Một mô hình học sâu được phát triển bởi các nhà nghiên cứu từ Chương trình Trí tuệ nhân tạo trong Y học (AIM) có thể dự đoán nguy cơ tử vong trong 10 năm do đau tim hoặc đột quỵ chỉ bằng một lần chụp X-quang ngực.
Hiện tại, rủi ro này được ước tính bằng cách sử dụng thang điểm rủi ro bệnh tim mạch do xơ vữa động mạch (ASCVD). Mô hình thống kê này yêu cầu nhiều tham số đầu vào, bao gồm tuổi, giới tính, chủng tộc, huyết áp tâm thu, điều trị tăng huyết áp, tình trạng hút thuốc và bệnh tiểu đường loại 2 cũng như xét nghiệm máu. Bệnh nhân có nguy cơ từ 7.5% trở lên được khuyến cáo dùng thuốc statin. Tuy nhiên, thông thường, các biến này không có sẵn trong hồ sơ điện tử của bệnh nhân.
Để khắc phục sự thiếu hụt này, các nhà nghiên cứu đã tạo ra một mô hình học sâu có thể ước tính nguy cơ mắc các biến cố tim mạch nghiêm trọng trong 10 năm từ một phim chụp X quang ngực thông thường. Vào tuần này RSNA 2022, cuộc họp thường niên của Hiệp hội X quang Bắc Mỹ, tác giả chính Jakob Weiss trình bày bài làm của nhóm.
Weiss giải thích: “Mô hình học sâu của chúng tôi cung cấp một giải pháp tiềm năng để sàng lọc nguy cơ mắc bệnh tim mạch dựa trên dân số bằng cách sử dụng các hình ảnh X-quang ngực hiện có. “Loại sàng lọc này có thể được sử dụng để xác định những cá nhân sẽ được hưởng lợi từ thuốc statin nhưng hiện không được điều trị.”
Weiss và các đồng nghiệp đã phát triển mô hình rủi ro CXR-CVD của họ bằng cách sử dụng 147,497 ảnh chụp X-quang ngực từ 40,643 người tham gia cuộc thử nghiệm. Thử nghiệm tầm soát ung thư PLCO. Họ đã kiểm tra hiệu suất của nó bằng cách sử dụng một nhóm độc lập gồm 11,430 bệnh nhân ngoại trú đã chụp X-quang ngực định kỳ tại Mass General Brigham và có khả năng đủ điều kiện để điều trị bằng statin. Trong thời gian theo dõi trung bình là 10.3 năm, 9.6% trong số những bệnh nhân này bị biến cố tim nghiêm trọng, với mối liên quan đáng kể giữa rủi ro dự đoán theo mô hình và các biến cố quan sát được.
Trong 2401 bệnh nhân có đủ dữ liệu, nhóm cũng so sánh giá trị tiên lượng của mô hình rủi ro CXR-CVD với tiêu chuẩn lâm sàng đã thiết lập để quyết định tính đủ điều kiện của statin. Trong nhóm bệnh nhân này, mô hình thể hiện hiệu suất tương tự như tiêu chuẩn lâm sàng.
Thuật toán nguồn mở dự đoán nguy cơ đau tim từ chụp CT ngực
Weiss nói: “Cái hay của phương pháp này là bạn chỉ cần chụp X-quang, được chụp hàng triệu lần mỗi ngày trên khắp thế giới. “Từ lâu, chúng tôi đã nhận ra rằng tia X nắm bắt thông tin ngoài các kết quả chẩn đoán truyền thống, nhưng chúng tôi chưa sử dụng dữ liệu này vì chúng tôi chưa có các phương pháp mạnh mẽ và đáng tin cậy. Những tiến bộ trong AI đang biến điều đó thành hiện thực.”
Weiss lưu ý rằng nghiên cứu bổ sung, bao gồm thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát, là cần thiết để xác thực mô hình, mô hình này cuối cùng có thể đóng vai trò là công cụ hỗ trợ quyết định cho các bác sĩ.
