Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lượng giá chức năng thất trái trên siêu âm tim 2D và 3D

Hoài Nguyễn Thị Thu , Thơm Vũ Thị

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Tóm tắt: Khảo sát mối tương quan giữa phân số tống máu thất trái (EF) trên siêu âm tim 2D và 3D, sức căng dọc thất trái (GLS) đánh giá bằng trí tuệ nhân tạo với các thông số nêu trên khi đánh giá bằng phương pháp siêu âm tim do bác sĩ thực hiện. Đối tượng và phương pháp: Trong thời gian từ tháng 12/2020 đến tháng 12/2021, 208 bệnh nhân khám tim mạch tại Viện Tim Mạch, Bệnh Viện Bạch Mai được đưa vào nghiên cứu. Các bệnh nhân được làm siêu âm tim theo cùng một quy trình chuẩn đánh giá chức năng thất trái theo khuyến cáo của Hội Siêu Âm Tim Hoa Kỳ năm 2015. Phân suất tống máu thất trái EF trên siêu âm tim 2D và siêu âm tim 3D và sức căng dọc thất trái được đánh giá bằng hai phương pháp: phương pháp siêu âm tim thường quy do bác sĩ thực hiện và phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo với phần mềm đánh giá chức năng tim tự động, ứng dụng các thuật toán học máy và học sâu đánh giá phân suất tống máu siêu âm tim 2D và siêu âm tim 3D, đánh giá sức căng dọc toàn bộ thất trái GLS tự động. Kết quả: Trí tuệ nhân tạo nhận định được đúng 591/624 mặt cắt siêu âm của các đối tượng nghiên cứu, tỷ lệ nhận định đúng là 95%. Đối với từng mặt cắt siêu âm, AI nhận định đúng mặt cắt 4 buồng, mặt cắt 2 buồng, mặt cắt 3 buồng với tỷ lệ cao lần lượt là 94,2%, 94,7% và 95,2%. Kết quả xác định thời điểm cuối tâm thu, cuối tâm trương với AI bằng phương pháp học sâu khi so sánh với kết quả xác định thời điểm cuối tâm thu, cuối tâm trương do bác sĩ làm siêu âm tim thực hiện cho thấy sự chênh lệch rất thấp kể cả tính bằng số khung hình/giây và tính bằng số mili giây. Có mối tương quan tuyến tính thuận chặt chẽ giữa phân suất tống máu trên siêu âm tim 2D và 3D đo bằng trí tuệ nhân tạo AI và do bác sĩ siêu âm đo, tương ứng với r = 0,78, p<0,001 và r = 0,65, p<0,001. Có mối tương quan tuyến tính thuận chặt chẽ giữa sức căng dọc toàn bộ thất trái GLS đo bằng trí tuệ nhân tạo AI với GLS do bác sĩ siêu âm tim đo trên siêu âm đánh dấu mô cơ tim, r = 0,71, p< 0,001. Kết luận: Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong đánh giá phân suất tống máu thất trái trên siêu âm tim 2D và 3D và sức căng dọc toàn bộ thất trái có tính khả thi cao, các kết quả thu được có tính chính xác cao khi so sánh với kết quả đánh giá chức năng tim được thực hiện bởi chuyên gia siêu âm.

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

1. Narang A, Sinha SS, Rajagopalan B, Ijioma NN, Jayaram N, Kithcart AP, Tanguturi VK, Cullen MW. The supply and demand of the cardiovascular workforce: striking the right balance. J Am Coll Cardiol 2016; 68:1680–1689. doi: 10.1016/j.jacc.2016.06.070 [PubMed: 27712782]
2. Alsharqui M., Woodward W. et al. Artificial intelligence and echocardiography. Echo Research and Practice 2018; 5(4). doi: 10.1530/ERP-18-0056
3. Knackstedt C, Bekkers SC, Schummers G, Schreckenberg M, Muraru D, Badano LP, Franke A, Bavishi C, Omar AM, Sengupta PP. Fully automated versus standard tracking of left ventricular ejection fraction and longitudinal strain: the FAST-EFs multicenter study. J Am Coll Cardiol 2015; 66:1456–1466. doi: 10.1016/j.jacc.2015.07.052 [PubMed: 26403342].
4. Narula S, Shameer K, Salem Omar AM, Dudley JT, Sengupta PP. Machine-learning algorithms to automate morphological and functional assessments in 2D echocardiography. J Am Coll Cardiol 2016; 68:2287–2295. doi: 10.1016/j.jacc.2016.08.062 [PubMed: 27884247]
5. Zhang J, Gajjala S, Agrawal P, Tison GH, Hallock LA, Beussink-Nelson L, Lassen MH, Fan E, Aras MA, Jordan C, Fleischmann KE, Melisko M, Qasim A, Shah SJ, Bajcsy R, Deo RC. Fully automated echocardiogram interpretation in clinical practice: feasibility and diagnostic accuracy. Circulation 2018; 138:1623–1635. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.118.034338 [PubMed: 30354459]
6. Madani A, Arnaout R, Mofrad M, Arnaout R. Fast and accurate view classification of echocardiograms using deep learning. npj Digit Med 2018; 1:6. [PubMed: 30828647]
7. Roberto Lang, Luigi Badano et al. “ Recommendation for cardiac chamberquantification by echocardiography in adults: An update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging” J Am Soc Echocardiogr 2015 Jan; 28 (1):1-39.
8. Phạm Mạnh Hùng, Nguyễn Thị Thu Hoài. Thực hành siêu âm tim cơ bản (2019). Nhà xuất bản y học.
9. Salte IM, Ostvik A et al. Artificial Intelligence for Automatic Measurement of Left Ventricular Strain in Echocardiography. J Am Coll Cardiol: Cardiovascular Imaging 2021, Vol. 14, No. 10.
10. Tromp J. Seekings PJ. et al. Automated interpretation of systolic and function on the echocardiogram: a multicohort study. The Lancet Digital Health 2022;4(1): e46-e54.