Ứng dụng AI giúp dự báo chính xác bệnh nhân Covid-19 sẽ diễn biến nặng

Ứng dụng này đã dự đoán chính xác 4/5 bệnh nhân Covid-19 được chăm sóc đặc biệt và thở máy và/hoặc tử vong trong vòng 4 ngày sau khi nhập viện…

Thuật toán đang dần chiếm lĩnh các phương pháp chẩn đoán bệnh trong tình hình dịch Covid-19 đang căng thẳng hiện nay.
Thuật toán đang dần chiếm lĩnh các phương pháp chẩn đoán bệnh trong tình hình dịch Covid-19 đang căng thẳng hiện nay.

Theo tạp chí Radiology Business, đây là sản phẩm ứng dụng của nhóm nghiên cứu thuộc trường Đại học Grossman NYU (New York, Mỹ). Nhóm tác giả này đã sử dụng hàng trăm gigabyte dữ liệu thu thập được từ 5.224 phim X quang phổi của 2.943 bệnh nhân Covid-19 có diễn biến lâm sàng nặng.

Ứng dụng máy học từ một chương trình máy tính đã phân tích hàng nghìn phim X quang phổi với độ chính xác lên đến 80% về diễn tiến nặng đe doạ tính mạng người bệnh trong vòng 4 ngày sau đó. Với sản phẩm này, các tác giả đã cung cấp một phương tiện có khả năng dự báo nhanh chóng những bệnh nhân mắc Covid-19 nào có nguy cơ bị các biến chứng có thể gây tử vong, từ đó giúp cho các bác sĩ lâm sàng chủ động hơn trong công tác điều trị và chăm sóc, góp phần cải thiện tỷ lệ tử vong.

Để đạt được mục đích trên, nhóm tác giả không chỉ dựa vào nguồn dữ liệu hình ảnh X quang phổi, mà còn dựa vào các dữ liệu quan trọng khác như: tuổi, chủng tộc và giới tính của bệnh nhân, cân nặng, dấu hiệu sinh tồn, cùng một số dấu hiệu quan trọng và kết quả xét nghiệm khác, bao gồm cả phân tích số lượng tế bào miễn dịch trong máu. Các mô hình toán học cũng được đưa vào như nhu cầu thở máy cơ học , kết quả cuối cùng của mỗi bệnh nhân (sống sót hay tử vong).

Sau đó, các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm phần mềm được thiết kế dựa trên 770 lần chụp X-quang ngực từ 718 bệnh nhân khác nhập viện vì Covid-19 tại khoa Cấp cứu của bệnh viện NYU Langone từ ngày 3/3 đến ngày 28/6/2020. Chương trình máy tính đã dự đoán chính xác 4/5 bệnh nhân Covid-19 được chăm sóc đặc biệt và thở máy và/hoặc tử vong trong vòng 4 ngày sau khi nhập viện.

Chương trình máy tính đã dự đoán chính xác 4/5 bệnh nhân Covid-19 được chăm sóc đặc biệt và thở máy.
Chương trình máy tính đã dự đoán chính xác 4/5 bệnh nhân Covid-19 được chăm sóc đặc biệt và thở máy.

Một ưu điểm chính của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo như thế này chính là độ chính xác của nó có thể được theo dõi, cập nhật và cải thiện với nhiều dữ liệu hơn. Là một phần của nghiên cứu sẽ còn được tiến hành sâu hơn, nhóm nghiên cứu hy vọng sẽ sớm triển khai ứng dụng AI để phân loại mức độ nặng của bệnh nhân Covid-19 tương ứng với các hướng dẫn lâm sàng cho từng mức độ phân loại độ nặng của bệnh.

Trước đó, khi dịch Covid-19 bùng phát năm 2020, các nhà khoa học Trung tâm Y tế Cleveland (Mỹ) đã nhanh chóng tập hợp 17 chuyên gia nhằm xác định dữ liệu họ cần thu thập, từ hồ sơ sức khỏe điện tử cho đến cách dùng AI để xây dựng nên mô hình điều trị dự đoán. Chỉ trong vòng 2 tuần, Cleveland đã tạo ra một thuật toán dựa trên dữ liệu thu thập từ 12.000 bệnh nhân để dự đoán liệu ai đó sẽ xét nghiệm dương tính với nCoV. Tại trung tâm nghiên cứu Langone Health của Đại học New York, các nhà khoa học cũng đã tạo ra một chương trình AI để dự đoán liệu những bệnh nhân nào có thể nhận mức độ chăm sóc thấp hoặc phục hồi tại nhà...

Có thể nói, thuật toán đang dần chiếm lĩnh các phương pháp chẩn đoán bệnh, đặc biệt trong tình hình dịch Covid-19 đang căng thẳng hiện nay. Các ứng dụng AI đã bao quát rất nhiều vấn đề từ giúp đỡ các bác sĩ ra những quyết định điều trị, cho đến việc thông báo phân bổ nguồn lực.

Đọc bài theo từ khoá

Cao điểm tiêu dùng cuối năm: Doanh nghiệp bán lẻ tăng tốc

Thị trường tiêu dùng đang bước vào cao điểm chuẩn bị hàng hóa phục vụ Tết Đinh Mùi 2027. Khi sức mua dự kiến tăng mạnh, doanh nghiệp phải chủ động nguồn cung từ sớm nhưng đồng thời đối mặt áp lực chi phí nguyên liệu, vận chuyển, kho lạnh và bảo quản…

Làn sóng thanh lọc thuần khiết giữa thế giới ô nhiễm

Gần đây, niềm tin của công chúng vào chất lượng không khí và nước sinh hoạt đô thị đang xuống mức thấp kỷ lục, do nhận thức ngày càng tăng về "hóa chất vĩnh cửu" và nỗi lo âu sinh ra từ thói quen lướt tin tức tiêu cực mỗi ngày...

Cuộc cạnh tranh mới giữa truyền hình và streaming

Kỷ nguyên streaming đã bước sang giai đoạn mà tăng trưởng thuê bao không còn dễ dàng, chi phí nội dung không ngừng tăng, và cách duy nhất để duy trì lợi thế cạnh tranh là sở hữu càng nhiều “mảnh ghép” trong chuỗi giá trị càng tốt...

Từ những công trình kiến trúc cổ kính đến không gian Hoàng cung được tái hiện bằng công nghệ số, di sản Huế đang được kể lại bằng ngôn ngữ mới, đưa những câu chuyện lịch sử đến gần hơn với thế hệ trẻ.

VnEconomy Điện mặt trời mái nhà: Mô hình sản xuất và tiêu dùng bền vững

Mô hình điện mặt trời mái nhà tự sản xuất, tự tiêu thụ với các thông số cụ thể về khả năng tiết kiệm điện, công suất, chất lượng tấm pin, bộ biến tần (inverter), thương hiệu thiết bị… đang được nhiều hộ gia đình, doanh nghiệp và cơ sở sản xuất quan tâm. Đây là giải pháp giúp chủ động nguồn điện, góp phần phát triển năng lượng tái tạo, bảo vệ môi trường, là mô hình sản xuất và tiêu dùng bền vững có thể nhân rộng.

Kỳ họp thứ 2, Quốc hội khoá XVI

Kỳ họp thứ 2, Quốc hội khoá XVI

Kỳ họp thứ 2, Quốc hội khoá XVI dự kiến kéo dài 28 ngày bắt đầu từ 17/10/2026. Kỳ họp với khối lượng công việc lớn, dự kiến xem xét, thông qua 43 luật, nghị quyết quy phạm pháp luật và quyết định...

Việt Nam: Khát vọng quốc gia biển mạnh

Việt Nam: Khát vọng quốc gia biển mạnh

Yêu cầu cốt lõi mà Nghị quyết 20 đặt ra là phải biến nước ta từ một quốc gia có biển thành một quốc gia biển mạnh, với kinh tế biển phát triển hiện đại, có năng lực cạnh tranh cao, đồng thời giữ vững...

VnEconomy Interactive

VnEconomy Interactive

Interactive là một sản phẩm báo chí mới của VnEconomy vừa được ra mắt bạn đọc từ đầu tháng 3/2023 đã gây ấn tượng mạnh với độc giả bởi sự mới lạ, độc đáo. Đây cũng là sản phẩm độc quyền chỉ có trên...

VnEconomy
VnEconomy