AI phát hiện tín hiệu điện tim mới giúp dự đoán nguy cơ đột tử tim chính xác hơn xét nghiệm tiêu chuẩn

Mỗi năm, hàng trăm nghìn người trên thế giới tử vong vì ngừng tim đột ngột – hệ thống điện của tim ngừng hoạt động mà không báo trước, thường xảy ra ở những người không có tiền sử bệnh tim và không hề có dấu hiệu cảnh báo. Các bác sĩ từ lâu đã thiếu một công cụ đáng tin cậy để xác định ai có nguy cơ. Giờ đây, các nhà nghiên cứu tại Đại học California, Berkeley (UC Berkeley) đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện một tín hiệu tinh vi ẩn trong điện tâm đồ (EKG) thông thường, có thể thay đổi điều đó.

Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra điều gì?

Dưới sự dẫn dắt của Ziad Obermeyer tại Trường Y tế Công cộng UC Berkeley, nhóm nghiên cứu đã huấn luyện một mạng nơ-ron tích chập sâu (deep convolutional neural network) trên hơn 440.000 bản ghi EKG 12 chuyển đạo từ Thụy Điển, được liên kết với dữ liệu từ giấy chứng tử . AI đã học cách nhận ra các dạng hoạt động điện của tim mà mắt thường – và mọi xét nghiệm lâm sàng tiêu chuẩn – đều bỏ sót. Nó phát hiện ra một tín hiệu dạng sóng chưa từng được biết đến trước đây: phần cuối của sóng R ở chuyển đạo aVL bị biến dạng, một sự lệch tinh vi chưa từng được mô tả trong y văn .

Mô hình không chỉ tìm ra một dấu hiệu mới – nó tìm ra một dấu hiệu có ý nghĩa. Ở nhóm nguy cơ cao mà AI xác định, tỷ lệ đột tử tim hàng năm lên tới 7,0%, so với 4,6% ở nhóm nguy cơ cao nhất được xác định bằng xét nghiệm phân suất tống máu thất trái (LVEF) tiêu chuẩn .

Quy trình huấn luyện và kiểm chứng mô hình

Nhóm nghiên cứu đã áp dụng một quy trình chặt chẽ. Họ ghép hơn 440.000 EKG từ hồ sơ y tế Thụy Điển với dữ liệu giấy chứng tử để AI học được những dạng sóng nào thường xuất hiện trước các ca đột tử tim . Kiến trúc học sâu phân tích tín hiệu từ toàn bộ 12 chuyển đạo, chứ không chỉ các phép đo tổng hợp – cho phép nó tìm ra những mẫu phi tuyến tinh vi mà mắt người không thể thấy.

Để đảm bảo phát hiện không chỉ đặc thù cho Thụy Điển, mô hình đã được kiểm chứng ngoại vi trên hàng nghìn hồ sơ bệnh nhân độc lập từ Hoa Kỳ và Đài Loan. Các dự đoán vẫn chính xác ở các quần thể và hệ thống y tế khác nhau, cung cấp bằng chứng mạnh mẽ về tính khái quát hóa .

Tại sao việc phát hiện nguy cơ đột tử tim lại khó đến vậy?

Ngừng tim đột ngột khác cơ bản với nhồi máu cơ tim (đau tim). Nhồi máu cơ tim là do động mạch bị tắc nghẽn khiến cơ tim thiếu oxy; ngừng tim đột ngột là một sự cố về điện – dòng điện của tim ngừng hoạt động mà không báo trước .

Nạn nhân tử vong quá nhanh nên việc nghiên cứu tim họ đang làm gì ngay trước khi chết gần như là bất khả thi. Khám nghiệm tử thi có thể cho thấy các vấn đề cấu trúc (mạch máu tắc, mô sẹo), nhưng như các nhà nghiên cứu nhận xét, "hoạt động thực tế của tim trước khi chết vẫn là một hộp đen" .

Xét nghiệm nguy cơ tiêu chuẩn hiện tại – đo phân suất tống máu thất trái (LVEF), tức tỷ lệ phần trăm máu tim bơm ra mỗi nhịp – là một công cụ thô thiển. Nhiều người chết vì ngừng tim đột ngột lại có LVEF bình thường, và nhiều người có LVEF thấp lại không bao giờ bị ngừng tim . Cách tiếp cận tiêu chuẩn bỏ sót hầu hết những người thực sự cần giúp đỡ.

Kết quả thực tế so với xét nghiệm tiêu chuẩn

Chỉ số	Xét nghiệm LVEF tiêu chuẩn	Mô hình AI (nhóm nguy cơ cao)
Tỷ lệ đột tử tim hàng năm ở nhóm nguy cơ cao	4,6%	7,0%
Sự chồng lấn với LVEF	—	Hầu hết bệnh nhân được AI xác định là nguy cơ cao có phân suất tống máu bình thường – AI phát hiện một tín hiệu nguy cơ độc lập
Dạng sóng mới được xác định	Không có	Sóng R cuối bị lệch ở chuyển đạo aVL, chưa từng được mô tả

AI xác định một nhóm nguy cơ cao bao gồm khoảng 2,2% dân số được sàng lọc. Tỷ lệ đột tử tim hàng năm 7,0% ở nhóm này tương đương hoặc cao hơn ngưỡng nguy cơ được sử dụng trong các thử nghiệm lâm sàng về máy khử rung tim cấy ghép (ICD) . Điều này có nghĩa là nhiều bệnh nhân bị bỏ sót theo các hướng dẫn hiện hành có thể trở thành ứng viên cho các thiết bị cứu sống.

Những bước tiếp theo

Nghiên cứu chỉ ra ba bước tiếp theo rõ ràng:

1. Triển khai lâm sàng cho quyết định cấy máy khử rung: EKG rẻ, không xâm lấn và có sẵn ở hầu hết các phòng khám trên thế giới. Mô hình AI có thể giúp bác sĩ quyết định ai cần cấy máy khử rung tim cấy ghép (ICD). Như Obermeyer nói, "Nếu bạn biết mình là một trong những người sắp chết đột ngột, bạn sẽ đến gặp bác sĩ tim mạch và cấy máy khử rung. Vấn đề là các bác sĩ không thể tìm ra ai cần nó trước khi quá muộn" .

2. Hiểu biết sinh lý học mới: Dạng sóng mới mà AI phát hiện – mà không được bảo trước phải tìm gì – mở ra một hướng nghiên cứu mới. Hiểu được cơ chế điện chính xác đằng sau sóng R bị lệch ở chuyển đạo aVL có thể tiết lộ lý do một số quả tim đột nhiên rối loạn nhịp. "Chúng ta không chỉ có thể đưa ra quyết định tốt hơn, mà còn có thể bắt đầu hiểu điều gì thực sự đang xảy ra với những bệnh nhân này trước khi tim họ ngừng đập," Obermeyer nói .

3. Thử nghiệm tiền cứu trước khi áp dụng rộng rãi: Mặc dù việc kiểm chứng ngoại vi ở ba quốc gia là bằng chứng mạnh mẽ, mô hình cần được thử nghiệm trong các thử nghiệm lâm sàng tiền cứu trước khi đưa vào thực hành lâm sàng thường quy. Công trình của nhóm nghiên cứu đã chứng minh một kiểu kiểm chứng chặt chẽ, đa quần thể, khiến phát hiện này trở nên đặc biệt hứa hẹn .