[Mayoclinic] Trí tuệ nhân tạo có thể xác định bệnh nhân có nguy cơ rung nhĩ và suy tim trong bệnh Graves

Print Friendly, PDF & Email

Mối liên quan của cường giáp với rung nhĩ (AF) và suy tim đã được công nhận rộng rãi. Cả hai điều kiện  đều làm tăng tỷ lệ mắc bệnh và tử vong. Để xác định được liệu những bệnh nhân mắc bệnh Graves có nguy cơ cao mắc những tình trạng này hay không, một nhóm bác sĩ tim mạch và nội tiết tại Phòng khám Mayo ở Rochester, Minnesota, đã đánh giá một nhóm lớn bệnh nhân mắc bệnh Graves trong bệnh án trong vòng hơn một thập kỷ.

Jwan A. Naser, MBBS, bác sĩ nội tim mạch, cho biết:”Điều cần thiết về mặt lâm sàng là xác định nhóm bệnh nhân mắc bệnh Graves có nguy cơ cao tăng  AF và suy tim, nếu họ được theo dõi chặt chẽ thì chắc rằng chúng ta sẽ mang lại nhiều lợi ích cho họ và việc phục hồi bệnh suy giáp sẽ diễn ra nhanh chóng. Chúng tôi phát hiện ra rằng, trong một số lượng lớn dân số được chỉ định cận lâm sàng bằng điện tâm đồ (ECG), trí tuệ nhân tạo ( AI)  cho phép sử dụng mạng nơ-ron phức tạp đã xác định được dấu hiệu của AF kín đáo qua hình ảnh  điện tâm đồ ECG thu được khi bệnh nhân đang ở nhịp xoang. Dấu hiệu của phân suất tống máu thấp cũng được xác định qua ECG, với những giá trị dưới đường cong cho AF kín đáo và phân suất tống máu thấp tương ứng là 0,87 và 0,93. Điện tâm đồ sẽ được nâng cấp lên  bởi AI và giờ hiện đã có trong bệnh án điện tử tại Phòng khám Mayo và đưa ra con số xác suất từ ​​0 đến 1 trong trường hợp AF kín đáo và phân suất tống máu thấp.”Marius N. Stan- Bác sĩ chuyên khoa nội tiết, Đái tháo đường và Chuyển hóa làm việc tại Phòng khám Mayo ở Minnesota lưu ý: “Chúng tôi đã áp dụng công cụ AI ECG này cho hơn 400 bệnh nhân được chẩn đoán mắc bệnh Graves trong thập kỷ qua tại Phòng khám Mayo, những người đã được đo điện tâm đồ vào khoảng thời gian đó của chẩn đoán. Chúng tôi nhận thấy rằng xác suất bắt nguồn từ AI ECG của AF kín đáo và phân suất tống máu thấp là một yếu tố nguy cơ độc lập tương ứng đối với sự phát triển của biến chứng AF và suy tim phân suất tống máu giảm (HFrEF).”

Advertisement

“Chúng tôi cũng nhận thấy rằng các mô hình đa biến bao gồm AI ECG ngoài các yếu tố nguy cơ thông thường đối với AF và HFrEF trong bệnh cường giáp (gồm tuổi già, cường giáp và bệnh đi kèm) đã cải thiện đáng kể khả năng dự đoán của công cụ AI ECG. Chúng tôi hiện đang lên kế hoạch xây dựng một công cụ chấm điểm rủi ro để xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao nhất về AF và HfrEF.” Sorin V. Pislaru, MD, Ph.D., Cardio Heart, tại Mayo Clinic ở Minnesota nói.

“Dự án này là một ví dụ tuyệt vời về cách các chuyên khoa khác nhau có thể hợp tác thông qua việc khai thác các tiến bộ công nghệ để chăm sóc bệnh nhân tốt hơn”, Grace Lin, M.D., M.B.A., Tim mạch, tại Phòng khám Mayo ở Minnesota kết luận. Kết quả nghiên cứu đã được công bố trên Tạp chí của Đại học Tim mạch Hoa Kỳ và Tạp chí Suy tim Châu Âu vào năm 2021.

Để biết thêm thông tin

Naser J, et al. Artificial intelligence helps identify patients with Graves’ disease at risk for atrial fibrillation. Journal of the American College of Cardiology. 2021;77:319.

Naser JA, et al. Role of artificial intelligence in identifying patients with Graves’ disease at high risk for heart failure with low ejection fraction. European Journal of Heart Failure. 2021;23(suppl S2):61.

Refer a patient to Mayo Clinic.

Link bài gốc:Artificial intelligence can identify patients at risk of atrial fibrillation and heart failure in Graves’ disease – Mayo Clinic

Dịch: Lý Anh

Bài viết được dịch thuật và biên tập bởi ykhoa.org – vui lòng không reup khi chưa được cho phép!

Advertisement

Giới thiệu Lý Anh

Check Also

[Medscape] Thay đổi Glucose huyết tương lúc đói dự báo bệnh đái tháo đường

Các nhà nghiên cứu đã công bố nghiên cứu được đề cập trong bản tóm …