Một thuật toán học được từ hàng chục nghìn đơn thuốc dinh dưỡng dành cho trẻ sinh non có thể giúp giảm thiểu lỗi y khoa và xác định tốt hơn những chất dinh dưỡng mà bệnh nhân nhỏ tuổi nhất cần.
Trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện dinh dưỡng tĩnh mạch cho trẻ sinh non, một nghiên cứu của Stanford Medicine đã được thể hiện. Cái mới Y học tự nhiên học một phần là nhờ hoạt động từ thiện—và là một trong những nghiên cứu đầu tiên chứng minh thuật toán AI có thể giúp bác sĩ đưa ra quyết định lâm sàng tốt hơn cho trẻ sơ sinh bị bệnh.
Thuật toán sử dụng thông tin trong hồ sơ bệnh án điện tử của trẻ sinh non để dự đoán các chất dinh dưỡng cần thiết và liều lượng bao nhiêu. Công cụ AI được đào tạo dựa trên dữ liệu từ gần 80.000 đơn thuốc dinh dưỡng truyền tĩnh mạch trước đây, được liên kết với thông tin về tình trạng của các bệnh nhân nhỏ tuổi.
Các nhà nghiên cứu cho biết việc sử dụng AI để hỗ trợ kê đơn dinh dưỡng qua đường tĩnh mạch có thể giảm thiểu sai sót y khoa, tiết kiệm thời gian và tiền bạc, đồng thời giúp việc chăm sóc trẻ sinh non ở những nơi thiếu thốn nguồn lực trở nên dễ dàng hơn. Dinh dưỡng qua đường tĩnh mạch, còn được gọi là dinh dưỡng ngoài đường tiêu hóa hoàn toàn, là cách duy nhất để nuôi dưỡng trẻ sinh non, những trẻ sinh ra trước khi hệ tiêu hóa của trẻ đủ trưởng thành để hấp thụ chất dinh dưỡng.
Đừng bao giờ bỏ lỡ một bước đột phá!
Đăng ký để nhận tin tức mới nhất về sức khỏe bà mẹ và trẻ em—tại Stanford Medicine Children's Health và nhiều hơn nữa!
“Hiện tại, chúng tôi đang chuẩn bị một đơn thuốc TPN cho từng em bé, riêng lẻ, mỗi ngày. Chúng tôi tự làm và cung cấp cho các em”, tác giả nghiên cứu cấp cao cho biết. Nima AghaeepourTiến sĩ, phó giáo sư gây mê, y học tiền phẫu và giảm đau, và nhi khoa. “Dinh dưỡng ngoài đường tiêu hóa là nguồn gây sai sót y khoa lớn nhất tại các khoa chăm sóc tích cực sơ sinh, cả ở Hoa Kỳ và trên toàn thế giới.”
Quy trình này không chỉ dễ sai sót mà còn khiến bác sĩ khó xác định liệu họ đã chọn đúng công thức hay chưa. Ví dụ, không có xét nghiệm máu nào có thể đo lường liệu trẻ sinh non có nhận đủ lượng calo cần thiết mỗi ngày hay không, và không giống như trẻ sinh đủ tháng, trẻ sinh non không nhất thiết phải khóc khi đói và tỏ ra hài lòng khi no.
“Dinh dưỡng là một trong những lĩnh vực chăm sóc đặc biệt cho trẻ sơ sinh mà chúng ta yếu nhất”, đồng tác giả nghiên cứu cho biết. David StevensonTiến sĩ Y khoa, bác sĩ sơ sinh và Giáo sư Nhi khoa Harold K. Faber.
Một quá trình chậm
Khoảng 10% trẻ sinh non, tức là ít nhất ba tuần trước ngày dự sinh. Trẻ sinh non hơn tám tuần chưa sẵn sàng hấp thụ dinh dưỡng qua đường ruột và cần được nuôi dưỡng qua đường tĩnh mạch. Ngoài ra, một số trẻ sinh non gặp phải các biến chứng đường tiêu hóa do sinh non và cần được nuôi dưỡng qua đường tĩnh mạch trong khi ruột chưa lành.
Hiện nay, dinh dưỡng tĩnh mạch được kê đơn hàng ngày cho những bệnh nhân này theo từng trường hợp cụ thể. Bệnh nhân cần các chất dinh dưỡng đa lượng, các khối cấu tạo phân tử của protein, chất béo và carbohydrate; các chất dinh dưỡng vi lượng như vitamin, khoáng chất và chất điện giải; và các loại thuốc như heparin, được thêm vào chế phẩm truyền tĩnh mạch để giảm nguy cơ hình thành cục máu đông. Các đơn thuốc hiện tại dựa trên các yếu tố như cân nặng của trẻ, giai đoạn phát triển và kết quả xét nghiệm.
Việc cung cấp các đơn thuốc này đòi hỏi sự tham gia của sáu chuyên gia làm việc cùng nhau trong một quy trình kéo dài nhiều giờ: Một bác sĩ sơ sinh hoặc dược sĩ sẽ viết mỗi đơn thuốc, sau đó được một chuyên gia dinh dưỡng kiểm tra thành phần dinh dưỡng và một dược sĩ khác kiểm tra độ an toàn. Đơn thuốc được chuyển đến nhà thuốc pha chế để chuẩn bị, rồi đến khoa chăm sóc tích cực sơ sinh, nơi một điều dưỡng tiêm tĩnh mạch và một điều dưỡng viên khác kiểm tra lại xem mỗi bệnh nhân đã được chuẩn bị đúng cách hay chưa.
"Đây là một loại thuốc có nguy cơ cao vì nó là hỗn hợp của nhiều thứ khác nhau", đồng tác giả nghiên cứu cho biết. Shabnam GaskariTiến sĩ Dược, giám đốc điều hành và giám đốc dược tại Stanford Medicine Children's Health. “Nếu chúng tôi sản xuất được TPN sẵn sàng sử dụng, điều đó sẽ rất có lợi. Tôi nghĩ nó sẽ an toàn hơn cho bệnh nhân.”
Hướng tới các công thức chuẩn
Các nhà nghiên cứu tự hỏi liệu họ có thể sử dụng AI để giúp cung cấp cho các bệnh viện các công thức dinh dưỡng được sản xuất sẵn, sẵn sàng sử dụng hay không.
Thuật toán AI của họ được đào tạo dựa trên dữ liệu hồ sơ bệnh án điện tử 10 năm từ khoa chăm sóc tích cực sơ sinh tại Bệnh viện Nhi đồng Lucile Packard Stanford, bao gồm 79.790 đơn thuốc dinh dưỡng tĩnh mạch từ 5.913 bệnh nhân sinh non. Thuật toán cũng có quyền truy cập thông tin về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân, cho phép nó tìm ra các mô hình tinh tế liên kết mức độ dinh dưỡng với sức khỏe của trẻ sơ sinh. Mặc dù các bác sĩ không phải lúc nào cũng kê đơn chính xác, nhưng khối lượng dữ liệu khổng lồ đã giúp khắc phục vấn đề đó, cho phép thuật toán học hỏi một cách tổng quát về những gì hiệu quả cho trẻ sơ sinh trong các tình huống y tế khác nhau.
Aghaeepour cho biết: “Đây là điểm mạnh của AI: Đôi khi dữ liệu không hoàn hảo cũng đủ tốt miễn là bạn có nhiều dữ liệu”.
Sau khi đào tạo trên dữ liệu bệnh nhân trong một thập kỷ, thuật toán đã nhóm các đơn thuốc dinh dưỡng tương tự nhau để xác định có bao nhiêu công thức chuẩn đáp ứng được mọi nhu cầu dinh dưỡng của bệnh nhân và thành phần của từng công thức.
"Chúng tôi tự hỏi: Sẽ thế nào nếu chúng ta tạo ra ba công thức tiêu chuẩn, hoặc 10, hoặc 100 công thức?" Aghaeepour nói. "Hóa ra với 15 công thức dinh dưỡng truyền tĩnh mạch riêng biệt, những gì bạn đề xuất khá giống với những gì các bác sĩ, dược sĩ và chuyên gia dinh dưỡng vẫn làm. Nhưng sau đó, 15 công thức dựa trên AI này có thể được sử dụng để cải thiện đáng kể tốc độ và độ an toàn."
Hơn nữa, các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng thuật toán AI có thể sử dụng dữ liệu từ hồ sơ bệnh án điện tử của bệnh nhân để dự đoán loại sữa công thức nào trong số 15 loại sữa công thức mà mỗi em bé có thể cần, và nó có thể điều chỉnh các khuyến nghị mỗi ngày khi bệnh nhân lớn lên và tình trạng sức khỏe của họ thay đổi. Vì vậy, thuật toán có thể đề xuất một em bé cụ thể cần sữa công thức số 8 trong năm ngày, sau đó là sữa công thức số 3 trong một tuần, rồi sữa công thức số 14 trong vài ngày, v.v.
Để kiểm tra xem phương pháp này so sánh như thế nào với các đơn thuốc thực tế, nhóm nghiên cứu đã tạo ra một bài kiểm tra cho 10 bác sĩ sơ sinh: Các bác sĩ được cung cấp thông tin lâm sàng về bệnh nhân trước đây, cùng với các đơn thuốc dinh dưỡng truyền tĩnh mạch mà họ thực sự đã nhận được và các đơn thuốc mà thuật toán sẽ đề xuất. Các bác sĩ không được cho biết đơn thuốc nào là đơn thuốc nào; họ được hỏi đơn thuốc nào họ cho là tốt hơn. Các bác sĩ luôn ưu tiên các đơn thuốc do AI tạo ra hơn các đơn thuốc thực tế.
Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng AI để quét hồ sơ bệnh án điện tử của những bệnh nhân trước đây, tìm kiếm những trường hợp đơn thuốc dinh dưỡng thực tế của bệnh nhân khá khác so với khuyến nghị của AI. Họ phát hiện ra rằng đối với những bệnh nhân này, nguy cơ tử vong, nhiễm trùng huyết và bệnh đường ruột cao hơn đáng kể so với những bệnh nhân có đơn thuốc phù hợp với khuyến nghị của AI.
Nhóm nghiên cứu cũng đã xác thực mô hình AI bằng cách sử dụng dữ liệu thực từ Đại học California, San Francisco (bao gồm 63.273 đơn thuốc dinh dưỡng từ 3.417 bệnh nhân) và nhận thấy rằng mô hình này cũng có khả năng dự đoán tốt nhu cầu dinh dưỡng cho nhóm dân số này.
Các bước thực hiện
Bước tiếp theo sẽ là tiến hành thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên trong đó một số bệnh nhân được kê đơn dinh dưỡng theo phương pháp thủ công, những bệnh nhân khác được kê đơn theo khuyến nghị của AI và các nhà nghiên cứu sẽ theo dõi phản ứng của từng nhóm.
Giả sử hệ thống được triển khai, nhóm nghiên cứu dự định sẽ để các bác sĩ và dược sĩ tiếp tục kiểm tra các khuyến nghị của AI và điều chỉnh đơn thuốc nếu cần thiết.
Những người đóng góp và ủng hộ
Các nhà khoa học từ Trường Y khoa Keck thuộc Đại học Nam California và Bệnh viện Nhi Los Angeles đã đóng góp vào nghiên cứu.
Công trình này được hỗ trợ bởi Viện Y tế Quốc gia (khoản tài trợ R35GM138353), Trung tâm Quốc gia về Phát triển Khoa học Chuyển dịch (khoản tài trợ UL1TR001872), Viện Quốc gia về Sức khỏe Trẻ em và Phát triển Con người Eunice Kennedy Shriver (khoản tài trợ R42HD115517), Quỹ Burroughs Wellcome, Quỹ March of Dimes, Quỹ Alfred E. Mann, Viện Nghiên cứu Sức khỏe Bà mẹ và Trẻ em Stanford thông qua Chương trình Nghiên cứu Chuyển dịch SPARK của Stanford, Quỹ Công nghệ Tác động Cao Stanford và Stanford Biodesign. Dự án này cũng được hỗ trợ bởi Trung tâm Quốc gia về Phát triển Khoa học Chuyển dịch, Viện Y tế Quốc gia, thông qua Viện Khoa học Lâm sàng và Chuyển dịch UCSF.
Tặng quà để hỗ trợ nghiên cứu sáng tạo và chăm sóc cho các bà mẹ và trẻ sơ sinh tại Bệnh viện Nhi Lucile Packard Stanford—và trên toàn thế giới.
