Con số 20 triệu người tử vong hàng năm do các bệnh về tim mạch có thể được giảm xuống đáng kể nhờ vào thuật toán machine learning mà các nhà nghiên cứu tại Đại học Nottingham, Anh Quốc vừa phát triển thành công, giúp dự đoán nguy cơ đau tim hoặc đột quỵ với độ chính bằng hoặc thậm chí là hơn bác sĩ chuyên khoa.
Đại học Tim mạch và Hiệp hội tim Hoa Kỳ trước đây đã công bố chỉ dẫn ước tính nguy cơ mắc bệnh tim mạch của bệnh nhân dựa trên 8 yếu tố, bao gồm tuổi tác, nồng độ cholesterol và huyết áp,… Hệ thống này có thể được dùng để dự đoán nguy cơ mắc bệnh của một người với độ chính xác trung bình lên tới 72,8%. Đây là một con số chính xác rất cao nhưng với giáo sư Stephen Weng thì ông còn muốn đưa ra dự đoán chính xác hơn nữa.
Bởi thế, ông cùng nhóm nghiên cứu đã phát triển 4 thuật toán máy tính dựa trên công nghệ machine learning, sau đó “dạy” chúng dữ liệu của 378.256 bệnh nhân tại Anh Quốc. Hệ thống đầu tiên sử dụng khoảng 295.000 hồ sơ nhằm tạo ra mô hình dự đoán nội tại của các ca bệnh. Sau đó hệ thống sẽ dử dụng những hồ sơ còn lại nhằm kiểm tra và chắt lọc kết quả. Kết quả thu được cuối cùng là dự đoán mắc bệnh tim với độ chính xác lên tới 74,5 tới 76,4%, cao hơn so với chỉ dẫn của AAA/AHA. Chưa hết, họ còn sử dụng thuật toán mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán và cuối cùng, nó cho kết quả chính xác cao hơn tới 80,4%, đồng thời tỷ lệ lỗi chỉ có 1,6%.
Trong số 83.000 bệnh nhân có hồ sơ được test, hệ thống vừa phát triển đã có thể cứu sống thêm 355 sinh mạng. Thú vị hơn, hệ thống AI còn nhận diện được một số yếu tố nguy cơ, đồng thời đưa ra các dự đoán tính tới cả các căn bệnh tâm thần loại nặng hoặc thói quen dùng corticosteroids của người bệnh. Theo giáo sư Weng: “Có rất nhiều tương tác trong hệ thống sinh học của con người. Đó mới là cơ thể con người. Khoa học máy tính cho phép chúng ta có thể khám phá được những mối quan hệ này.”
Đại học Tim mạch và Hiệp hội tim Hoa Kỳ trước đây đã công bố chỉ dẫn ước tính nguy cơ mắc bệnh tim mạch của bệnh nhân dựa trên 8 yếu tố, bao gồm tuổi tác, nồng độ cholesterol và huyết áp,… Hệ thống này có thể được dùng để dự đoán nguy cơ mắc bệnh của một người với độ chính xác trung bình lên tới 72,8%. Đây là một con số chính xác rất cao nhưng với giáo sư Stephen Weng thì ông còn muốn đưa ra dự đoán chính xác hơn nữa.
Bởi thế, ông cùng nhóm nghiên cứu đã phát triển 4 thuật toán máy tính dựa trên công nghệ machine learning, sau đó “dạy” chúng dữ liệu của 378.256 bệnh nhân tại Anh Quốc. Hệ thống đầu tiên sử dụng khoảng 295.000 hồ sơ nhằm tạo ra mô hình dự đoán nội tại của các ca bệnh. Sau đó hệ thống sẽ dử dụng những hồ sơ còn lại nhằm kiểm tra và chắt lọc kết quả. Kết quả thu được cuối cùng là dự đoán mắc bệnh tim với độ chính xác lên tới 74,5 tới 76,4%, cao hơn so với chỉ dẫn của AAA/AHA. Chưa hết, họ còn sử dụng thuật toán mạng nơ ron nhân tạo để dự đoán và cuối cùng, nó cho kết quả chính xác cao hơn tới 80,4%, đồng thời tỷ lệ lỗi chỉ có 1,6%.
Trong số 83.000 bệnh nhân có hồ sơ được test, hệ thống vừa phát triển đã có thể cứu sống thêm 355 sinh mạng. Thú vị hơn, hệ thống AI còn nhận diện được một số yếu tố nguy cơ, đồng thời đưa ra các dự đoán tính tới cả các căn bệnh tâm thần loại nặng hoặc thói quen dùng corticosteroids của người bệnh. Theo giáo sư Weng: “Có rất nhiều tương tác trong hệ thống sinh học của con người. Đó mới là cơ thể con người. Khoa học máy tính cho phép chúng ta có thể khám phá được những mối quan hệ này.”
Tham khảo Science
