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), chứng rối loạn nội tiết tố phổ biến nhất ở phụ nữ, thường xảy ra ở phụ nữ trong độ tuổi từ 15 đến 45, theo một nghiên cứu mới của Viện Y tế Quốc gia (NIH). 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.


"Trước gánh nặng to lớn của việc chẩn đoán sai và chẩn đoán sai PCOS trong cộng đồng và những hậu quả nghiêm trọng tiềm tàng của nó, chúng tôi muốn xác định vai trò của AI/ML trong việc xác định. Có thể có ích ở những bệnh nhân có nguy cơ mắc hội chứng buồng trứng đa nang", đồng tác giả nghiên cứu Janet Hall cho biết. 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 Viện Y tế Quốc gia (NIH). “Hiệu quả của trí tuệ nhân tạo và học máy trong việc phát hiện hội chứng buồng trứng đa nang ấn tượng hơn chúng tôi nghĩ”.

PCOS xảy ra khi buồng trứng không hoạt động bình thường, trong nhiều trường hợp cùng với nồng độ testosterone tăng cao. Bệnh có thể gây ra kinh nguyệt không đều, nổi mụn, mọc lông mặt hoặc rụng tóc trên đầu. Phụ nữ mắc PCOS thường có nguy cơ cao mắc bệnh tiểu đường loại 2, rối loạn giấc ngủ, tâm lý, tim mạch và các rối loạn sinh sản khác như ung thư tử cung và vô sinh.

"Chẩn đoán PCOS có thể gặp khó khăn do nó trùng lặp với các tình trạng khác", tác giả cấp cao của nghiên cứu Skand Shekhar, MD, phó bác sĩ nghiên cứu và bác sĩ nội tiết tại Viện Y tế Quốc gia cho biết. "Những dữ liệu này phản ánh tiềm năng chưa được khai thác để kết hợp AI/ML vào hồ sơ sức khỏe điện tử và các cơ sở lâm sàng khác nhằm cải thiện chẩn đoán và chăm sóc phụ nữ mắc PCOS."

Các tác giả của nghiên cứu khuyên bạn nên kết 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 giúp chẩn đoán PCOS.

PCOS được chẩn đoán dựa trên các tiêu chí tiêu chuẩn đã phát triển qua nhiều năm và được chấp nhận rộng rãi, nhưng thường bao gồm các đặc điểm lâm sàng (chẳng hạn như mụn trứng cá, mọc tóc quá nhiều và kinh nguyệt không đều) cũng như xét nghiệm (chẳng hạn như testosterone trong máu cao) và kết quả X quang (chẳng hạn như nhiều u nang nhỏ và tăng kích thước buồng trứng trên siêu âm buồng trứng). Tuy nhiên, PCOS thường bị bỏ qua vì một số đặc điểm của PCOS có thể cùng tồn tại với các tình trạng khác như béo phì, tiểu đường và rối loạn chuyển hóa tim.

Trí tuệ nhân tạo 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 nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc học hỏi từ các sự kiện trước đó và áp dụng kiến ​​thức này vào các quyết định trong tương lai. Trí tuệ nhân tạo có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu thu được từ hồ sơ sức khỏe điện tử, và do đó là một trợ giúp lý tưởng trong việc chẩn đoán các tình trạng khó chẩn đoán như hội chứng buồng trứng đa nang.

Các nhà nghiên cứu đã tiến hành đánh giá có hệ thống tất cả các nghiên cứu được bình duyệt sử dụng AI/ML để phát hiện PCOS được công bố trong 25 năm qua (1997-2022). 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. Họ đã sàng lọc tổng cộng 135 nghiên cứu và đưa 31 nghiên cứu vào bài viết 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. Khoảng một nửa số nghiên cứu bao gồm hình ảnh siêu âm. Độ tuổi trung bình của những người tham gia nghiên cứu là 29 tuổi.

Trong 10 nghiên cứu sử dụng tiêu chuẩn chẩn đoán được tiêu chuẩn hóa để chẩn đoán PCOS, độ chính xác của việc phát hiện dao động từ 80% đến 90%.

Shekhar cho biết: "Trên nhiều phương thức chẩn đoán và phân loại khác nhau, AI/ML hoạt động cực kỳ tốt trong việc phát hiện PCOS, đây là kết luận quan trọng nhất từ nghiên cứu của chúng tôi."TAGP H4

Các tác giả lưu ý rằng các dự án dựa trên AI/ML có tiềm năng cải thiện đáng kể khả năng phát hiện sớm phụ nữ mắc PCOS, từ đó tiết kiệm chi phí liên quan và giảm gánh nặng PCOS đặt lên bệnh nhân và cơ quan y tế hệ thống. Nghiên cứu tiếp theo với các phương pháp kiểm tra và xác nhận mạnh mẽ sẽ cho phép tích hợp suôn sẻ AI/ML với các tình trạng sức khỏe mãn tính.