Học máy giúp phát hiện phù bạch huyết ở bệnh nhân ung thư vú

(20/06/2018)
Phương pháp học máy đạt tỷ lệ chính xác 93,75% trong việc phát hiện phù bạch huyết.

Các nhà nghiên cứu tại trường điều dưỡng Rory Meyers thuộc Đại học New York cho biết máy học sử dụng các báo cáo triệu chứng thời gian thực để xác định chính xác phù bạch huyết sớm ở những bệnh nhân ung thư vú. Các kết quả đã được công bố trong ấn bản tháng 5 năm 2018 của mHealth.

Phù bạch huyết, sự tích tụ dịch bạch huyết ở cánh tay hoặc chân, là một triệu chứng phổ biến sau khi cắt bỏ các hạch bạch huyết sau điều trị ung thư. Mặc dù không có cách chữa trị nhưng việc xác định và điều trị phù bạch huyết sớm có thể làm giảm các biến chứng. Tuy nhiên, phát hiện sớm là rất khó. Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã xem xét tính khả thi và độ chính xác trong việc sử dụng máy học để xác định phù bạch huyết ở bệnh nhân.

TS. Mei Fu, phó giáo sư về điều dưỡng tại NYU Meyers và là tác giả chính của nghiên cứu, cho biết. "Bác sĩ lâm sàng thường phát hiện hoặc chẩn đoán phù bạch huyết dựa trên quan sát sưng. Tuy nhiên, phù bạch huyết thường xảy ra trong một thời gian, có thể dẫn đến kết quả lâm sàng kém. Sử dụng một thuật toán phân loại được đào tạo tốt để phát hiện phù bạch huyết dựa trên các báo cáo triệu chứng thời gian thực là một công cụ rất hứa hẹn có thể cải thiện kết quả phù bạch huyết".

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một công cụ trực tuyến để thu thập dữ liệu từ 355 phụ nữ đã trải qua điều trị ung thư vú. Dữ liệu về nhân khẩu học, thông tin lâm sàng, cho dù họ đã được chẩn đoán bị phù bạch huyết và liệu họ có gặp phải bất kỳ 26 triệu chứng phù bạch huyết nào hay không. 5 thuật toán học máy khác nhau được sử dụng để so sánh: Decision Tree of C4.5,  Decision Tree of C5.0, mô hình tăng cường gradient, mạng nơron nhân tạo và máy hỗ trợ vector.

Kết quả cho thấy tất cả 5 phương pháp đều tốt hơn phương pháp thống kê thông thường. Mạng nơron nhân tạo là chính xác nhất trong việc phát hiện phù bạch huyết, đạt được tỷ lệ chính xác 93,75% trong việc phân loại bệnh nhân bị phù bạch huyết trong khi phân biệt được các trường hợp không bị phù bạch huyết.

TS. Mei Fu cho biết: "Độ chính xác như vậy cao hơn đáng kể so với khả năng đạt được bằng các phương pháp lâm sàng thường được sử dụng hiện nay. Điều này có khả năng làm giảm chi phí chăm sóc sức khỏe và tối ưu hóa việc sử dụng các nguồn lực chăm sóc sức khỏe thông qua phát hiện và can thiệp sớm có thể làm giảm nguy cơ phù bạch huyết tiến triển đến giai đoạn nặng hơn".

Hoa Hồng
Theo clinical-innovation

 

 


Tin khác