Bệnh nhân điều trị tại các khoa nội trú thông thường thường không được theo dõi sát 24/7 như ở khoa hồi sức tích cực. Khi tình trạng đột ngột xấu đi, tại những bệnh viện không có đội phản ứng cấp cứu chuyên trách, việc phát hiện sớm có thể bị chậm trễ. Một nghiên cứu mới cho thấy trong bối cảnh này, thiết bị y tế dự báo ngừng tim bằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể đóng vai trò như “lưới an toàn” cho người bệnh.
Công ty AI y tế VUNO ngày 18 cho biết nghiên cứu đa trung tâm đánh giá hiệu quả lâm sàng của “VUNO Med–DeepCARS” đã được công bố trên tạp chí học thuật quốc tế 〈Diagnostics〉.
DeepCARS là thiết bị y tế trong đó AI phân tích các dấu hiệu sinh tồn của bệnh nhân nội trú như huyết áp, mạch, nhịp thở, thân nhiệt… và cảnh báo nhân viên y tế về những bệnh nhân có nguy cơ ngừng tim cao trong vòng 24 giờ.
Nghiên cứu so sánh khác biệt lâm sàng trước và sau khi triển khai DeepCARS ở khoảng 160.000 bệnh nhân từ 19 tuổi trở lên, nhập viện tại khoa nội trú thông thường ở ba bệnh viện tuyến 2 không vận hành hệ thống phản ứng nhanh (RRS), gồm Bệnh viện Kangdong Sacred Heart, Bệnh viện Siwha và Bệnh viện Naun Incheon. Hệ thống phản ứng nhanh là cơ chế bảo đảm an toàn người bệnh, nhằm phát hiện sớm tình trạng xấu đi của bệnh nhân ở khoa nội trú thông thường để đội ngũ y tế chuyên trách nhanh chóng đánh giá và xử trí.
Khi xảy ra ngừng tim trong bệnh viện, tỷ lệ sống sau 1 năm được báo cáo chỉ khoảng 13,4%. Để phòng ngừa, các khuyến nghị đề xuất vận hành hệ thống cảnh báo sớm và hệ thống phản ứng nhanh, nhưng do chi phí cao và hạn chế nhân lực, các cơ sở y tế tuyến 2 gặp khó trong việc trang bị các hệ thống này.
Kết quả cho thấy sau khi triển khai DeepCARS, tỷ lệ ngừng tim trong bệnh viện giảm 21% và tỷ lệ tử vong trong viện giảm 15%. Tổng thời gian nằm viện rút ngắn trung bình 0,51 ngày, còn thời gian nằm khoa hồi sức tích cực rút ngắn trung bình 1,32 ngày. Đặc biệt, ở nhóm bệnh nhân nhiễm khuẩn huyết—một nguyên nhân báo trước chủ yếu của ngừng tim trong viện—số ca ngừng tim giảm 29% và tỷ lệ tử vong giảm 22%, qua đó cho thấy hiệu quả lâm sàng cao hơn.
Ông Joo Sung-hoon, CTO của VUNO, nói: “Nghiên cứu này là nghiên cứu thứ hai chứng minh DeepCARS giúp giảm ngừng tim trong viện tại khoa nội trú thông thường, đồng thời là nghiên cứu đa trung tâm đầu tiên”, đồng thời nhấn mạnh: “Chúng tôi xác nhận rằng ngay cả ở các bệnh viện tuyến 2 khó triển khai RRS do gánh nặng chi phí và nhân lực, DeepCARS vẫn có thể là một công cụ an toàn người bệnh có khả năng mở rộng và hiệu quả về chi phí”.
Trong khi đó, DeepCARS cũng cho thấy hiệu quả giảm 46% ca ngừng tim và giảm 35% tỷ lệ tử vong trong một nghiên cứu của Bệnh viện Đại học Inha công bố hồi tháng 1. Khi đó, nghiên cứu không chỉ phân tích dữ liệu hồi cứu mà còn theo dõi bệnh nhân nội trú thực tế sau khi bắt đầu nghiên cứu để đối chiếu kết quả trước và sau khi sử dụng DeepCARS. Nghiên cứu đa trung tâm lần này có ý nghĩa ở chỗ xác nhận khả năng ứng dụng DeepCARS tại nhiều bệnh viện tuyến 2.
Hiện DeepCARS đã được triển khai và sử dụng tại khoảng 170 bệnh viện, tương đương khoảng 65.000 giường bệnh, bao gồm cả các bệnh viện dùng thử. Tại Hàn Quốc, sản phẩm chủ yếu được ứng dụng trong thị trường dịch vụ không thuộc phạm vi chi trả bảo hiểm.
