Trong thời gian trẻ được gây mê toàn thân, nhân viên y tế phải theo dõi liên tục xem bệnh nhi có thở ổn định hay không. Khi đó, một chỉ số then chốt là nồng độ CO₂ trong máu.
Để đo chính xác nhất, bác sĩ cần đặt một ống nhỏ vào động mạch và lấy máu xét nghiệm. Tuy nhiên, ở trẻ sơ sinh và nhũ nhi, mạch máu rất nhỏ nên việc đặt ống gặp nhiều khó khăn. Lấy máu lặp lại cũng có thể làm tăng nguy cơ tổn thương mạch máu hoặc thiếu máu.
Một nhóm nghiên cứu tại Hàn Quốc đề xuất cách ước tính tình trạng hô hấp của trẻ mà không cần lấy thêm máu, bằng cách tận dụng nhiều tín hiệu sinh học được ghi nhận trong lúc phẫu thuật. Nhóm của Giáo sư Kim Hyun-ho, khoa Nhi, Bệnh viện Nhi St. Nicholas thuộc Bệnh viện Seoul St. Mary của Đại học Công giáo, ngày 21/07 cho biết đã phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) ước tính nồng độ CO₂ trong máu. Đồng tác giả thứ nhất là bác sĩ nội trú Park Ju-hyun (khoa Gây mê - Giảm đau, Bệnh viện Asan Seoul) và sinh viên Cho Chae-eun (Trường Y, Đại học Korea).
Trong phẫu thuật nhi khoa, nếu chỉ đo CO₂ hơi thở ra thì sẽ có sự khác biệt so với chỉ số máu thực tế
Hiện nay, bác sĩ có thể theo dõi hô hấp mà không cần lấy máu bằng xét nghiệm “CO₂ cuối thì thở ra”, đo lượng CO₂ được thải ra khi bệnh nhân thở ra hết mức.
Tuy vậy, chỉ số này không phải lúc nào cũng trùng với CO₂ trong máu. Khi sự cân bằng giữa không khí đi vào phổi và dòng máu không phù hợp, hoặc khi chức năng tim - phổi có vấn đề, độ chênh có thể tăng lên.
Để giảm sai số, nhóm nghiên cứu đưa thêm vào mô hình các yếu tố như thân nhiệt, các giá trị cài đặt của máy thở, tuổi, thông tin bệnh lý… Tổng cộng 10 loại thông tin được dùng để AI học.
Phân tích 3.586 trẻ em: Sai số trung bình giảm 23%
Nhóm nghiên cứu phân tích 8.853 cặp giá trị đo của 3.586 bệnh nhi được đăng ký trong “VitalDB”, bộ dữ liệu tín hiệu sinh học phòng mổ công khai.
Trong dữ liệu VitalDB, giá trị AI ước tính chênh trung bình 2,73mmHg so với kết quả xét nghiệm máu thực tế. Nếu chỉ dùng CO₂ ở hơi thở ra, sai số trung bình là 3,56mmHg. Khi kết hợp đồng thời nhiều tín hiệu sinh học, sai số giảm 0,83mmHg, tương đương khoảng 23%.
Nhóm cũng kiểm tra hiệu năng bằng dữ liệu bệnh nhân riêng, không dùng trong quá trình phát triển AI. Với 92 phép đo của 50 bệnh nhi tại Bệnh viện Đại học Quốc gia Chungnam, sai số trung bình là 3,65mmHg. Với 2.138 phép đo của 499 bệnh nhi do Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul thu thập mới từ tháng 01-2024 đến tháng 06-2025, sai số là 3,67mmHg.
Ở các bộ dữ liệu riêng, sai số tăng khoảng 0,9mmHg so với khi đánh giá trên VitalDB. Điều này cho thấy khi áp dụng cho bệnh nhân mới, độ chính xác giảm phần nào. Dù vậy, dù khác bệnh viện và thời điểm thu thập dữ liệu, sai số của hai nhóm kiểm chứng gần như giống nhau.
Cần xác nhận thêm liệu có thể giảm số lần xét nghiệm máu hay không
Việc dùng AI để ước tính CO₂ trong máu của bệnh nhi không phải lần đầu được thử nghiệm. Năm 2024, nhóm nghiên cứu tại Bệnh viện Nhi Đại học Quốc gia Seoul công bố một mô hình tương tự dựa trên dữ liệu của 32 bệnh nhi sử dụng máy thở.
Nghiên cứu lần này khác ở chỗ sử dụng dữ liệu của 3.586 bệnh nhi phẫu thuật và thử nghiệm lại trên hai nhóm bệnh nhân riêng biệt.
Tuy nhiên, vẫn còn quá sớm để khẳng định có thể giảm bớt xét nghiệm máu. Nghiên cứu này phân tích hồ sơ điều trị đã tích lũy và nhóm chưa kiểm chứng trực tiếp trong thực tế phòng mổ rằng việc lấy máu hay đặt ống động mạch giảm được bao nhiêu khi dùng AI.
Những thông tin thu được từ xét nghiệm máu như hemoglobin trước mổ cũng được đưa vào tính toán của AI. Vì vậy, đây không hẳn là công nghệ hoàn toàn không cần lấy máu, mà gần giống một công cụ hỗ trợ giúp phán đoán tần suất cần xét nghiệm máu trong quá trình phẫu thuật.
Giáo sư Kim Hyun-ho nói: “Dù không thể thay thế hoàn toàn xét nghiệm khí máu động mạch, nhưng đây có thể là công cụ hỗ trợ hữu ích trong những tình huống khó đặt ống động mạch hoặc khó thực hiện xét nghiệm thường xuyên”. Ông bổ sung: “Để áp dụng vào thực hành lâm sàng, cần thêm nghiên cứu dùng trực tiếp trên bệnh nhân để kiểm chứng hiệu quả”.
Kết quả nghiên cứu được đăng trên tạp chí quốc tế “Gây mê học (Anesthesiology)”.
