Tình trạng thiếu kit test, thời gian chờ đợi kết quả lâu và hệ thống chăm sóc sức khỏe quá tải là những khó khăn tiêu biểu trong suốt quá trình đại dịch COVID-19 bùng nổ trên toàn cầu.

Ngoài ra, trong một số mùa nhất định, việc xác định ca nhiễm cũng trở nên phức tạp hơn do các triệu chứng hô hấp như sốt và ho của COVID-19 khá tương đồng với các triệu chứng bệnh cúm mùa. Điều này làm phức tạp quá trình chẩn đoán bệnh lâm sàng.

Mới đây, các nhà nghiên cứu thuộc Trường Cao đẳng Y tế và Dịch vụ Nhân sinh (Mỹ) đã phát triển một dự án với mục đích giúp xác định những ca nghi nhiễm COVID chính xác hơn trong mùa cúm. Đây cũng là nghiên cứu đầu tiên cân nhắc tới yếu tố thời vụ trong khi thu thập số liệu.

Giáo sư về Chính sách và Quản lý Y tế Farrokh Alemi, trưởng nhóm nghiên cứu, cùng các nhà chuyên gia khác của Đại học Mason đã dự đoán xác suất một bệnh nhân bị COVID-19, cúm hoặc mắc bệnh đường hô hấp khác trước khi thực hiện xét nghiệm theo từng mùa trong năm. Việc phân loại như vậy có thể giúp các bác sĩ xác định nhóm bệnh nhân có nguy cơ mắc COVID-19 cao nhất.

Sau một thời gian quan sát tại nhiều địa điểm xuyên suốt đại dịch, ông Alemi cho biết: "Khi việc tiếp cận với phương pháp xét nghiệm COVID uy tín bị hạn chế hoặc kết quả xét nghiệm bị trì hoãn, các bác sĩ lâm sàng, đặc biệt là những bác sĩ tại phòng khám tư, có xu hướng dựa vào các biểu hiện bên ngoài hơn là các số liệu trong phòng thí nghiệm để chẩn đoán COVID-19".

Trước những thách thức đó, giáo sư chia sẻ thuật toán mà nhóm đưa ra có thể giúp cơ sở y tế phân loại việc chăm sóc bệnh nhân trong khi họ đang chờ kết quả trong phòng thí nghiệm, hoặc giúp ưu tiên xét nghiệm nếu có tình trạng thiếu thốn tài nguyên.

Theo kết quả nghiên cứu, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe dựa vào cộng đồng nên theo dõi các dấu hiệu và triệu chứng khác nhau để chẩn đoán COVID tùy thuộc vào thời điểm trong năm. Thông thường, sốt và ho là một trong các yếu tố dự báo COVID quan trọng. Tuy nhiên trong mùa cúm, một người bị ho có nhiều khả năng bị cúm hơn COVID. Nghiên cứu chỉ ra rằng giả định trong mùa cúm, bất kỳ ai bị sốt đều mắc COVID là không chính xác.

Thuật toán dựa trên các triệu chứng khác nhau của bệnh nhân ở các độ tuổi và giới tính khác nhau. Đồng thời, việc chẩn đoán COVID-19 thông qua các cụm triệu chứng hiệu quả hơn so với việc chỉ dựa trên các triệu chứng đơn thuần.

Các thuật toán được tạo ra bằng cách phân tích các triệu chứng dựa trên số liệu của 774 bệnh nhân COVID ở Trung Quốc và 273 bệnh nhân COVID ở Hoa Kỳ. Phân tích cũng bao gồm 2.885 trường hợp bị cúm và 884 trường hợp mắc các bệnh giống cúm ở bệnh nhân Hoa Kỳ.

Một phần của nghiên cứu là "Mô hình hóa xác suất của COVID-19 dựa trên sàng lọc triệu chứng và tỷ lệ mắc bệnh cúm và các bệnh tương tự như cúm" đã được xuất bản trong số tháng 4-6 năm 2022 của tạp chí Health Care. Phần còn lại đến từ Đại học Mason: Giáo sư Y tế Toàn cầu và Dịch tễ học Amira Roess, Khoa Liên kết Jee Vang, và ứng viên tiến sĩ Elina Guralnik.

Mặc dù hữu ích, song các thuật toán quá phức tạp nên bác sĩ lâm sàng sẽ gặp khó khăn trong việc áp dụng các tính toán này để chẩn bệnh. Do vậy, bước tiếp theo là phải tạo một trang web trên máy tính dựa vào AI để giải quyết vấn đề này.

Dưới sự hỗ trợ của AI, các bác sĩ lâm sàng có một chẩn đoán giả định trước khi đi đến thăm khám. Từ đó, bác sĩ lâm sàng có thể đưa ra các quyết định phân loại về cách chăm sóc bệnh nhân trong khi chờ đợi kết quả chính thức của phòng thí nghiệm.

Được biết, nghiên cứu không bao gồm những bệnh nhân mắc COVID-19 không triệu chứng. Ngoài ra, nghiên cứu không phân biệt thời gian mắc giữa tuần đầu tiên và tuần thứ hai khi bắt đầu các triệu chứng.

Nghiên cứu này là một nguyên mẫu về cách sử dụng dữ liệu sẵn có thể để tìm ra các triệu chứng đặc trưng của một căn bệnh mới. Phương pháp luận của nghiên có thể có ứng dụng vào các trường hợp khác ngoài đại dịch này.

Người đứng đầu dự án, giáo sư Alemi khẳng định: "Mỗi khi xuất hiện một đợt bùng phát mới, việc thu thập dữ liệu tốn rất nhiều thời gian. Phân tích nhanh dữ liệu hiện có giúp giảm thời gian phân biệt biểu hiện của các bệnh mới với các bệnh có các triệu chứng chồng chéo. Phương pháp trong bài báo này rất hữu ích cho việc ứng phó nhanh với đại dịch tiếp theo.”

Ngọc Đỗ