Một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) mới có thể nhanh chóng phát hiện các nguy cơ tim mạch và té ngã tiềm ẩn ở người cao tuổi bằng cách sử dụng các chụp quét xương thông thường, nhờ khả năng nhận diện vôi hóa động mạch – một chỉ dấu sức khỏe quan trọng nhưng thường bị bỏ qua.
Các nhà nghiên cứu từ Đại học Edith Cowan (ECU), phối hợp với Đại học Manitoba, đã phát triển một chương trình học máy tự động có thể xác định các nguy cơ nêu trên, dựa trên hình ảnh đo mật độ xương được thực hiện trong các buổi kiểm tra lâm sàng định kỳ.
Thuật toán này được áp dụng cho hình ảnh đánh giá gãy đốt sống (VFA) thu thập từ các phụ nữ lớn tuổi trong quá trình kiểm tra loãng xương định kỳ. Công cụ đã đánh giá hiệu quả mức độ nghiêm trọng của vôi hóa động mạch chủ bụng (AAC) – một chỉ số quan trọng về nguy cơ tim mạch.
Trong khi một chuyên gia được đào tạo cần từ 5 đến 6 phút để chấm điểm một hình ảnh duy nhất, thuật toán có thể phân tích hàng nghìn hình ảnh và đưa ra điểm AAC chỉ trong chưa đến một phút.
Trong quá trình nghiên cứu, Tiến sĩ Cassandra Smith, nghiên cứu viên tại ECU, phát hiện 58% người cao tuổi được kiểm tra trong quá trình đo mật độ xương định kỳ có mức độ AAC từ trung bình đến cao, và 1 trong 4 người không hề biết họ có mức AAC cao – đặt họ vào nguy cơ cao nhất của nhồi máu cơ tim và đột quỵ.
“Phụ nữ thường ít được chú ý đủ và điều trị đủ trong bệnh tim mạch. Nghiên cứu này cho thấy chúng ta có thể sử dụng các máy đo mật độ xương phổ biến, có mức bức xạ thấp, để nhận diện phụ nữ có nguy cơ cao mắc bệnh tim mạch – giúp họ có cơ hội tiếp cận điều trị,” Tiến sĩ Smith cho biết.
“Những người có AAC thường không có triệu chứng, và nếu không thực hiện sàng lọc chuyên biệt cho AAC, tình trạng này sẽ thường không được phát hiện. Bằng cách tích hợp thuật toán này vào quá trình đo mật độ xương, phụ nữ có cơ hội được chẩn đoán chính xác hơn nhiều,” bà nói thêm.
Mối liên hệ giữa vôi hóa động mạch và gãy xương
Sử dụng cùng thuật toán trên, Tiến sĩ Marc Sim, nghiên cứu viên cao cấp tại ECU, phát hiện bệnh nhân có điểm AAC từ trung bình đến cao cũng có nguy cơ nhập viện do té ngã và gãy xương cao hơn, so với những người có điểm AAC thấp.
“Mức độ vôi hóa trong động mạch càng cao, nguy cơ té ngã và gãy xương càng lớn,” Tiến sĩ Sim nhận định.
“Khi đánh giá nguy cơ té ngã và gãy xương, các yếu tố truyền thống như bệnh nhân từng bị té trong vòng một năm qua hay mật độ khoáng xương thường là những chỉ báo tốt. Một số loại thuốc cũng liên quan đến nguy cơ té ngã cao hơn. Nhưng ít khi nào chúng ta cân nhắc sức khỏe mạch máu khi đánh giá nguy cơ té ngã và gãy xương.”
“Phân tích của chúng tôi phát hiện rằng vôi hóa động mạch chủ bụng (AAC) là yếu tố đóng góp rất cao đối với nguy cơ té ngã, thậm chí quan trọng hơn một số yếu tố khác vốn được xem là chỉ số lâm sàng chính.”
Tiến sĩ Sim cho rằng thuật toán máy học mới, khi được áp dụng vào các chụp quét mật độ xương, có thể giúp bác sĩ có thêm thông tin về sức khỏe mạch máu của bệnh nhân – một yếu tố chưa được nhận thức đúng mức trong đánh giá nguy cơ té ngã và gãy xương.
Một công cụ AI áp dụng vào các chụp quét mật độ xương giúp phát hiện nhanh vôi hóa động mạch chủ bụng, từ đó hé lộ nguy cơ tiềm ẩn về tim mạch và gãy xương ở nhiều phụ nữ lớn tuổi. Ảnh: SciTechDaily
