Các chuyên gia thuộc Đại học Alicante (UA) của Brazil phối hợp với nhiều cơ sở tiến hành phân tích cơ sở dữ liệu từ hệ thống giám sát Hội chứng suy hô hấp cấp tính nặng (SARS) của Bộ Y tế Brazil trong thời gian diễn ra đại dịch COVID-19 cho thấy AI có khả năng dự báo tỷ lệ tử vong trong khu hồi sức tích cực (ICU) với độ chính xác cao.
Nhà khoa học Lia da Graca, giám đốc nhóm nghiên cứu sử dụng dữ liệu bao gồm thông tin của hơn 365.000 bệnh nhân, cho biết thông qua các mô hình học máy có giám sát, các nhà khoa học đã xác định được những yếu tố liên quan đến nguy cơ tử vong cao và thời gian nằm điều trị kéo dài tại ICU. Thuật toán hiệu quả nhất đạt khả năng dự báo gần 85%, cho phép phân biệt tương đối chính xác giữa nhóm bệnh nhân có nguy cơ tử vong cao và thấp.
Nghiên cứu chỉ ra rằng nhu cầu hỗ trợ hô hấp, tuổi tác của bệnh nhân, cùng các yếu tố liên quan đến khu vực địa lý và thời điểm dịch bệnh bùng phát là những biến số có ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả dự báo. Điều này cho thấy tiên lượng bệnh không chỉ phụ thuộc vào tình trạng lâm sàng của từng cá nhân mà còn chịu tác động của các yếu tố hệ thống như áp lực lên cơ sở y tế hay sự chênh lệch trong khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc tích cực.
Đối với thời gian điều trị tại ICU, AI đưa ra dự báo với độ chính xác thấp hơn, khi thời gian nằm viện trung bình là 11 ngày và sai số khoảng 4 – 6 ngày. Tuy vậy, các nhà nghiên cứu cho rằng kết quả này vẫn có giá trị đối với công tác lập kế hoạch bệnh viện và phân bổ nguồn lực.
Theo nhóm tác giả, việc kết hợp thêm các chỉ dấu sinh học lâm sàng và thang đánh giá mức độ bệnh trong tương lai có thể giúp nâng cao độ chính xác của các mô hình dự báo. Nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trò của dữ liệu mở quy mô lớn trong việc phát triển các công cụ hỗ trợ ra quyết định, góp phần dự báo nhu cầu giường tại ICU, tối ưu hóa phân loại bệnh nhân và phân bổ nguồn lực y tế công bằng hơn trong các cuộc khủng hoảng dịch tễ tương lai.
Đại dịch COVID-19 đã cho thấy tầm quan trọng của việc ứng dụng công nghệ số và AI trong lĩnh vực y tế, đặc biệt trong bối cảnh các hệ thống chăm sóc sức khỏe phải đối mặt với áp lực chưa từng có trên toàn cầu.
