Hỗ trợ quyết định dựa trên AI cho ngừng tim có thể tạo ra sự khác biệt lớn đối với công việc của bác sĩ

Khi bệnh nhân được chăm sóc sau khi tim ngừng đập, các bác sĩ giờ đây có thể — bằng cách nhập dữ liệu bệnh nhân vào một ứng dụng dựa trên web — tìm hiểu xem hàng nghìn bệnh nhân tương tự đã trải qua tình trạng như thế nào. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Gothenburg đã phát triển ba hệ thống hỗ trợ quyết định ngừng tim như vậy, trong tương lai có thể tạo ra sự khác biệt lớn đối với công việc của các bác sĩ.

Một trong những công cụ hỗ trợ quyết định này (SCARS-1), hiện đã được xuất bản, có thể tải xuống miễn phí từ trang web Nghiên cứu Máy học về Ngừng Tim ở Gothenburg. Tuy nhiên, kết quả từ thuật toán cần được giải thích bởi những người có kỹ năng phù hợp. Hỗ trợ ra quyết định dựa trên AI đang mở rộng mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và các cuộc thảo luận rộng rãi đang được tiến hành về cách các dịch vụ chăm sóc cũng như bệnh nhân có thể hưởng lợi nhiều nhất từ ​​nó.

Ứng dụng truy cập dữ liệu từ Sổ đăng ký hồi sức tim phổi của Thụy Điển trên hàng chục nghìn trường hợp bệnh nhân. Các nhà nghiên cứu của Đại học Gothenburg đã sử dụng một hình thức học máy tiên tiến để dạy các mô hình dự đoán lâm sàng nhằm nhận ra các yếu tố khác nhau đã ảnh hưởng đến kết quả trước đó. Các thuật toán tính đến nhiều yếu tố liên quan, chẳng hạn như ngừng tim, phương pháp điều trị được cung cấp, tình trạng sức khỏe kém, thuốc men và kinh tế xã hội trước đây.

Phương pháp dựa trên bằng chứng mới

Sẽ mất vài năm trước khi các khuyến nghị chính thức về ngừng tim có khả năng bao gồm hỗ trợ quyết định dựa trên AI, nhưng các bác sĩ có thể tự do sử dụng các mô hình dự đoán này và các phương pháp mới, dựa trên bằng chứng khác. Nhóm nghiên cứu làm việc về hỗ trợ quyết định ngừng tim do Araz Rawshani, một nhà nghiên cứu tại Học viện Sahlgrenska của trường Đại học và là bác sĩ nội trú về tim mạch tại Bệnh viện Đại học Sahlgrenska, đứng đầu.

Cả tôi và một số đồng nghiệp của tôi, những người điều trị cấp cứu bệnh nhân ngừng tim đã bắt đầu sử dụng các mô hình dự đoán như một phần trong quy trình của chúng tôi để quyết định mức độ chăm sóc. Câu trả lời từ những công cụ này thường có nghĩa là chúng tôi nhận được xác nhận về các lượt xem mà chúng tôi đã đạt được. Tuy nhiên, điều đó giúp chúng tôi không bắt bệnh nhân phải điều trị đau đớn mà rất ít khả năng mang lại lợi ích cho bệnh nhân, đồng thời tiết kiệm các nguồn lực chăm sóc.”

Araz Rawshani, nhà nghiên cứu tại Học viện Sahlgrenska của trường Đại học và bác sĩ nội trú về tim mạch tại Bệnh viện Đại học Sahlgrenska

Chính xác cao

Đến nay, nhóm nghiên cứu đã xuất bản hai công cụ hỗ trợ ra quyết định. Một mô hình dự đoán lâm sàng, được gọi là SCARS-1, được trình bày trên tạp chí eBioMedicine của The Lancet. Mô hình này cho biết liệu một trường hợp bệnh nhân mới có giống với các trường hợp khác trước đó hay không, trong đó, 30 ngày sau khi tim ngừng đập, bệnh nhân sống sót hay tử vong.
Độ chính xác của mô hình cao bất thường. Chỉ dựa trên mười yếu tố quan trọng nhất, mô hình này có độ nhạy 95% và độ đặc hiệu 89%. “Giá trị AUC-ROC” (ROC là đường đặc tính hoạt động của máy thu đối với kiểu máy và AUC là diện tích dưới đường cong ROC) đối với kiểu máy này là 0,97. Giá trị AUC-ROC cao nhất có thể là 1,0 và ngưỡng cho một mô hình phù hợp về mặt lâm sàng là 0,7.

Một mảnh của câu đố

Hỗ trợ quyết định này được phát triển bởi Fredrik Hessulf, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Học viện Sahlgrenska, Đại học Gothenburg, và bác sĩ gây mê tại Bệnh viện Đại học Sahlgrenska/Mölndal.

“Việc hỗ trợ quyết định này là một trong nhiều mảnh ghép trong một câu đố lớn: đánh giá tổng thể của bác sĩ về bệnh nhân. Chúng tôi có nhiều yếu tố khác nhau để xem xét khi quyết định có nên tiến hành hồi sức tim phổi hay không. Đó là một phương pháp điều trị đòi hỏi khắt khe mà chúng tôi chỉ nên áp dụng cho những bệnh nhân sẽ được hưởng lợi từ nó và có thể, sau thời gian nằm viện, có một cuộc sống có giá trị cho bản thân,” Hessulf nói.

Hình thức hỗ trợ này dựa trên 393 yếu tố ảnh hưởng đến cơ hội sống sót của bệnh nhân khi ngừng tim trong 30 ngày sau sự kiện. Độ chính xác cao của mô hình có thể được giải thích bằng số lượng lớn các trường hợp bệnh nhân (khoảng 55.000) mà thuật toán dựa trên đó và thực tế là mười trong số gần 400 yếu tố đã được tìm thấy có tác động lớn đến sự sống còn. Cho đến nay, yếu tố quan trọng nhất là liệu tim có lấy lại được nhịp tim khả thi sau khi bệnh nhân nhập viện cấp cứu hay không.

Nguy cơ ngừng tim mới

Công cụ hỗ trợ quyết định thứ hai được xuất bản đã được trình bày trên tạp chí Hồi sức. Công cụ này dựa trên dữ liệu từ những bệnh nhân sống sót sau cơn ngừng tim ngoài bệnh viện cho đến khi họ được xuất viện. Các mô hình dự đoán dựa trên 886 yếu tố trong 5098 trường hợp bệnh nhân từ Sổ đăng ký hồi sức tim phổi Thụy Điển. Công cụ này một phần nhằm mục đích giúp các bác sĩ xác định bệnh nhân nào có nguy cơ bị ngừng tim hoặc tử vong trong vòng một năm sau khi xuất viện sau khi ngừng tim. Nó cũng nhằm mục đích làm nổi bật những yếu tố nào là quan trọng đối với sự sống sót lâu dài sau khi ngừng tim — một khía cạnh của lĩnh vực chủ đề chưa được nghiên cứu kỹ lưỡng.

“Độ chính xác của công cụ này tương đối tốt. Nó có thể dự đoán với độ tin cậy khoảng 70 phần trăm liệu bệnh nhân sẽ chết hay sẽ bị ngừng tim trong vòng một năm. Giống như công cụ của Fredrik, công cụ này có lợi thế là chỉ cần một vài yếu tố Gustaf Hellsén, tiến sĩ nghiên cứu, người đã phát triển công cụ hỗ trợ quyết định này, cho biết có thể dự đoán kết quả gần như tốt như mô hình với hàng trăm biến số.

“Chúng tôi hy vọng,” ông tiếp tục, “sẽ thành công trong việc phát triển mô hình dự đoán này, để nâng cao độ chính xác của nó. Ngày nay, nó có thể hỗ trợ các bác sĩ trong việc xác định các yếu tố có ảnh hưởng quan trọng đến sự sống còn của bệnh nhân ngừng tim, những người sẽ xuất viện.”

Ba công cụ hỗ trợ quyết định cho các khía cạnh khác nhau của ngừng tim

Hiện tại, công cụ SCARS-1 (được phát triển bởi Fredrik Hessulf, giải quyết vấn đề sống sót và chức năng thần kinh 30 ngày sau khi ngừng tim) có sẵn để sử dụng dưới dạng ứng dụng trực tuyến. SCARS-2 (do Gustaf Hellsén phát triển và được thiết kế để hỗ trợ các quyết định về nguy cơ ngừng tim mới sau khi xuất viện) sẽ sớm ra mắt. Trong năm 2023, việc xuất bản SCARS-3 (đối với ngừng tim trong bệnh viện) cũng đã được lên kế hoạch.
Các bác sĩ và các chuyên gia y tế khác có thể đọc thêm về các công cụ hỗ trợ ra quyết định này và tải xuống các ứng dụng tại http://gocares.se.