CƠ SỞ DỮ LIỆU KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ TỈNH NGHỆ AN

https://csdlkhcn.ngheandost.gov.vn

Nghiên cứu đầu tiên sử dụng AI để tìm các chỉ số của cơn đau trong dữ liệu dấu hiệu sinh tồn của người bệnh

Một nhóm nghiên cứu do giảng viên và cựu sinh viên Trường Đại học Northwestern tiến hành đã phát hiện ra rằng có thể biết được c??...

Một nhóm nghiên cứu do giảng viên và cựu sinh viên Trường Đại học Northwestern tiến hành đã phát hiện ra rằng có thể biết được cấp độ đau của bệnh nhân bằng cách kiểm tra dữ liệu từ các dấu hiệu sinh tồn (dấu hiệu cho thấy tình trạng y tế của bệnh nhân) .

Trong một nghiên cứu mới, nhóm nghiên cứu đã phát triển và ứng dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) hay máy học vào dữ liệu sinh lý - bao gồm nhịp hô hấp, huyết áp, nhịp tim, nhiệt độ cơ thể và mức oxy - từ những bệnh nhân bị đau mãn tính do bệnh hồng cầu hình liềm (hay còn gọi là Thiếu máu hồng cầu hình lưỡi liềm). Phương pháp tiếp cận của các nhà nghiên cứu không chỉ vượt trội hơn các mô hình cơ bản để ước tính mức độ đau chủ quan, mà nó còn phát hiện được những thay đổi về cơn đau và những dao động đau không điển hình.

Nghiên cứu sẽ được công bố ngày 11 tháng 3 trên tạp chí PLOS Computational Biology. Đây là n đầu nghiên cứu đầu tiên chứng minh máy học có thể được sử dụng để tìm manh mối về cơn đau ẩn trong dữ liệu từ các dấu hiệu sức khỏe y tế quan trọng của bệnh nhân.

Hiện tại, bệnh nhân phải đánh giá cơn đau của họ dựa trên thang điểm từ 0 đến 10. Đây có thể là một nhiệm vụ khó khăn vì nhiều người trải qua các cơn đau khác nhau, và đặc biệt trẻ nhỏ và bệnh nhân hôn mê bất tỉnh không thể tự đánh giá mức độ đau của họ được. Các nhà nghiên cứu tin rằng những đánh giá chủ quan về cơn đau được bổ sung thêm phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu, ít xâm lấn, khách quan hơn sẽ giúp cho các bác sĩ điều trị chính xác cơn đau hơn.

Daniel Abrams, phó giáo sư khoa học kỹ thuật và toán học ứng dụng tại Trường Kỹ thuật McCormick của Northwestern, tác giả cao cấp của nghiên cứu cho biết: “Đau là chủ quan, vì vậy rất khó để đánh giá khi cố gắng điều trị cho bệnh nhân. Các bác sĩ không muốn giảm liều lượng cho bệnh nhân hoặc có thể không cung cấp đủ thuốc giảm đau cho họ. Nhưng họ cũng không muốn cho bệnh nhân sử dụng quá liều vì có nguy cơ mắc các tác dụng phụ và trở nên ‘nghiện’ thuốc giảm đau”.

Mark Panaggio, hiện là một nhà toán học ứng dụng tại Phòng thí nghiệm vật lý ứng dụng của Trường Đại học Johns Hopkins, tác giả đầu tiên của nghiên cứu bày tỏ: “Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy dữ liệu sinh lý khách quan được thu thập thường xuyên tại các bệnh viện chứa đựng manh mối về cơn đau chủ quan của bệnh nhân. Chúng tôi hy vọng nghiên cứu của chúng tôi sẽ truyền cảm hứng cho sự phát triển không ngừng các mô hình suy luận và cuối cùng là dự báo cơn đau và những mô hình này sẽ cho phép các bác sĩ lâm sàng cung cấp các phương pháp điều trị kịp thời và đúng mục tiêu hơn”.

Để tiến hành nghiên cứu, các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu từ những bệnh nhân mắc bệnh hồng cầu hình liềm nhập viện tại Trung tâm Y tế Duke do bị đau suy nhược cơ thể. Mẫu nghiên cứu bao gồm dữ liệu từ 105 lần nhập viện của 46 bệnh nhân khác nhau. Trong thời gian các nhân viên y tế thường xuyên thu thập các dấu hiệu y tế quan trọng của bệnh nhân, những bệnh nhân này cũng sẽ tự đánh giá chủ quan mức độ đau của họ.

Để đơn giản hóa nhiệm vụ đánh giá, các nhà nghiên cứu đã chia mức độ đau thành ba loại: thấp, trung bình và cao. Sau khi sử dụng các chiến lược học máy để khai thác dữ liệu, các nhà nghiên cứu đã so sánh đánh giá về cơn đau của mô hình của họ với các báo cáo chủ quan của bệnh nhân.

Các suy luận của mô hình của chúng tôi đã phản ánh các báo cáo đau đớn chủ quan. Nó thậm chí còn cho thấy chính xác hơn khi phát hiện bệnh nhân đang ở trên hay dưới mức độ đau bình thường của họ” Abrams nói.

Mặc dù dữ liệu bệnh viện có thể khó thu thập do các vấn đề bảo mật, nhưng hiện Abrams, Panaggio và các cộng tác viên của họ đang trong quá trình thu thập tập dữ liệu lớn hơn nhiều với các báo cáo về cơn đau từ hàng trăm nghìn bệnh nhân bị đau do bệnh hồng cầu hình liềm và các nguyên nhân khác, bao gồm đau sau phẫu thuật và đau không rõ nguồn gốc.

Tiếp theo, các nhà nghiên cứu hướng tới việc sử dụng mô hình của họ để cố gắng dự đoán múc độ ảnh hưởng của thuốc giảm đau đến cơn đau và dự báo thời điểm bệnh nhân bị đau mãn tính có thể bị bùng phát đau dữ dội, điều này hiện gần như không thể dự đoán được.

Abrams cho biết: “Phần lớn những người bị đau mãn tính đến phòng cấp cứu với những cơn đau khủng hoảng, trong đó cơn đau trở nên không thể kiểm soát được bằng thuốc theo toa. Hiện tại, không ai biết điều gì gây ra những sự kiện này. Nếu chúng tôi có thể dự đoán những sự kiện đó, chúng tôi có thể cứu bệnh nhân khỏi nhiều cơn đau đớn”.

P.T.T (NASATI), theo https://medicalxpress.com/news/2021-03-ai-indicators-pain-patients-vital.html, 11/3/2021

Tác giả bài viết: Trần Hải Yến

Nguồn tin: www.vista.gov.vn

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây