Nhật Bản phát triển thiết bị chẩn đoán tim mạch sử dụng tại nhà

Một nhóm các nhà nghiên cứu thuộc Khoa Y học Tim mạch, Trường Khoa học Sự sống, Đại học Kumamoto, phối hợp với Công ty AMI (trụ sở tại thành phố Kagoshima, Nhật Bản), vừa công bố phát triển một công nghệ chẩn đoán tim mạch ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), có khả năng ước tính tình trạng tim thông qua âm thanh tim và điện tâm đồ (ECG).

Công nghệ này kết hợp với thiết bị di động do AMI phát triển có khả năng ghi đồng thời âm thanh tim và tín hiệu điện tâm đồ với mô hình học sâu (deep learning) nhằm ước lượng nồng độ peptide lợi niệu typ B (BNP) chỉ trong 8 giây.

Phương pháp không xâm lấn này giúp rút ngắn thời gian chẩn đoán, giảm gánh nặng thể chất cho người bệnh, mở ra triển vọng ứng dụng trong phát hiện sớm suy tim và theo dõi sức khỏe tim tại nhà. Kết quả nghiên cứu được công bố trên Circulation Journal ngày 17/6/2025.

Suy tim là tình trạng tim không bơm đủ máu đáp ứng nhu cầu của cơ thể, thường gặp ở người cao tuổi, với tỷ lệ tái nhập viện và tử vong cao. Việc phát hiện sớm và điều trị kịp thời có ý nghĩa đặc biệt quan trọng.

Tuy nhiên, các xét nghiệm định lượng BNP hoặc NT-proBNP trong máu hiện nay thường tốn thời gian và gây bất tiện cho người bệnh, đặt ra thách thức lớn trong lâm sàng.

Từ thực tế đó, nhóm nghiên cứu đã phát triển mô hình “eBNP” nhằm dự đoán nồng độ BNP trong máu - một chỉ dấu sinh học quan trọng trong chẩn đoán suy tim - và tiến hành đánh giá hiệu năng của mô hình.

Mô hình được huấn luyện trên dữ liệu của 1.035 bệnh nhân đã trải qua siêu âm tim, loại trừ các bệnh nhân đang lọc máu chu kỳ. Để thẩm định ngoại bộ, nhóm sử dụng bộ dữ liệu của 140 bệnh nhân, được chọn từ 818 bệnh nhân tại các bệnh viện khác nhau.

Nghiên cứu tập trung đánh giá độ nhạy trong phát hiện bệnh nhân có nồng độ BNP cao, đồng thời xác định độ đặc hiệu trong việc loại trừ chính xác các trường hợp không có nồng độ BNP cao.

Kết quả cho thấy, mô hình eBNP đạt hiệu năng cao, kể cả trên bộ dữ liệu thẩm định ngoại bộ. Đặc biệt, mô hình thể hiện độ chính xác vượt trội trong việc xác định bệnh nhân có mức BNP ≥ 100 pg/mL.

Ở nhóm bệnh nhân có chỉ số khối cơ thể cao BMI (béo phì), độ nhạy của mô hình giảm nhẹ và khả năng dự đoán nồng độ BNP suy giảm không đáng kể; ngược lại, ở nhóm có BMI trong giới hạn bình thường, kết quả được ghi nhận rất tốt.

Những kết quả trên cho thấy, mô hình eBNP có khả năng ước lượng chính xác nồng độ BNP, mở ra tiềm năng ứng dụng trong chẩn đoán và theo dõi suy tim.

Masanobu Ishii, đồng tác giả cho biết, nghiên cứu này cho thấy, hoàn toàn có thể ước lượng giá trị BNP bằng một loại "ống nghe siêu cấp". Ngay cả tại các bệnh viện được trang bị đầy đủ, xét nghiệm BNP vẫn cần khoảng một giờ, do đó việc sử dụng ống nghe giúp tránh lấy máu và giảm khó chịu cho người bệnh. Công nghệ này có thể được ứng dụng trong chăm sóc y tế tại nhà.

Trong tương lai, nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục xác thực mô hình trong các bối cảnh lâm sàng thực tế, hướng tới triển khai ứng dụng rộng rãi trong chăm sóc tim mạch cộng đồng./.