Theo một nghiên cứu mới, trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) có thể phát hiện và chẩn đoán hiệu quả Hội chứng buồng trứng đa nang (PCOS), đây là chứng rối loạn nội tiết tố phổ biến nhất ở phụ nữ, thường ở độ tuổi từ 15 đến 45.
Các nhà nghiên cứu đã xem xét một cách có hệ thống các nghiên cứu khoa học đã công bố sử dụng AI/ML để phân tích dữ liệu nhằm chẩn đoán và phân loại PCOS và nhận thấy rằng các chương trình dựa trên AI/ML có thể phát hiện thành công PCOS.
Janet Hall cho biết: “Trước gánh nặng lớn về PCOS bị chẩn đoán sai và chưa được chẩn đoán sai trong cộng đồng cũng như những hậu quả nghiêm trọng tiềm tàng của nó, chúng tôi muốn xác định tiện ích của AI/ML trong việc xác định những bệnh nhân có thể có nguy cơ mắc PCOS”. MD, nhà điều tra cấp cao và nhà nội tiết học tại Viện Khoa học Sức khỏe Môi trường Quốc gia (NIEHS), một phần của NIH, và là đồng tác giả nghiên cứu. "Hiệu quả của AI và học máy trong việc phát hiện PCOS thậm chí còn ấn tượng hơn chúng tôi nghĩ."
PCOS xảy ra khi buồng trứng không hoạt động bình thường và trong nhiều trường hợp, kèm theo nồng độ testosterone tăng cao. Rối loạn này có thể gây ra kinh nguyệt không đều, mụn trứng cá, nhiều lông trên mặt hoặc rụng tóc trên đầu. Phụ nữ mắc PCOS thường có nguy cơ cao mắc bệnh tiểu đường loại 2, cũng như các rối loạn về giấc ngủ, tâm lý, tim mạch và các rối loạn sinh sản khác như ung thư tử cung và vô sinh.
Skand Shekhar, MD, tác giả chính của nghiên cứu, đồng thời là trợ lý bác sĩ nghiên cứu và bác sĩ nội tiết tại NIEHS cho biết: “PCOS có thể khó chẩn đoán do nó trùng lặp với các tình trạng khác”. "Những dữ liệu này phản ánh tiềm năng chưa được khai thác của việc kết hợp AI/ML trong hồ sơ sức khỏe điện tử và các cơ sở lâm sàng khác để cải thiện việc chẩn đoán và chăm sóc phụ nữ mắc PCOS."
Các tác giả nghiên cứu đề xuất tích hợp các nghiên cứu dựa trên dân số lớn với bộ dữ liệu sức khỏe điện tử và phân tích các xét nghiệm thông thường trong phòng thí nghiệm để xác định các dấu ấn sinh học chẩn đoán nhạy cảm có thể hỗ trợ chẩn đoán PCOS.
Chẩn đoán dựa trên các tiêu chí tiêu chuẩn được chấp nhận rộng rãi đã phát triển qua nhiều năm, nhưng thường bao gồm các đặc điểm lâm sàng (ví dụ: mụn trứng cá, lông mọc nhiều và kinh nguyệt không đều) kèm theo xét nghiệm (ví dụ, testosterone trong máu cao) và kết quả X quang (ví dụ: nhiều u nang nhỏ và tăng thể tích buồng trứng trên siêu âm buồng trứng). Tuy nhiên, vì một số đặc điểm của PCOS có thể xảy ra cùng với các rối loạn khác như béo phì, tiểu đường và rối loạn chuyển hóa tim mạch nên nó thường không được nhận biết.
AI đề cập đến việc sử dụng các hệ thống hoặc công cụ dựa trên máy tính để bắt chước trí thông minh của con người và giúp đưa ra quyết định hoặc dự đoán. ML là một phân nhánh của AI tập trung vào việc học hỏi từ các sự kiện trước đó và áp dụng kiến thức này vào việc ra quyết định trong tương lai. AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu riêng biệt, chẳng hạn như dữ liệu lấy từ hồ sơ sức khỏe điện tử, khiến nó trở thành công cụ hỗ trợ lý tưởng trong việc chẩn đoán các rối loạn khó chẩn đoán như PCOS.
(adv)
Các nhà nghiên cứu đã tiến hành đánh giá có hệ thống tất cả các nghiên cứu được bình duyệt được công bố về chủ đề này trong 25 năm qua (1997-2022) sử dụng AI/ML để phát hiện PCOS. Với sự giúp đỡ của một thủ thư NIH có kinh nghiệm, các nhà nghiên cứu đã xác định được các nghiên cứu có khả năng đủ điều kiện. Tổng cộng, họ đã sàng lọc 135 nghiên cứu và đưa 31 nghiên cứu vào bài báo này. Tất cả các nghiên cứu đều mang tính quan sát và đánh giá việc sử dụng công nghệ AI/ML trong chẩn đoán bệnh nhân. Hình ảnh siêu âm được đưa vào khoảng một nửa số nghiên cứu. Độ tuổi trung bình của những người tham gia nghiên cứu là 29.
Trong số 10 nghiên cứu sử dụng tiêu chuẩn chẩn đoán chuẩn hóa để chẩn đoán PCOS, độ chính xác của việc phát hiện dao động từ 80-90%.
Shekhar cho biết: “Trên một loạt các phương thức chẩn đoán và phân loại, AI/ML có hiệu suất cực kỳ cao trong việc phát hiện PCOS, đây là điểm quan trọng nhất trong nghiên cứu của chúng tôi”.
Các tác giả lưu ý rằng các chương trình dựa trên AI/ML có khả năng nâng cao đáng kể khả năng của chúng tôi trong việc xác định sớm phụ nữ mắc PCOS, đồng thời tiết kiệm chi phí liên quan và giảm gánh nặng PCOS cho bệnh nhân và hệ thống y tế.
Các nghiên cứu tiếp theo với các phương pháp kiểm tra và xác nhận mạnh mẽ sẽ cho phép tích hợp suôn sẻ AI/ML đối với các tình trạng sức khỏe mãn tính.
Theo Science daily
