của các nhà khoa học của Đại học Y khoa Massachusetts, Hoa Kỳ.
Thiết kế nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 60 đối tượng được chia làm hai nhóm: Nhóm một (n=31) có rối loạn nhịp tim bao gồm rung nhĩ đã xác định trên điện tim 12 chuyển đạo (26, 26.44%), và ngoại tâm thu thất (5, 5.8%); Nhóm hai (n=29) có điện tim 12 chuyển đạo bình thường. Các bệnh nhân đều tự nguyên tham gia nghiên cứu. Thiết bị Kardia được tài trợ bởi Đại học Y Khoa Massachusetts là bản điện cực có kích thước 2x4cm nhỏ gọn, kết nối với phần mềm Kardia Alivecor chạy trên điện thoại di động. Bệnh nhân đặt hai ngón tay hai bên vào bản điện cực, phần mềm tự động ghi nhận chuyển đạo DI trong vòng 30 giây. Sau đó bản ghi của bệnh nhân được tự động phiên giải bởi ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong 10 giây, từ đó đưa ra 3 nhóm kết luận: “bình thường”, “có khả năng bị rung nhĩ”, và “không xác định”.
Kết quả nghiên cứu: Kardia Alivecor trả lời chính xác 100% các trường hợp bình thường (nhóm hai) và có rối loạn nhịp nhanh/chậm. Đối với các trường hợp rung nhĩ bền bỉ, Kardia Alivecor trả lời chính xác “có khả năng bị rung nhĩ”, tuy nhiên với 2 trường hợp rung nhĩ cơn, kết quả đưa ra là “bình thường”. Trong số 5 trường hợp ngoại tâm thu (NTT) thất có 2 trường hợp là ngoại tâm thu thất nhịp đôi bền bỉ và bị chẩn đoán nhầm là “có khả năng bị rung nhĩ”, 3 trường hợp còn lại có câu trả lời là “bình thường” do không ghi nhận được bất kỳ nhịp NTT nào trong 30 giây. Kardia có độ nhạy trong sàng lọc rung nhĩ là 85.29%, độ đặc hiệu là 93.54% trên nhóm đối tượng nghiên cứu.
Kết luận: Phần mềm Kardia Alivecor ứng dụng trí tuệ nhân tạo có giá trị cao định hướng chẩn đoán rung nhĩ và khả thi khi áp dụng sàng lọc rung nhĩ tại cộng đồng. Các tác giả cần cải thiện khả năng của phần mềm để phân biệt các rối loạn nhịp thất phức tạp như ngoại tâm thu thất nhịp đôi với rung nhĩ, đồng thời bổ sung khả năng tùy chọn kéo dài thời gian ghi nhận (VD ghi 24h, ghi trong đêm) trong trường hợp rối loạn nhịp theo cơn hoặc có tỷ lệ xuất hiện thấp.
