DT News - Vietnam - Trí tuệ nhân tạo thực hiện những bước đầu tiên trong việc dự đoán mức độ nghiêm trọng của bệnh nha chu sau điều trị

Anisha Hall Hoppe, Dental Tribune Internation

T3. 26 Tháng 9 2023

save

LAHORE, Pakistan: Bởi vì việc điều trị bệnh nha chu đòi hỏi một cách tiếp cận đa sắc thái, nên một phương tiện dự đoán các yêu cầu điều trị có khả năng xảy ra nhất có thể giúp các chuyên gia nha khoa điều chỉnh phương pháp điều trị cho từng bệnh nhân. Trong một nghiên cứu mới, các nhà nghiên cứu ở Pakistan đã đánh giá liệu việc sử dụng mô hình học máy tự phát triển – một dạng trí tuệ nhân tạo (AI) – có thể giúp dự đoán mức độ nghiêm trọng của ngay cả những diễn biến phức tạp nhất của bệnh nha chu sau khi điều trị hay không. Mặc dù dữ liệu được sử dụng còn hạn chế nhưng họ phát hiện ra rằng AI có thể ảnh hưởng đến việc thực hiện điều trị bệnh nha chu, cho thấy vai trò lớn hơn của máy học trong chăm sóc bệnh nhân.

Trong những năm gần đây, việc sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe đã được nghiên cứu rất nhiều và tiềm năng cải thiện kết quả chẩn đoán và điều trị của nó đã được chứng minh. Ví dụ, nó đã được áp dụng thành công để chẩn đoán bệnh nha chu bằng chụp X quang toàn cảnh. Tuy nhiên, có rất ít nghiên cứu về việc sử dụng nó để dự đoán diễn biến và kết quả của bệnh nha chu.

Sau khi tạo ra bộ dữ liệu tổng hợp gồm 1.000 bệnh nhân, tập trung vào các biến số như tuổi tác, tình trạng hút thuốc và mức độ nghiêm trọng của bệnh trước và sau khi điều trị, các nhà nghiên cứu trong nghiên cứu này đã sử dụng mô hình học máy hồi quy tuyến tính để phân tích dự đoán. Các bệnh nhân nhân tạo có độ tuổi từ 20–80 và có độ tuổi trung bình là 45. Một nửa trong số họ là người hút thuốc và khoảng một nửa đã được điều trị nha chu. Mức độ nghiêm trọng của bệnh nha chu dao động từ 0 (khỏe mạnh) đến 10 (nghiêm trọng) và các quan sát sau điều trị cho thấy mức độ nghiêm trọng của bệnh giảm dần.

Các phân tích tương quan không tìm thấy mối quan hệ đáng kể giữa thói quen hút thuốc, tuổi tác và mức độ nghiêm trọng của bệnh trước hoặc sau khi điều trị. Có mối tương quan yếu giữa tuổi tác và kết quả điều trị, đáng ngạc nhiên là thiếu mối quan hệ đáng kể giữa hút thuốc và mức độ nghiêm trọng của bệnh sau điều trị và mối tương quan tích cực giữa mức độ nghiêm trọng của bệnh trước và sau điều trị. Đáng chú ý, những người mắc bệnh nặng trước khi điều trị cũng thường biểu hiện bệnh nặng sau điều trị, cho thấy những trường hợp nặng hơn có thể khó điều trị hiệu quả hơn. Mô hình này làm sáng tỏ các tương tác sắc thái của các biến số nhân khẩu học và bệnh tật, nhưng có thành công dự đoán hạn chế, một phần vì nghiên cứu cho rằng phương pháp điều trị được đưa ra có hiệu quả toàn cầu và chẳng hạn như nó không xem xét đến kỹ năng của bác sĩ lâm sàng.

Về mặt lâm sàng, những phát hiện này nhấn mạnh sự cần thiết của việc chăm sóc cá nhân hóa, tính đến các sắc thái của từng bệnh nhân. Từ góc độ AI, nghiên cứu nêu bật những thách thức trong dự đoán chăm sóc sức khỏe, nhấn mạnh tiềm năng và nhu cầu cải tiến AI liên tục. Các tác giả nghiên cứu khuyến nghị rằng nghiên cứu trong tương lai nên giải quyết các hạn chế của nghiên cứu, chẳng hạn như dữ liệu được tạo nhân tạo và có thể kết hợp các phương pháp AI tiên tiến, khi chúng ta tiến gần hơn đến dịch vụ chăm sóc sức khỏe dự đoán dựa trên AI. Họ cũng đề xuất rằng nghiên cứu trong tương lai có thể khám phá các cách đào tạo mô hình khác, như tăng cường độ dốc hoặc mạng lưới thần kinh, để so sánh.

Nghiên cứu có tiêu đề “Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong nha chu”, được công bố vào ngày 27 tháng 5 năm 2023 trên Tạp chí Khoa học Y tế và Sức khỏe Pakistan.