Một nghiên cứu đăng trên Nature Mental Health báo cáo rằng mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên hồ sơ sức khỏe điện tử có thể ước tính nguy cơ trẻ phát triển rối loạn tăng động giảm chú ý (ADHD) nhiều năm trước khi chẩn đoán thường xuất hiện. Nghiên cứu nhắc lại tầm quan trọng của việc xác định sớm, vì nhiều trẻ phải chờ đợi lâu mới được chẩn đoán và do đó bỏ lỡ cơ hội can thiệp có bằng chứng có thể cải thiện kết quả học tập, xã hội và sức khỏe.
Nhóm phân tích hồ sơ của hơn 140,000 trẻ em và xây dựng mô hình chuyên biệt để xem tiền sử y tế từ khi sinh tới thời thơ ấu. Mô hình học cách nhận ra các tổ hợp sự kiện liên quan tới phát triển, hành vi và yếu tố lâm sàng xuất hiện nhiều năm trước khi chẩn đoán. Công cụ cho kết quả rất chính xác khi ước tính nguy cơ ở trẻ từ 5 tuổi trở lên và thể hiện hiệu suất ổn định qua các đặc điểm bệnh nhân như giới tính, chủng tộc, dân tộc và tình trạng bảo hiểm.
Tác giả chính Elliot Hill (bộ môn thống kê sinh học và tin sinh học, Duke University School of Medicine) cho biết nghiên cứu kiểm tra xem các mẫu ẩn trong hồ sơ điện tử có thể dự đoán chẩn đoán ADHD sau này hay không. Tác giả cao cấp Matthew Engelhard mô tả công cụ như một cách giúp bác sĩ tập trung thời gian và nguồn lực, để trẻ cần hỗ trợ không phải chờ nhiều năm. Naomi Davis nhấn mạnh rằng kết nối gia đình với can thiệp kịp thời và có cơ sở bằng chứng là cần thiết cho thành công sau này.
Các tác giả cũng kêu gọi thêm các nghiên cứu trước khi những công cụ như vậy được triển khai trong chăm sóc lâm sàng thông thường. Hill và Engelhard trước đó cũng nghiên cứu các mô hình AI để dự đoán rủi ro và nguyên nhân của bệnh tâm thần ở thanh thiếu niên. Nghiên cứu được tài trợ bởi National Institute of Mental Health và National Center for Advancing Translational Sciences.
Từ khó
- trí tuệ nhân tạo — hệ thống máy tính mô phỏng khả năng suy nghĩ
- huấn luyện — dạy máy tính từ dữ liệu để thực hiện
- ước tính — đưa ra con số hoặc khả năng gần đúng
- chẩn đoán — xác định bệnh hoặc rối loạn ở bệnh nhân
- can thiệp — hành động điều trị hoặc hỗ trợ y tế
- phân tích — xem xét kỹ dữ liệu để tìm hiểu
- hiệu suất — mức độ hoạt động hoặc kết quả đạt được
- tài trợ — cung cấp tiền hoặc nguồn lực cho nghiên cứu
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Theo bài báo, công cụ AI có thể giúp giảm thời gian chờ chẩn đoán. Bạn nghĩ điều này sẽ ảnh hưởng thế nào tới học tập và cuộc sống của trẻ?
- Các tác giả đề nghị cần thêm nghiên cứu trước khi dùng công cụ trong lâm sàng. Bạn cho rằng những nghiên cứu bổ sung nên kiểm tra những khía cạnh nào?
- Sử dụng hồ sơ y tế điện tử để dự đoán rủi ro tâm thần ở trẻ có thể có lợi và rủi ro. Hãy nêu một lợi ích và một mối lo ngại, và lý do.
