AI Phát Hiện Bệnh Mạch Vành Tiềm Ẩn Qua X-Quang Ngực
Nghiên cứu mới: Các nhà khoa học đã chứng minh rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể xác định được canxi hóa động mạch vành trên phim X-quang ngực, từ đó dự đoán nguy cơ mắc bệnh mạch vành. Điều đáng chú ý là khả năng này của AI không phụ thuộc vào các yếu tố nguy cơ truyền thống như hút thuốc lá hoặc bệnh tiểu đường.
Nguồn: Tạp chí Hình ảnh Tim mạch - Lồng ngực
Điểm vôi hóa mạch vành:
- Định nghĩa: Điểm vôi hóa mạch vành là một chỉ số định lượng mức độ nghiêm trọng của tình trạng canxi hóa trong động mạch vành do quá trình xơ vữa. (Nguồn: ACC.org)
- Ý nghĩa tiên lượng: Chỉ số này có khả năng dự đoán các biến cố tim mạch trong tương lai, cũng như nguy cơ tử vong do mọi nguyên nhân ở những bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh mạch vành. (Nguồn: PubMed)
- Phương pháp đo: Điểm vôi hóa mạch vành thường được đo bằng chụp cắt lớp vi tính (CT) tim có gắn điện cực, không cần tiêm thuốc cản quang. Việc tính toán dựa trên diện tích vôi hóa trên các mặt cắt ngang, có trọng số theo độ đậm nhạt (tỷ trọng) của CT.
Phương pháp nghiên cứu:
- Mạng nơ-ron tích chập (DCNN): Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mạng nơ-ron tích chập sâu (DCNN) để phân tích phim X-quang ngực. DCNN là một loại AI đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý hình ảnh.
- So sánh với CT: Để huấn luyện AI, các nhà nghiên cứu đã so sánh kết quả phân tích phim X-quang ngực với điểm vôi hóa mạch vành đo được trên CT, vốn được coi là tiêu chuẩn vàng.
- Đánh giá nguy cơ: AI được huấn luyện để đánh giá nguy cơ mắc bệnh tim mạch trong 10 năm dựa trên hình ảnh X-quang ngực.
Kết quả:
- Dự đoán nguy cơ: Nghiên cứu cho thấy rằng AI có khả năng phát hiện vôi hóa mạch vành trên phim X-quang ngực và dự đoán nguy cơ mắc bệnh mạch vành cao hơn ở những người có dấu hiệu này.
- Độc lập với yếu tố nguy cơ: Thuật toán AI có thể dự đoán điểm số canxi một cách độc lập, không phụ thuộc vào các yếu tố nguy cơ tim mạch truyền thống.
Hạn chế:
- Nhiễu ảnh: Sự hiện diện của máy khử rung tim hoặc stent động mạch vành có thể gây nhiễu cho việc phân tích hình ảnh của AI.
- Độ chính xác: Độ chính xác của AI trong việc xác định vôi hóa mạch vành và tương quan với nguy cơ tim mạch vẫn còn ở mức khiêm tốn và cần được cải thiện thêm.
Ý nghĩa:
- Tiềm năng ứng dụng: Nghiên cứu này chứng minh tiềm năng của AI trong việc phát hiện các dấu hiệu bệnh tim mạch trên phim X-quang ngực, một công cụ chẩn đoán hình ảnh phổ biến và ít tốn kém.
- Hỗ trợ chẩn đoán: AI có thể hỗ trợ các bác sĩ trong việc đánh giá ban đầu cơn đau ngực tại khoa cấp cứu, giúp xác định những bệnh nhân cần được chẩn đoán và điều trị chuyên sâu hơn.
- Hướng phát triển: Nghiên cứu này mở ra hướng ứng dụng AI trong chẩn đoán và quản lý bệnh tim mạch, góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe tim mạch cho cộng đồng.