Nghiên cứu dữ liệu lớn có hỗ trợ từ AI giúp nâng cao hiểu biết về viêm mạch hệ thống
Các nhà nghiên cứu từ Trường Đại học Y và Trung tâm ADAPT tại Trường Khoa học Máy tính và Thống kê tại Trinity College Dublin đã có bước đột phá lớn trong nghiên cứu viêm mạch khi hợp tác với các nhà nghiên cứu tại Đại học Lund. Những phát hiện của họ, mới được công bố trên tạp chí The Lancet Rheumatology, đã cung cấp những hiểu biết mới về cách chẩn đoán và điều trị viêm mạch hệ thống, một nhóm các bệnh tự miễn hiếm gặp và phức tạp.
Nghiên cứu, thuộc một phần của dự án FAIRVASC, đã tận dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến và các kỹ thuật dữ liệu lớn để giải quyết những thách thức quan trọng trong chẩn đoán và điều trị viêm mạch hệ thống. FAIRVASC kết nối các sổ đăng ký của bệnh nhân viêm mạch trên khắp châu Âu, cho phép chia sẻ dữ liệu liền mạch và phân tích nâng cao để thúc đẩy nghiên cứu và cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân.
Tập trung chính vào tình trạng viêm mạch liên quan đến kháng thể kháng tế bào chất trung tính (ANCA), nghiên cứu giới thiệu một phương pháp mới phân loại căn bệnh này bằng cách sử dụng tập dữ liệu liên kết lớn gấp mười lần so với các nghiên cứu trước đây.
Việc tiếp cận bộ dữ liệu lớn hơn nhiều lần này cho phép đưa ra các phân tích chi tiết hơn, tiết lộ các nhóm bệnh chưa được xác định trước đó. Phương pháp phân loại mới này cung cấp các dự đoán chính xác hơn về các kết quả như là khả năng sống sót nói chung và sức khỏe thận, mở đường cho các chiến lược điều trị cá nhân hóa hơn và có thể cải thiện đáng kể việc chăm sóc bệnh nhân.
Mark Little, giáo sư về bệnh thận và bác sĩ chuyên khoa thận tại Trinity College Dublin và Bệnh viện Tallaght và Beaumont, cho biết: Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy rằng việc tận dụng các hệ thống AI tiên tiến và bộ dữ liệu rộng lớn, chúng tôi có thể khám phá ra các mô hình mới của căn bệnh tự miễn hiếm gặp này. Điều này cho phép chúng tôi tập trung vào các liệu pháp gây độc tiềm năng cho nhiều bệnh nhân. Tiến trình này chỉ có thể thực hiện được thông qua phương pháp tiếp cận đa ngành và sự tham gia trực tiếp của những bệnh nhân mắc bệnh. Dự án hợp tác nghiên cứu này đã tập hợp thành công các chuyên gia về y học, khoa học máy tính và thống kê cùng thực hiện.
Nghiên cứu này làm nổi bật tiềm năng chuyển đổi của AI trong nghiên cứu y khoa, đặc biệt là trong việc giải quyết sự phức tạp của các bệnh hiếm gặp, căn bệnh mà trước đây không thể tạo ra đủ nhóm đối tượng lớn để cho phép kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thống kê.
Nhờ khả năng cho phép xác định chính xác hơn các mô hình bệnh tật, AI có thể cách mạng hóa cách các bác sĩ lâm sàng tiếp cận chẩn đoán và điều trị, mang lại hy vọng về kết quả tốt hơn không chỉ cho bệnh nhân viêm mạch mà còn cho những người mắc các bệnh hiếm gặp và khó điều trị khác.
Nghiên cứu này cung cấp một bản thiết kế sử dụng các công nghệ tiên tiến để giải quyết những thách thức tương tự trong lĩnh vực rộng lớn hơn của các bệnh hiếm gặp, có khả năng dẫn đến những đột phá có thể mang lại lợi ích cho vô số bệnh nhân trên toàn thế giới.
