Một thập kỷ hình thành

Mỗi năm ở Hoa Kỳ, hơn 300.000 người chết vì ngừng tim đột ngột - tình trạng hệ thống điện của tim gặp trục trặc mà không có cảnh báo. Trường hợp cấp cứu y tế có thể giết chết cả người lớn tuổi có nguy cơ cao và những vận động viên trẻ có vẻ khỏe mạnh và không có tiền sử bệnh tim. Trong khi các máy khử rung tim bên trong giúp tim đập trở lại nhịp bình thường có thể cứu được mạng sống, thì việc tìm ra ai thực sự cần một chiếc vẫn là một trò chơi đoán mò có tính đặt cược cao. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.

Giờ đây, một nhóm nghiên cứu do UC Berkeley dẫn đầu đã phát hiện ra một tín hiệu trước đây chưa được nhận biết trong điện tâm đồ (EKG) có thể phát hiện những bệnh nhân có nguy cơ cao trước khi tim họ ngừng đập. Nghiên cứu được công bố ngày 24 tháng 6 năm 2026 trên tạp chí Nature, có thể thay đổi cách các bác sĩ xác định ai cần cấy ghép cứu sống.

Ziad Obermeyer, phó giáo sư tại Trường Y tế Công cộng của UC Berkeley và là tác giả chính của nghiên cứu, cho biết trong thông cáo báo chí của trường đại học: “Các quyết định về y tế thực sự khó khăn và tôi nghĩ đó là lý do tại sao AI lại rất thú vị đối với tôi”. "Chúng tôi không chỉ có thể đưa ra quyết định tốt hơn mà còn bắt đầu hiểu điều gì đang thực sự xảy ra với những bệnh nhân này trước khi tim họ ngừng đập."

Đào tạo trên 440.000 EKG

Sử dụng hơn 440.000 EKG từ Thụy Điển kết hợp với thông tin từ giấy chứng tử, các nhà nghiên cứu đã đào tạo một mô hình trí tuệ nhân tạo để phân tích các xung và dạng sóng do dòng điện của tim tạo ra. Họ cung cấp dữ liệu quét mô hình từ những người khỏe mạnh, bệnh nhân có nguy cơ cao và những người sau đó bị tử vong do tim cho đến khi nó nhận ra các dạng sóng duy nhất dành cho những người đột ngột qua đời.

Sau đó, nhóm đã xác thực thuật toán trong nhiều năm trên hàng nghìn hồ sơ bệnh nhân bổ sung từ cả Hoa Kỳ và Đài Loan. Theo trường đại học, chỉ riêng việc tổng hợp dữ liệu đã mất khoảng một thập kỷ, dựa trên sáu năm quét từ hệ thống y tế thống nhất của Thụy Điển, hai năm EKG được xác định từ hệ thống bệnh viện ở San Diego và một bộ dữ liệu riêng biệt từ Đài Bắc.

Obermeyer, người cũng tham gia chương trình Sức khỏe chính xác tính toán chung của UCSF-UC Berkeley, cho biết: “AI tốt bắt đầu từ dữ liệu tốt. "Thật không may, dữ liệu giống như dữ liệu chúng tôi sử dụng cho nghiên cứu này cực kỳ khó truy cập. Đó là một phần lớn lý do tại sao ngày nay có rất ít AI lâm sàng được sử dụng."

Vượt trội so với các bài kiểm tra tiêu chuẩn

Các kết quả thể hiện một bước nhảy vọt có ý nghĩa so với các phương pháp sàng lọc hiện tại. Kỹ thuật được sử dụng phổ biến nhất để xác định bệnh nhân có nguy cơ là đo lượng máu tim tống ra theo mỗi nhịp đập - được gọi là phân suất tống máu. Những xét nghiệm này xác định nhóm có nguy cơ cao với tỷ lệ đột tử do tim là 4,6% hàng năm.

Ngược lại, hệ thống AI sẽ cô lập một nhóm có nguy cơ cao với tỷ lệ 7% hàng năm - đánh dấu một nhóm lớn hơn những bệnh nhân có nguy cơ thực sự nhưng có vẻ có nguy cơ thấp theo mọi tiêu chuẩn hiện hành. Phần lớn những bệnh nhân này sẽ không bao giờ được giới thiệu để đánh giá thêm theo các phác đồ hiện có.

Trong khi cơn đau tim bắt nguồn từ việc lưu lượng máu bị hạn chế thì ngừng tim xảy ra khi dòng điện trong tim đột ngột ngừng hoạt động. CPR và cú sốc từ máy khử rung tim tự động bên ngoài có thể cứu sống, nhưng khoảng 90% những người bị ngừng tim đột ngột bên ngoài bệnh viện sẽ chết trong vòng vài phút. Tốc độ và tính không thể đoán trước của sự kiện khiến việc ngăn chặn trở nên cực kỳ khó khăn.

Vấn đề nan giải của máy khử rung tim

Obermeyer lưu ý, điều trớ trêu về cái chết đột ngột do tim là phương pháp điều trị đã có sẵn - các bác sĩ không thể xác định một cách đáng tin cậy ai cần điều trị kịp thời. Máy khử rung tim cấy ghép (ICD) là thiết bị nhỏ được đặt trong ngực để theo dõi nhịp tim và gây sốc khi phát hiện các mô hình nguy hiểm.

Vấn đề là gấp đôi. Đầu tiên, xét nghiệm phân suất tống máu tiêu chuẩn yêu cầu bệnh nhân phải trải qua quá trình đánh giá y tế phức tạp hơn - điều mà đại đa số nạn nhân cuối cùng không bao giờ biết là họ cần. Thứ hai, 2/3 số bộ phận cấy ghép được đặt cho những bệnh nhân được các xét nghiệm hiện tại đánh dấu không bao giờ thực sự phát huy tác dụng, nghĩa là bệnh nhân phải trải qua các thủ thuật xâm lấn, tốn kém để ngăn ngừa trường hợp khẩn cấp mà họ có thể không bao giờ gặp phải.

Obermeyer nói: “Trong một bộ phận những người đó, chúng ta có thể ngăn chặn những cái chết đó nếu chúng ta biết điều đó kịp thời”. "Có rất nhiều người thiệt mạng vì đột tử do tim mà có thể ngăn ngừa được nếu chúng ta có những công cụ AI tốt hơn để tìm ra những thứ này."

Điều gì xảy ra tiếp theo

Giai đoạn tiếp theo của dự án đã bắt đầu. Obermeyer đang làm việc với các hệ thống y tế ở Thụy Điển, Đài Loan và Hoa Kỳ để triển khai thuật toán trên cơ sở dữ liệu EKG của bệnh viện. Để quét hệ thống đánh dấu mức độ rủi ro cao, các bác sĩ sẽ thông báo cho bệnh nhân và cung cấp cho họ tùy chọn đeo miếng vá liên tục theo dõi tim của họ. Dữ liệu theo dõi đó có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về cơ chế sinh lý trong tim tạo ra các tín hiệu nhận biết - và cuối cùng có thể dẫn đến việc đặt máy khử rung tim bên trong có khả năng cứu sống.

Nghiên cứu này cũng mở ra cơ hội cho nghiên cứu mới về những gì công cụ AI thực sự phát hiện được. Các dạng sóng mà nó phát hiện có vẻ liên quan đến việc tim ngừng hoạt động đột ngột và gây tử vong, nhưng cơ chế sinh lý chính xác vẫn chưa rõ ràng – một câu hỏi mà nhóm nghiên cứu hy vọng việc theo dõi liên tục sẽ giúp trả lời.

Obermeyer cũng đã xây dựng một trang web nơi các cá nhân quan tâm đến việc đánh giá rủi ro của chính họ có thể gửi thông tin cơ bản và địa chỉ email, cho phép nhóm nghiên cứu liên hệ với họ để phân tích EKG khi công cụ này được phổ biến rộng rãi hơn. Dự án dựa trên công việc của hai tổ chức do Obermeyer đồng sáng lập – Dandelion Health và Nightingale Open Science – hoạt động ở điểm giao thoa giữa AI và nghiên cứu y học.

Ngoài ý nghĩa lâm sàng trước mắt, nghiên cứu này còn nhấn mạnh một quan điểm rộng hơn về AI trong y học: giá trị lớn nhất của công nghệ này có thể không nằm ở việc thay thế bác sĩ mà ở việc tiết lộ những mô hình mà mắt người không thể nhìn thấy - những mô hình mà một khi được hiểu rõ, có thể cứu sống hàng nghìn người mỗi năm.

Obermeyer nói: “Sẽ có một cách thực hiện khoa học mới nhờ những công cụ này, và thật thú vị khi nghĩ về cách điều đó bắt đầu diễn ra”.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →