Tín hiệu PPG và trí tuệ nhân tạo trong bệnh lý tim mạch: làm chủ công nghệ, chủ động chăm sóc sức khỏe

Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM vừa tổ chức Hội đồng tư vấn nghiệm thu nhiệm vụ khoa học và công nghệ “Nghiên cứu sử dụng tín hiệu PPG và trí tuệ nhân tạo trong tầm soát phát hiện tăng huyết áp và rối loạn nhịp tim”. Nhiệm vụ do Trường Đại học Bách Khoa chủ trì và phối hợp cùng Bệnh viện Thống Nhất thực hiện.

Nhiệm vụ tập trung vào việc xây dựng bộ dữ liệu PPG (tín hiệu quang học dùng để đo tình trạng lưu thông máu ở các mạch ngoại biên) theo nhịp tim và chỉ số huyết áp. Từ đó nghiên cứu thuật toán ước tính huyết áp, cho phép dự đoán được những bệnh nhân bị huyết áp cao, giúp các bác sĩ phối hợp theo dõi chặt chẽ, chủ động xây dựng phác đồ chăm sóc sức khỏe một cách tích cực và hiệu quả.

Quang cảnh buổi nghiệm thu.

Tại buổi nghiệm thu, PGS.TS. Lưu Thanh Tùng (chủ nhiệm nhiệm vụ) cho biết, theo thống kê của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), ước tính có khoảng 17,9 triệu người chết vì các bệnh tim mạch vào năm 2016, chiếm 31% tổng số ca tử vong trên toàn cầu. Trong số những ca tử vong này, 85% là do đau tim và đột quỵ, trong đó, 3/4 số ca tử vong xảy ra ở các nước có thu nhập thấp và trung bình. Ở Việt Nam, hằng năm có khoảng 200.000 người tử vong do các bệnh tim mạch, cao hơn cả số tử vong do ung thư. Điều đáng lo ngại là các ca tử vong tim mạch lại chủ yếu do không được phát hiện và điều trị kịp thời. Thêm vào đó, nếu như các vấn đề về tim mạch khoảng vài thập kỷ trước được xem là một chứng bệnh của tuổi già thì trong những năm gần đây đã có hiện tượng trẻ hóa căn bệnh này.  

Theo PGS.TS. Lưu Thanh Tùng, tim mạch là một trong những bệnh lý khó khăn, phức tạp hàng đầu về chẩn đoán. Những năm gần đây, ý tưởng về một hệ thống thăm khám từ xa, kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI) đã được khởi xướng và nghiên cứu rộng rãi. Công nghệ này sẽ giúp giảm tải cho hệ thống y tế, bệnh viện, giúp các bác sĩ quản lý tốt hơn, qua đó mang lại cho người bệnh cơ hội được điều trị hiệu quả, nhanh chóng và tiết kiệm.

PGS. TS. Lưu Thanh Tùng (chủ nhiệm nhiệm vụ) báo cáo kết quả đề tài tại buổi nghiệm thu.

Bên cạnh đó, một giải pháp mang tính khả thi đã và đang được sự quan tâm của cộng đồng y tế trên thế giới là sử dụng tín hiệu photolethysmographic (PPG), một dạng tín hiệu quang học dùng để đo tình trạng lưu thông máu ở các mạch ngoại biên. Điểm mạnh của tín hiệu này là thiết bị nhỏ gọn có thể đeo trên người ở dạng đồng hồ hay nhẫn, tín hiệu nhạy với sự thay đổi của tình trạng mạch máu. Dựa trên ý tưởng về tín hiệu PPG, nghiên cứu này được thực hiện với mong muốn xây dựng một kho dữ liệu về tín hiệu PPG, đồng thời, sử dụng AI dự đoán sớm các bệnh tim mạch, đưa ra thông báo về nguy cơ về tim và hơn thế nữa có thể dự đoán về nguy cơ đột quỵ để có thể cứu chữa kịp thời.

Nhóm đã áp dụng các phương pháp nghiên cứu chính: nghiên cứu thuật toán trích xuất huyết áp từ PPG; thuật toán phát hiện tăng huyết áp; thuật toán phát hiện rối loạn nhịp tim.

Theo đó, đối với thuật toán trích xuất huyết áp từ PPG, đề tài sử dụng trực tiếp tín hiệu chuỗi thời gian PPG để dự đoán huyết áp tâm trương và tâm thu thông qua chỉnh sửa và cải tiến mạng nơ-ron ConvNext. Một số sửa đổi và cải tiến trên lớp tích chập một chiều cho phép mạng học và nắm bắt được mối tương quan theo chuỗi thời gian của tín hiệu PPG và huyết áp. Về thuật toán phát hiện tăng huyết áp, đề tài sử dụng trực tiếp tín hiệu chuỗi thời gian PPG để phát hiện bệnh tăng huyết áp qua chỉnh sửa và cải tiến mạng nơ-ron ConvNext. Một số sửa đổi và cải tiến trên lớp tích chập một chiều cho phép mạng học và nắm bắt được mối tương quan theo chuỗi thời gian của tín hiệu PPG và tăng huyết áp. Còn ở thuật toán phát hiện rối loạn nhịp tim, thuật toán sẽ biến tín hiệu PPG ở dạng chuỗi thời gian (time series) thành dạng phổ tần số - thời gian (time frequency spectrum). Phổ thời gian – tần số sẽ thể hiện rõ các vùng tần số và thời điểm mà ở đó các cơn rối loạn xảy ra. Phổ thời gian - tần số sẽ được làm đầu vào cho mô hình học sâu để xác định là mẫu PPG có xuất hiện rối loạn nhịp tim hay không. Đề tài tiến hành nghiên cứu trên cả hai mô hình CNN (mô hình mạng nơ-ron tích chập) và CNN-LSTM (kết hợp mạng nơ-ron tích chập và mạng bộ nhớ dài hạn ngắn hạn).

Cụ thể, nhóm nghiên cứu đã tiến hành thu thập và phân tích dữ liệu tín hiệu PPG kết hợp với huyết áp từ các nhóm người bệnh gồm 557 mẫu người rối loạn nhịp tim, 761 mẫu người tăng huyết áp và 505 mẫu người bình thường. Qua đó tạo ra một cơ sở dữ liệu đa dạng và phong phú đủ để phục vụ cho việc phát triển và huấn luyện mạng AI. Trên bộ dữ liệu này, nhóm nghiên cứu đã xây dựng và huấn luyện một mô hình AI chuyên dụng có khả năng nhận dạng những người có nguy cơ mắc bệnh huyết áp. Ngoài ra, thuật toán AI mà đề tài phát triển còn chẩn đoán các thông số quan trọng khác như nhịp tim và mức độ rối loạn nhịp tim của từng cá nhân.

Kết quả, nhiệm vụ đã tạo ra thiết bị đo nhịp tim dựa trên nguyên lý của tín hiệu PPG, với đầu đo sử dụng thiết bị Beurer PO80 (Beurer GmbH, Söflinger Str. 218, 89077 Ulm, Germany) kết hợp với máy tính và phần mềm AI; thiết bị đo huyết áp dựa trên nguyên lý của tín hiệu PPG, với đầu đo sử dụng thiết bị Beurer PO80 kết hợp với máy tính và phần mềm AI; bộ dữ liệu PPG trên đối tượng nghiên cứu là 1823 mẫu; phần mềm AI tích hợp trên thiết bị.

PGS. TS. Trương Đình Cẩm (chủ tịch Hội đồng tư vấn nghiệm thu) thử nghiệm mẫu sản phẩm của đề tài, đối chứng với thiết bị của bệnh viện Thống Nhất.

Sản phẩm của nghiên cứu này sau khi được đưa vào sử dụng hứa hẹn sẽ giải quyết bài toán cho khâu khám và sàng lọc, hỗ trợ chẩn đoán, theo dõi sức khỏe tim mạch, cung cấp các thông tin hữu ích cho cả người bệnh lẫn chuyên gia y tế. Từ đó mở ra cơ hội cho các ứng dụng trong việc theo dõi sức khỏe từ xa, cho phép người dùng theo dõi liên tục tình trạng sức khỏe của mình mà không cần đến những thiết bị y tế phức tạp hay sự can thiệp trực tiếp từ bác sĩ.

Báo cáo trước Hội đồng tư vấn nghiệm thu, đại diện nhóm nghiên cứu khẳng định, nhiệm vụ đã thành công trong việc làm chủ được công nghệ và dữ liệu về con người Việt Nam, góp phần phát triển công nghệ nhận dạng các vấn đề về huyết áp, nhịp tim một cách nhanh chóng và đơn giản. Việc thực hiện đo các chỉ số huyết áp và nhịp tim có thể chỉ do người bệnh tự thực hiện và gửi đến bệnh viện. Với những kết quả này, đề tài được xem như một bước tiến lớn trong việc ứng dụng AI vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, mà cụ thể là giải quyết vấn đề tăng huyết áp và rối loạn nhịp tim, một trong những nguyên nhân hàng đầu gây tử vong trên toàn cầu.

Minh Nhã (CESTI)