Artificial intelligence

Các nhà nghiên cứu sử dụng trí thông minh nhân tạo để dự đoán bệnh nhân COVID-19 nào sẽ cần máy thở để thở

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Case Western Reserve đã phát triển một công cụ trực tuyến để giúp nhân viên y tế nhanh chóng xác định bệnh nhân COVID-19 nào sẽ cần được trợ giúp thở bằng máy thở. Công cụ, được phát triển thông qua phân tích chụp CT từ gần 900 bệnh nhân COVID-19 được chẩn đoán vào năm 2020, có thể dự đoán nhu cầu thở máy với độ chính xác 84%. Anant Madabhushi, Giáo sư Kỹ thuật Y sinh của Viện Donnell tại Case Western Reserve, cho biết: “Điều đó có thể quan trọng đối với các bác sĩ khi họ lên kế hoạch chăm sóc bệnh nhân như thế nào – và tất nhiên, cho bệnh nhân và gia đình họ biết. của Trung tâm Chẩn đoán Hình ảnh Tính toán và Cá nhân hóa (CCIPD). “Nó cũng có thể quan trọng đối với các bệnh viện vì họ xác định được họ sẽ cần bao nhiêu máy thở.” Tiếp theo, Madabhushi cho biết anh hy vọng sẽ sử dụng những kết quả đó để thử công cụ tính toán trong thời gian thực tại Bệnh viện Đại học và Trung tâm Y tế Louis Stokes Cleveland VA với bệnh nhân COVID-19. Nếu thành công, ông cho biết nhân viên y tế tại hai bệnh viện có thể tải hình ảnh số hóa của quá trình quét lồng ngực lên một ứng dụng dựa trên đám mây, nơi AI tại Case Western Reserve sẽ phân tích và dự đoán liệu bệnh nhân đó có cần máy thở hay không. Hướng dẫn sử dụng máy thở Trong số các triệu chứng phổ biến hơn của các trường hợp COVID-19 nặng là bệnh nhân cần được đặt máy thở để đảm bảo họ có thể tiếp tục nhận đủ oxy khi thở. Tuy nhiên, hầu như từ khi bắt đầu đại dịch, số lượng máy thở cần thiết để hỗ trợ những bệnh nhân này đã vượt xa nguồn cung cấp sẵn có – đến mức các bệnh viện bắt đầu “chia nhỏ” máy thở – một phương pháp thực hành trong đó máy thở hỗ trợ nhiều hơn một bệnh nhân. Trong khi tỷ lệ tiêm chủng tăng cao vào năm 2021 đã làm giảm đáng kể tỷ lệ nhập viện COVID-19 – và đến lượt nó, nhu cầu về máy thở – sự xuất hiện gần đây của biến thể Delta một lần nữa dẫn đến tình trạng thiếu hụt ở một số khu vực của Hoa Kỳ và ở các quốc gia khác. Madabhushi nói: “Đây có thể là những quyết định đau đớn cho các bệnh viện – quyết định ai sẽ nhận được sự giúp đỡ nhiều nhất để chống lại căn bệnh nguy hiểm. Cho đến nay, các bác sĩ đã thiếu một cách nhất quán và đáng tin cậy để xác định bệnh nhân COVID-19 mới được nhập viện nào có khả năng cần máy thở – thông tin có thể chứng minh là vô giá đối với các bệnh viện quản lý nguồn cung hạn chế. Các nhà nghiên cứu trong phòng thí nghiệm của Madabhushi đã bắt đầu nỗ lực cung cấp một công cụ như vậy bằng cách đánh giá các bản quét ban đầu được thực hiện vào năm 2020 từ gần 900 bệnh nhân từ Mỹ và Vũ Hán, Trung Quốc – một trong những trường hợp đầu tiên được biết đến về căn bệnh do coronavirus mới gây ra. Madabhushi cho biết những bức ảnh chụp CT đó tiết lộ – với sự trợ giúp của máy tính học sâu, hoặc Trí tuệ nhân tạo (AI) – những đặc điểm khác biệt đối với những bệnh nhân sau đó phải đưa vào phòng chăm sóc đặc biệt (ICU) và cần được trợ giúp thở. Nghiên cứu đằng sau công cụ này đã xuất hiện trong tháng này trên Tạp chí Y sinh và Tin học Y tế IEEE. Amogh Hiremath, một nghiên cứu sinh tại phòng thí nghiệm của Madabhushi và là tác giả chính của bài báo, cho biết các mẫu trên ảnh chụp CT không thể nhìn thấy bằng mắt thường mà chỉ được tiết lộ qua máy tính. Hiremath cho biết: “Công cụ này sẽ cho phép các nhân viên y tế sử dụng thuốc hoặc các biện pháp hỗ trợ sớm hơn để làm chậm sự tiến triển của bệnh. “Và nó sẽ cho phép xác định sớm những người có nguy cơ cao phát triển hội chứng suy hô hấp cấp tính nghiêm trọng – hoặc tử vong. Đây là những bệnh nhân là ứng cử viên thở máy lý tưởng.” Nghiên cứu sâu hơn về ‘cấu trúc miễn dịch’ Phòng thí nghiệm của Madabhushi gần đây cũng đã công bố nghiên cứu so sánh các bản quét mô khám nghiệm tử thi lấy từ những bệnh nhân chết do vi rút H1N1 (Cúm lợn) và từ COVID-19. Mặc dù kết quả là sơ bộ, nhưng chúng dường như tiết lộ thông tin về cái mà Madabhushi gọi là “cấu trúc miễn dịch” của cơ thể con người để phản ứng với vi rút. Ông nói: “Điều này rất quan trọng vì máy tính đã cung cấp cho chúng ta thông tin giúp chúng ta hiểu biết thêm về các cơ chế chống lại virus trong cơ thể. “Ví dụ, điều đó có thể đóng một vai trò trong cách chúng tôi phát triển vắc-xin.” Germán Corredor Prada, cộng sự nghiên cứu tại phòng thí nghiệm của Madabhushi, tác giả chính của bài báo, cho biết kỹ thuật thị giác máy tính và AI cho phép các nhà khoa học nghiên cứu cách thức tổ chức tế bào miễn dịch nhất định trong mô phổi của một số bệnh nhân. “Điều này cho phép chúng tôi tìm thấy thông tin có thể không rõ ràng bằng cách kiểm tra trực quan các mẫu,” Corredor nói. “Các mô hình liên quan đến COVID-19 này dường như khác với các mô hình của các bệnh khác như H1N1, một bệnh do vi rút tương đương.” Cuối cùng, khi được kết hợp với các nghiên cứu lâm sàng khác và các xét nghiệm tiếp theo ở những nhóm bệnh nhân lớn hơn, khám phá này có thể giúp cải thiện sự hiểu biết của thế giới về những căn bệnh này và có thể là những căn bệnh khác, ông nói. Madabhushi đã thành lập CCIPD tại Case Western Reserve vào năm 2012. Phòng thí nghiệm hiện bao gồm hơn 60 nhà nghiên cứu. Một số đã tham gia vào công việc COVID-19 gần đây nhất này, bao gồm nghiên cứu sinh Hiremath, Pranjal Vaidya; cộng sự nghiên cứu Corredor và Paula Toro; và giảng viên nghiên cứu Cheng Lu và Mehdi Alilou.

Back to top button