Bệnh viện ở TPHCM có thiết bị "độc" hình cánh quạt chống tái phát đột quỵ

Bác sĩ chuyên khoa 2 Lê Hiền Cẩm Thu, Trưởng khoa Tim mạch 3, Bệnh viện Nguyễn Trãi (TPHCM) chia sẻ, rung nhĩ là một dạng rối loạn nhịp tim phổ biến. Trong đó, các xung điện trong tim hoạt động không đều dẫn đến việc không co bóp hiệu quả, làm tăng nguy cơ đột quỵ, suy tim và tử vong.

Đặc biệt, đối với bệnh nhân sau đột quỵ, nguy cơ mắc rung nhĩ rất cao. Nếu không phát hiện sớm, bệnh nhân có thể dẫn đến đột quỵ tái phát và các biến chứng nguy hiểm khác.

Ứng dụng AI tầm soát rung nhĩ, ngừa đột quỵ

Trước đây, việc tầm soát rung nhĩ chủ yếu dựa vào các phương pháp truyền thống như điện tâm đồ hoặc theo dõi lâm sàng. Tuy nhiên, không phải lúc nào bệnh nhân cũng có triệu chứng rõ ràng, và việc theo dõi liên tục rất khó khăn.

Nhiều bệnh nhân, đặc biệt là người cao tuổi hoặc sau đột quỵ, có thể không phát hiện được rung nhĩ, cho đến khi xảy ra biến chứng nghiêm trọng.

Hiện nay, việc sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) phân tích tín hiệu điện tâm đồ để nhận diện các dấu hiệu bất thường của nhịp tim, từ đó đưa ra cảnh báo sớm đã mang lại nhiều hiệu quả và lợi ích cho bệnh nhân.

Để phát triển mô hình ứng dụng AI tầm soát rung nhĩ (AI Afib) thông qua thiết bị đeo thông minh đòi hỏi sự kết hợp giữa các chuyên gia trong lĩnh vực y học và trí tuệ nhân tạo.

Một trong những thử thách lớn là làm sao để AI có thể nhận diện chính xác các hình ảnh rung nhĩ rất đa dạng từ tín hiệu điện tâm đồ.

Theo bác sĩ Thu, để giải quyết vấn đề nêu trên, Bệnh viện Nguyễn Trãi đã phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo thông minh để tầm soát rung nhĩ qua điện tim, kết hợp với thiết bị đeo thông minh.

Với độ nhạy lên đến 100% và độ đặc hiệu 88%, mô hình này có khả năng tầm soát chính xác rung nhĩ. Cụ thể, khi có những dấu hiệu bất thường, thiết bị sẽ gửi tín hiệu về máy chủ giúp bác sĩ quản lý sẽ nhận biết được rung nhĩ, từ đó có động thái can thiệp kịp thời cho bệnh nhân.

Bác sĩ chuyên khoa 2 Hà Minh Châu, Phó trưởng khoa Nội thần kinh, Bệnh viện Nguyễn Trãi cho biết: "Tín hiệu điện tâm đồ sẽ được ghi nhận và chuyển trực tiếp từ thiết bị đeo đến điện thoại thông minh qua Bluetooth rồi lên hệ thống máy chủ, nơi AI sẽ phân tích và phát hiện có rung nhĩ hay không.

Thiết bị này nhỏ gọn và tiện dụng, giúp cho bệnh nhân có thể dễ dàng sử dụng để theo dõi sức khỏe liên tục, ngay cả khi bệnh nhân không đến bệnh viện. Từ đó, giúp giảm bớt gánh nặng cho bác sĩ trong việc phải theo dõi điện tâm đồ thời gian dài".

Hơn nữa, hình thức dạy học cho AI nói trên vẫn đang được thực hiện liên tục, nên theo thời gian, năng lực chẩn đoán rung nhĩ của AI sẽ càng được nâng cao, tiệm cận với vai trò của một bác sĩ.

Giải pháp hướng đến chăm sóc sức khỏe cộng đồng

Ông Nguyễn Quốc Hải (ngụ quận Bình Thạnh, TPHCM) đang điều trị tại phòng khám tim mạch, Bệnh viện Nguyễn Trãi. Anh cho biết, trước đây đã từng bị đột quỵ nghi ngờ liên quan đến rung nhĩ nên rất lo lắng. Bởi theo bác sĩ, nếu để xảy ra đột quỵ lần 2, bệnh nhân sẽ rất nguy hiểm đến tính mạng.

"Nhờ thiết bị đeo này, tôi cảm thấy yên tâm hơn rất nhiều, vì không phải đến bệnh viện quá thường xuyên mà vẫn theo dõi được nhịp tim liên tục, bác sĩ cũng phát hiện sớm bệnh rung nhĩ thông qua hệ thống trí tuệ nhân tạo", ông Hải chia sẻ.

Tiến sĩ, bác sĩ Nguyễn Văn Sĩ, Phòng khám Y học gia đình, Bệnh viện Nguyễn Trãi, Trưởng nhóm nghiên cứu AI Afib cho hay, mô hình trên được xây dựng từ dữ liệu tương đương gần 400.000 băng nhịp từ của nhiều bệnh nhân khác nhau, để đảm bảo có thể nhận diện chính xác các băng nhịp rung nhĩ.

Bên cạnh việc hỗ trợ và giảm tải lượng công việc cho các bác sĩ, sản phẩm này còn hướng đến chăm sóc sức khỏe cộng đồng qua việc chủ động tầm soát rung nhĩ trên những đối tượng tăng nguy cơ.

Sản phẩm rất phù hợp để nhân rộng ở tuyến y tế cơ sở, những trạm y tế phường, xã, nơi sự thiếu hụt nguồn lực con người luôn là thách thức.

Bác sĩ chuyên khoa 2 Lê Thanh Phong, Phó Giám đốc Bệnh viện Nguyễn Trãi cho biết, mô hình nêu trên là bước đầu trong việc ứng dụng công nghệ AI tầm soát các bệnh lý tim mạch. Trong tương lai, đơn vị sẽ mở rộng mô hình sang các bệnh lý khác.