Theo các nhà nghiên cứu, một trong những dấu hiệu cảnh báo phổ biến nhất của suy tim cấp là chất lỏng dư thừa trong phổi - tình trạng này được gọi là “phù phổi”.

Mức độ chất lỏng dư thừa trong phổi của bệnh nhân có ý nghĩa quyết định đối với quá trình điều trị, nhưng không dễ xác định mức độ chất lỏng dư thừa. Công việc này đòi hỏi bác sĩ lâm sàng phải dựa vào các đặc điểm tinh vi trong ảnh X quang, đôi khi dẫn đến các chẩn đoán và kế hoạch điều trị không nhất quán.

Trước thực trạng đó, một nhóm do các nhà nghiên cứu ở Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo của MIT (CSAIL) dẫn đầu đã phát triển một mô hình học máy có thể nhìn vào ảnh X quang để xác định mức độ nghiêm trọng của tình trạng phù nề phổi. Sau đó, mô hình sẽ đánh giá trên thang điểm từ 0 (tốt) đến 3 (rất, rất xấu).

Hệ thống học máy này được đào tạo dựa trên hơn 300.000 hình ảnh X quang và các văn bản báo cáo tương đương về tình trạng bệnh. Trong thử nghiệm, nó đã xác định đúng cấp độ của hơn một nửa số trường hợp và chẩn đoán chính xác 90% các trường hợp cấp độ 3.

Nhóm nghiên cứu nói rằng chẩn đoán phù nề phổi chính xác hơn sẽ giúp các bác sĩ kiểm soát các vấn đề cấp tính về tim và cả các tình trạng khác liên quan chặt chẽ đến phù nề như nhiễm trùng huyết và suy thận.

Thái An