AI và Thiết bị Đeo Mới: Vũ Khí Hiệu Quả Trong Việc Phát Hiện Tiểu Đường Sớm

Trong nhiều thập kỷ, chẩn đoán tiểu đường chủ yếu dựa vào việc đo lượng đường trong máu và xem liệu nó có vượt qua ngưỡng lâm sàng hay không. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu ngày càng lo ngại rằng phương pháp này đang bỏ sót hàng triệu người đang tiến triển hướng tới bệnh tật.

Trên toàn cầu, tiểu đường đã trở thành một trong những cuộc khủng hoảng sức khỏe định hình của thời đại hiện đại. Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), 14% người trưởng thành bị tiểu đường vào năm 2022, tăng từ 7% vào năm 1990. Chỉ riêng tại Mỹ, hơn 40 triệu người mắc bệnh tiểu đường, nhưng khoảng 11 triệu người chưa được chẩn đoán. Hơn 115 triệu người Mỹ được ước tính có tiền tiểu đường, và khoảng 80% trong số đó không biết điều đó.

“Chúng ta đang nói về một đại dịch, theo tôi, còn tồi tệ hơn nhiều so với đại dịch Covid”, Michael Snyder, giáo sư di truyền học tại Đại học Stanford, cho biết. “Chúng ta cần những cách tiếp cận mới”.

Hạn chế của phương pháp chẩn đoán truyền thống

Mối nguy hiểm không chỉ là bản thân bệnh tiểu đường, mà là thiệt hại tích tụ âm thầm trong nhiều năm trước khi chẩn đoán. Lượng đường trong máu tăng cao kéo dài làm tăng nguy cơ mắc bệnh tim, đột quỵ, suy thận, mù lòa và tổn thương thần kinh. Càng phát hiện bệnh sớm, cơ hội ngăn ngừa các biến chứng này hoặc tránh hoàn toàn bệnh tiểu đường càng lớn.

Chẩn đoán vẫn chủ yếu dựa vào việc đo mức glucose trong máu, phổ biến nhất là sử dụng xét nghiệm HbA1c, ước tính lượng đường trong máu trung bình trong vài tháng trước đó. Mặc dù được sử dụng rộng rãi và thường đáng tin cậy, nó không phải là vô thần. Kết quả không thể phản ánh một số tình trạng bệnh lý hoặc yếu tố sinh lý có thể ảnh hưởng đến mức đường huyết.

Các nhà nghiên cứu ngày càng lo ngại rằng các công cụ chẩn đoán hiện tại cũng kém hiệu quả hơn ở một số nhóm dân số. Các nghiên cứu gần đây cho thấy HbA1c có thể cho kết quả thấp sai ở một số người da đen và người Nam Á, làm chậm chẩn đoán cho đến khi bệnh đã tiến triển xa hơn.

Sự chênh lệch này đã kích thích sự quan tâm ngày càng tăng đối với các cách tiếp cận phát hiện tiểu đường được cá nhân hóa và giàu dữ liệu hơn: các phương pháp kết hợp sinh vật dấu hiệu, thiết bị đeo và trí tuệ nhân tạo để xác định rủi ro sớm hơn và hiểu rõ hơn về bệnh.

Sức mạnh của AI và Thiết bị đeo (CGM)

Tại Đại học Stanford, Snyder và các đồng nghiệp đã khám phá xem liệu các máy theo dõi glucose liên tục (CGM) — các cảm biến đeo được theo dõi mức glucose theo thời gian thực — có thể tiết lộ các mô hình chuyển hóa ẩn lâu trước khi chẩn đoán thông thường bệnh tiểu đường tuýp 2, chiếm khoảng 95% các trường hợp, hay không.

Đội ngũ Stanford đã phát triển một thuật toán được hỗ trợ bởi AI để phân tích các mô hình trong dữ liệu CGM nhằm xác định các dạng khác nhau của bệnh tiểu đường tuýp 2. Trong các bài kiểm tra, hệ thống đã xác định một số mô hình này với độ chính xác khoảng 90%.

Các nhà nghiên cứu tin rằng những phát hiện này có thể giúp xác định những người đang gặp vấn đề về chuyển hóa lâu trước khi chẩn đoán tiểu đường thông thường. “Đây là một công cụ mà mọi người có thể sử dụng để thực hiện các biện pháp phòng ngừa”, Snyder nói. “Nếu các mức độ kích hoạt cảnh báo tiền tiểu đường, thói quen ăn uống hoặc tập thể dục có thể được điều chỉnh, ví dụ”.

CGM cũng đang trở nên rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn, với nhiều loại hiện có sẵn qua quầy tại Mỹ. Snyder tin rằng chúng cuối cùng có thể trở thành một phần của chăm sóc sức khỏe phòng ngừa thường xuyên.

Phân tích Điện tâm đồ (ECG) bằng AI

Các nhà nghiên cứu cũng đang tìm kiếm các tín hiệu hoàn toàn nằm ngoài dòng máu.

Tại Imperial College London, bác sĩ tim mạch Fu Siong Ng và chuyên gia đăng ký tim mạch Arunashis Sau đã phát triển một hệ thống AI phân tích điện tâm đồ — các vết tim đơn giản được gọi là ECG — để xác định những người có nguy cơ cao phát triển bệnh tiểu đường tuýp 2 trong nhiều năm trước khi lượng đường trong máu tăng.

Sử dụng khoảng 1,2 triệu ECG từ hồ sơ bệnh viện, cùng với dữ liệu từ UK Biobank, các nhà nghiên cứu đã đào tạo một mô hình AI gọi là Ước tính Rủi ro AI-ECG cho Bệnh Tiểu đường (AIRE-DM) để phát hiện những thay đổi tim mạch tinh tế liên quan đến rủi ro tiểu đường trong tương lai. Công cụ này dự đoán rủi ro trong tương lai ở các nhóm dân số đa dạng khoảng 70% thời gian.

Lợi thế tiềm năng là quy mô. ECG đã được sử dụng rộng rãi trong các bệnh viện và phòng khám trên toàn thế giới. Nếu được phê duyệt để sử dụng lâm sàng, các công cụ như AIRE-DM có thể tự động gắn cờ cho bệnh nhân có nguy cơ trong quá trình chăm sóc thường xuyên.

Chẩn đoán sớm Tiểu đường Tuýp 1

Bệnh tiểu đường tuýp 1 đặt ra một thách thức sàng lọc khác. Không giống như tuýp 2, đây là một bệnh tự miễn trong đó cơ thể tấn công các tế bào beta sản xuất insulin ở tuyến tụy. Đến khi lượng đường trong máu của một người đủ cao để chẩn đoán thông thường, “ngựa đã chuồng rồi”, Richard Oram, giáo sư tiểu đường và thận học tại Đại học Exeter, nói. Nhiều tế bào beta đã bị mất.

Cho đến gần đây, bác sĩ có ít điều gì có thể làm được trước thời điểm đó. Nhưng một liệu pháp miễn dịch hiện đã được chứng minh là làm chậm sự khởi phát của bệnh tiểu đường tuýp lâm sàng khoảng ba năm và đã được chấp thuận quy định tại Mỹ, Anh và Châu Âu. Điểm mấu chốt là nó cần được đưa ra trước khi lượng đường tăng và trước khi một người cần insulin.

Đội ngũ của Oram đã phát triển một máy tính kết hợp các yếu tố như tuổi, tiền sử gia đình, rủi ro di truyền và tình trạng kháng thể tự miễn — được xác định bằng một xét nghiệm máu đơn giản — để ước tính khả năng phát triển bệnh tiểu đường tuýp 1 của một người.

Mục tiêu là làm cho sàng lọc sớm thực tế ở quy mô lớn. Mô hình của Exeter sử dụng các biện pháp đơn giản hơn để cung cấp các ước tính rủi ro nhanh hơn và rẻ hơn có thể giúp bác sĩ xác định ai nên được theo dõi kỹ hơn.

“Kịch bản trong mơ sẽ là có các công cụ dự đoán rủi ro đơn giản được tích hợp vào hồ sơ chăm sóc sức khỏe điện tử và làm cho nó liền mạch”, ông nói.