Nhóm nghiên cứu Hàn Quốc đã phát triển một chỉ số hình ảnh mới để tìm ra “vùng bị mài mòn nghiêm trọng nhất” của khớp gối, điều mà chẩn đoán X-quang truyền thống khó phát hiện được, bằng cách sử dụng công nghệ học sâu (AI).
Giáo sư Noh Doo-hyun của Bệnh viện Đại học Seoul và giáo sư Lee Do-won của Bệnh viện Ilsan trực thuộc Đại học Dongguk đã công bố rằng nhóm nghiên cứu đã phát triển chỉ số hình ảnh dựa trên AI có tên là “oJSW (độ rộng khoảng cách khớp tối thiểu vuông góc)” để đo chính xác tình trạng mài mòn của sụn khớp gối khác nhau cho từng bệnh nhân.
Kết quả nghiên cứu này đã được công bố trong số mới nhất của tạp chí chính thức của Hiệp hội Y học Thể thao Châu Âu “KSSTA (Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy)”
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu quy mô lớn từ Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ (NIH) để phân tích 15.313 hình ảnh khớp gối của 3.855 bệnh nhân trong tối đa 6 năm, nhằm xác minh hiệu suất của chỉ số này. Kết quả cho thấy, oJSW ghi nhận độ chính xác chẩn đoán cao từ 0.86 đến 0.97 trong việc phân loại tất cả các mức độ nghiêm trọng từ giai đoạn đầu của viêm khớp cho đến giai đoạn nặng. Đây là kết quả vượt trội so với phương pháp truyền thống (0.78 đến 0.95).
Giá trị AUC càng gần 1 thì độ chính xác càng cao, điều này có nghĩa là khi so sánh ngẫu nhiên giữa bệnh nhân và người bình thường, có thể phân biệt mức độ nghiêm trọng với xác suất lên đến 97%.
Ngoài ra, trong phân tích phát hiện mức độ tiến triển của bệnh trong 12 tháng (rSRM), oJSW cũng ghi nhận từ 0.91 đến 0.97. Điều này chứng minh rằng oJSW có thể phát hiện sự suy giảm tinh vi của cấu trúc khớp gối theo thời gian một cách đặc hiệu và nhạy cảm hơn so với các chỉ số hiện có.
Trước đây, mức độ nghiêm trọng của viêm khớp gối chủ yếu được đánh giá bằng cách đo khoảng cách (JSW) giữa xương đùi và xương chày trên hình ảnh X-quang. Khi sụn bị mài mòn, khoảng cách giữa các xương sẽ thu hẹp, cho thấy bệnh tình trở nên nghiêm trọng hơn.
Tuy nhiên, phương pháp hiện tại không thể phản ánh đầy đủ 'vùng bị mài mòn nghiêm trọng nhất' khác nhau giữa các bệnh nhân do việc cố định vị trí khớp để đo. Ngược lại, oJSW được phát triển lần này cho phép AI tự động khám phá bên trong khớp và đo chiều dọc tại điểm hẹp nhất, do đó có thể phản ánh chính xác tình trạng mài mòn của từng cá nhân.
Giáo sư Noh Doo-hyun cho biết: “oJSW sẽ trở thành một chỉ số cấu trúc trong việc đánh giá mức độ nghiêm trọng của viêm khớp và theo dõi tiến triển của bệnh”, và “đặc biệt, nó sẽ được sử dụng như một công cụ đánh giá nhạy cảm trong các thử nghiệm lâm sàng của các loại thuốc điều trị cơ bản nhằm làm chậm tiến triển của bệnh, góp phần vào việc phát triển thuốc mới.”
