Bệnh tim mạch – “kẻ giết người thầm lặng” hàng đầu thế giới, chiếm khoảng 32% tổng số ca tử vong toàn cầu (Theo WHO). Đáng lo ngại, nhiều biến cố tim mạch xảy ra đột ngột, trong khi các yếu tố nguy cơ thường âm thầm tích tụ nhiều năm trước đó mà không có triệu chứng rõ ràng.
Vì vậy, y học hiện đại đang chuyển dịch từ “điều trị khi bệnh đã xảy ra” sang “tầm soát nguy cơ từ sớm”. Một trong những hướng tiếp cận mới là ứng dụng AI và chẩn đoán hình ảnh để phân tích lớp mỡ thượng tâm mạc – Epicardial Adipose Tissue (EAT), chỉ dấu được nhiều nghiên cứu ghi nhận có liên quan đến nguy cơ biến cố tim mạch trong tương lai.
Không chỉ còn nằm trong nghiên cứu, trong mô hình Nura toàn cầu, AI hỗ trợ phân tích EAT đang được đưa vào quy trình tầm soát nguy cơ tim mạch tại nhiều thị trường. Tại Việt Nam, Nura cũng đang triển khai lộ trình ứng dụng công nghệ này, giúp người dân tiếp cận phương pháp đánh giá nguy cơ tim mạch chuyên sâu hơn trong tầm soát sức khỏe chủ động.
TS.BS Richard – Cố vấn y khoa, Giám đốc Stanford Solutions, đơn vị đang hợp tác cùng Fujifilm trong nghiên cứu và ứng dụng AI tại hệ thống Nura toàn cầu đã chia sẻ cụ thể về ứng dụng này.
– Xin chào Tiến sĩ, là người nghiên cứu về EAT – mỡ thượng tâm mạc là chỉ số có thể hỗ trợ đánh giá nguy cơ biến cố tim mạch, Tiến sĩ có thể cung cấp thông tin rõ hơn được không?
EAT hiểu đơn giản là lớp mỡ bao quanh tim và các mạch máu quanh tim.
Ở trạng thái cân bằng, EAT có chức năng bảo vệ tim. Tuy nhiên, EAT là mô mỡ có hoạt tính sinh học cao, khi lớp mỡ này quá dày và tích tụ dần theo thời gian, tiết ra nhiều hoạt chất trung gian gây viêm, tác động đến thành mạch và phần gây ra xơ vữa động mạch. Do đó, EAT hiện đang được xem là một chỉ dấu hình ảnh quan trọng để đánh giá nguy cơ bệnh tim mạch.
– Nghiên cứu này được thực hiện như thế nào để đưa ra được kết luận như vậy thưa Tiến sĩ?
Được công bố trên Circulation: Cardiovascular Imaging và được lập chỉ mục NIH Pubmed – Thư viện Y khoa Quốc gia Hoa Kỳ năm 2020, nghiên cứu này đã thực hiện trên 2.068 đối tượng không có triệu chứng, từ 47 – 65 tuổi với tỷ lệ 59% nam giới, theo dõi trung bình trong 14 năm – khoảng thời gian dài khó có thể thấy trong nhiều nghiên cứu.
Kết quả cho thấy, 11% người trong nghiên cứu đã gặp biến cố tim mạch nghiêm trọng, có EAT lớn từ 148 – 186 cm³. Trong đó phần lớn biến cố là can thiệp tái tưới máu mạch vành, nhồi máu cơ tim.
Nghiên cứu đã được công bố trên PubMed cho thấy thuật toán học sâu có thể tự động định lượng thể tích và đặc điểm của EAT trên hình ảnh CT
– Vậy có thể thấy giá trị dự báo từ chỉ số này rất tốt, lên tới 14 năm như trong nghiên cứu. Vậy làm thế nào để phát hiện được sớm lớp mỡ này và theo dõi tiến triển?
Đúng vậy, giá trị lớn nhất của EAT là khả năng “phản ánh tương lai”. Ngay cả khi người bệnh chưa có triệu chứng, chỉ số EAT đã có thể thay đổi, cho thấy nguy cơ tim mạch đang âm thầm hình thành.
Trong 3 phương pháp chính để đánh giá EAT: siêu âm, CT và MRI; CT được xem là phương pháp hiệu quả và kinh tế hơn nhờ hình ảnh rõ, có thể phân tích thể tích EAT và kết hợp đo điểm vôi hóa mạch vành CAC. Tuy nhiên, do CT sử dụng tia X, việc tầm soát cần được tối ưu liều chiếu xạ và chỉ định phù hợp để cân bằng giữa phát hiện sớm và an toàn.
– Nếu như vậy, cách nào là phương pháp tối ưu để phát hiện sớm EAT mà vẫn đảm bảo an toàn?
Chúng tôi đã đưa vào hệ thống AI được nghiên cứu hơn 10 năm qua để tối ưu phương pháp chụp CT. Công nghệ này giúp giảm liều tia X xuống mức tối thiểu, chỉ còn từ 3% so với liều thông thường, đồng thời hỗ trợ làm nét hình ảnh và định lượng các chỉ số liên quan đến nguy cơ tim mạch như CAC và EAT.
Việc đánh giá EAT không tồn tại độc lập mà được tích hợp trong hệ thống Nura toàn cầu, nằm trong quy trình tầm soát do Fujifilm phát triển. Tại Việt Nam, Nura đang được triển khai tại Hà Nội và TP.HCM, hỗ trợ phát hiện sớm nguy cơ ung thư và các bệnh lý lối sống phổ biến trên đa cơ quan, giúp người dân tiếp cận tầm soát chuyên sâu thuận tiện hơn.
Mục tiêu của y học dự phòng hiện đại không phải là dự đoán chắc chắn ai sẽ mắc bệnh, mà là nhận diện sớm hơn những người có nguy cơ cao, để họ có cơ hội theo dõi, điều chỉnh lối sống và can thiệp kịp thời trước khi xảy ra biến cố.
– Cảm ơn Tiến sĩ!
Minh Huyền (Thực hiện)
