AI phát hiện tình trạng thiếu máu qua ảnh chụp móng tay - Một giải pháp hữu ích cho hàng tỷ người

Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), gần 2 tỷ người trên toàn cầu đang sống chung với tình trạng thiếu máu, một rối loạn máu phổ biến xảy ra khi cơ thể không đủ tế bào hồng cầu khỏe mạnh hoặc lượng protein giàu sắt có trong các tế bào hồng cầu hemoglobin (Hgb) thấp hơn mức bình thường.

Hemoglobin là protein chịu trách nhiệm vận chuyển oxy trong máu, vì vậy khi thiếu hụt, người bệnh có thể cảm thấy mệt mỏi kéo dài, khó thở và giảm khả năng tập trung. Nếu không được phát hiện và điều trị kịp thời, thiếu máu mãn tính có thể dẫn đến các biến chứng nghiêm trọng như suy tim, tổn thương cơ quan nội tạng, và đặc biệt nguy hiểm với phụ nữ mang thai.

Trước đây, để chẩn đoán thiếu máu, bệnh nhân thường phải đến các cơ sở y tế để thực hiện các xét nghiệm máu chuyên sâu như công thức máu toàn phần (CBC), đo nồng độ hemoglobin, hematocrit hoặc đánh giá hình thái hồng cầu qua phết máu ngoại vi, những quy trình vừa tốn thời gian, vừa đòi hỏi thiết bị y tế chuyên dụng.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu bạn chỉ cần một bức ảnh chụp móng tay bằng điện thoại để phát hiện nguy cơ thiếu máu? Các nhà nghiên cứu tại Đại học Chapman (Mỹ) đã biến ý tưởng này thành hiện thực với một ứng dụng di động sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Ứng dụng này có thể phân tích hình ảnh móng tay, nơi chứa nhiều mao mạch nhỏ dễ quan sát để phát hiện dấu hiệu thiếu máu một cách không xâm lấn, thuận tiện và đầy tiềm năng cho việc sàng lọc sức khỏe tại nhà.

Hiệu quả thực sự đến đâu?

Ứng dụng AI này đã được triển khai rộng rãi trong một nghiên cứu y khoa với hơn 200.000 người dùng trên toàn nước Mỹ, thực hiện hơn một triệu lượt kiểm tra.

Theo nhóm nghiên cứu tại Đại học Chapman, kết quả ban đầu rất khả quan, ứng dụng không chỉ dễ sử dụng mà còn cho thấy tiềm năng trở thành công cụ giám sát thiếu máu quy mô lớn, đặc biệt phù hợp với các cộng đồng khó tiếp cận dịch vụ y tế truyền thống.

Cụ thể, mô hình AI của ứng dụng đạt độ nhạy (sensitivity) 89% và độ đặc hiệu (specificity) 93%, những con số được xem là tiệm cận tiêu chuẩn vàng so với các xét nghiệm trong phòng thí nghiệm. Điều này đồng nghĩa với việc ứng dụng có thể nhận diện chính xác hầu hết các trường hợp thiếu máu, đồng thời giảm thiểu nguy cơ chẩn đoán sai.

Đáng chú ý, khi người dùng đã được chẩn đoán thiếu máu và bắt đầu sử dụng ứng dụng theo chế độ cá nhân hóa, tỷ lệ lỗi tiếp tục giảm rõ rệt nhờ hệ thống phân tích dữ liệu cá nhân theo thời gian thực do AI điều khiển.

Một nền tảng kỹ thuật số dễ tiếp cận như thế này có thể giúp hàng trăm triệu người dùng tự theo dõi nồng độ hemoglobin (Hgb) một cách nhanh chóng và thuận tiện, mà không cần đến bệnh viện hoặc thực hiện xét nghiệm máu truyền thống vốn tốn kém và mất thời gian.

Trước đó, vào năm 2020, công ty khởi nghiệp y tế Sanguina (Mỹ) cũng từng giới thiệu một ứng dụng có tên AnemoCheck dành cho bệnh nhân thiếu máu mãn tính. Tuy nhiên, ứng dụng này được định hướng như một công cụ theo dõi sức khỏe cá nhân, không theo đuổi quy trình phê duyệt chính thức từ các cơ quan quản lý y tế.

Ngoài ra, một ứng dụng tương tự từng được triển khai thí điểm trong hệ thống y tế công cộng tại Ấn Độ cách đây 2 năm, và được đánh giá là đủ chính xác để dùng trong sàng lọc cộng đồng.

Lợi ích cốt lõi: Giám sát chủ động, hỗ trợ y tế cộng đồng

Theo nhóm nghiên cứu tại Đại học Chapman, ứng dụng này không được thiết kế để thay thế hoàn toàn các phương pháp xét nghiệm y khoa truyền thống, cũng không phải là công cụ để người dùng tự chẩn đoán bệnh.

Thay vào đó, nó hoạt động như một hệ thống cảnh báo sớm, giúp người dùng nhận biết các dấu hiệu bất thường liên quan đến tình trạng thiếu máu, từ đó đưa ra quyết định liệu có nên tìm đến bác sĩ hoặc thực hiện xét nghiệm chuyên sâu, đặc biệt trong những thời điểm bệnh có dấu hiệu xấu đi.

“Ứng dụng đặc biệt hữu ích đối với những người mắc thiếu máu mãn tính”, nhóm nghiên cứu cho biết. “Chẳng hạn như bệnh nhân suy thận, ung thư hoặc các tình trạng y tế cần theo dõi huyết sắc tố thường xuyên. Việc có thể kiểm tra tình trạng thiếu máu tại nhà, nhanh chóng và không xâm lấn, mang lại sự thuận tiện và an tâm cho họ”.

Điểm nổi bật của ứng dụng chính là khả năng cá nhân hóa bằng AI. Khi tính năng này được kích hoạt, mức độ chính xác trong chẩn đoán thiếu máu ở nhóm người dùng mục tiêu (tức những bệnh nhân đã biết có bệnh nền) tăng tới 50% so với sử dụng ở chế độ chung.

Điều này cho phép thiết lập quy trình theo dõi sức khỏe liên tục, từ đó mở đường cho các can thiệp sớm của bác sĩ, ngay cả khi chưa có xét nghiệm chính thức từ phòng thí nghiệm.

Ngoài lợi ích cá nhân, ứng dụng còn được tích hợp hệ thống định vị GPS để tạo ra cái mà nhóm nghiên cứu gọi là “bản đồ tỷ lệ thiếu máu theo quận đầu tiên tại Mỹ”.

Nhờ khả năng thu thập dữ liệu trên diện rộng, công nghệ này không chỉ phục vụ người dùng cá nhân mà còn mang ý nghĩa lớn trong lĩnh vực y tế công cộng như hỗ trợ sàng lọc dân số, phát hiện những khu vực có tỷ lệ thiếu máu cao và phân bổ nguồn lực y tế một cách hợp lý hơn.

Nghiên cứu đã được công bố trên Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) – Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia Mỹ, một trong những tạp chí khoa học uy tín hàng đầu thế giới.

Phan Văn Hòa