Công nghệ với y tế

Học máy dự đoán sự khởi phát tăng huyết áp từ dữ liệu EHR

Học máy dự đoán sự khởi phát tăng huyết áp từ dữ liệu EHR
Mô hình dự báo nguy cơ tăng huyết áp chính xác trong vòng một năm.

Theo một nghiên cứu đăng trên Tạp chí  Journal of Medical Internet Research thì các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu thu được từ hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử của bệnh nhân (EHRs) để đào tạo một thuật toán học máy để dự đoán sự khởi phát của bệnh tăng huyết áp.

Các mô hình dự báo tăng huyết áp có thể hỗ trợ điều trị bệnh. Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã phác thảo sự phát triển và thông qua một mô hình dự báo nguy cơ khởi phát của bệnh tăng huyết áp.

Dữ liệu được thu thập từ 823.627 EHRs của bệnh nhân từ mạng lưới trao đổi thông tin y tế Maine. Thuật toán học máy, XGBoost, được thử nghiệm trên 680.810 EHRs. Thuật toán được đánh giá về độ chính xác của nó trong việc phân loại bệnh nhân thành 1 trong 5 yếu tố nguy cơ dựa trên khả năng phát triển chứng tăng huyết áp trong vòng một năm.

Ngoài ra để dự đoán điểm số nguy cơ của bệnh nhân tăng huyết áp, thuật toán có thể nhận dạng bệnh tiểu đường týp 2, rối loạn lipid, bệnh tim mạch, bệnh tâm thần, các chỉ số sử dụng lâm sàng và các yếu tố quyết định về kinh tế xã hội như các đặc điểm liên quan đến các sự cố tăng huyết áp.

Tác giả chính của nghiên cứu, TS.Chengyin Ye và các đồng nghiệp đã kết luận rằng: "Với các bộ dữ liệu EHR trên toàn tiểu bang, nghiên cứu của chúng tôi đã xác nhận một mô hình dự báo nguy cơ tăng huyết áp chính xác trong vòng một năm. Mô hình phân tích dự báo thời gian thực của chúng tôi đã được triển khai ở bang Maine, cung cấp những gợi ý về các can thiệp cho bệnh tăng huyết áp và các bệnh liên quan và hy vọng rằng tăng cường cho việc chăm sóc bện tăng huyết áp".