NGHIÊN CỨU GIÁ TRỊ CÁC MÔ HÌNH HỌC MÁY TRONG CHẨN ĐOÁN XƠ HÓA GAN ĐÁNG KỂ TRÊN CƠ SỞ DỮ LIỆU SIÊU ÂM 2D VÀ XÉT NGHIỆM SINH HÓA GAN
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Mục tiêu: Đánh giá giá trị của mô hình học máy trong chẩn đoán xơ hóa gan đáng kể (≥ F2) trên cơ sở dữ liệu siêu âm thường quy và xét nghiệm sinh hóa gan. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 138 bệnh nhân (BN) có bệnh lý gan (viêm gan virus B, C, bệnh gan liên quan đến rượu, gan nhiễm mỡ không do rượu) từ tháng 01 - 12/2020. BN được đánh giá bằng xét nghiệm sinh hóa (AST, ALT, GGT), siêu âm 2D và Fibroscan để phân loại mức độ xơ hóa gan (F0 - F1 và F2 - F4). Ba mô hình học máy (cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, tăng cường độ dốc) được xây dựng để phân loại ≥ F2, sử dụng dữ liệu xét nghiệm máu và siêu âm 2D, với 80% dữ liệu để huấn luyện và 20% để kiểm tra. Kết quả: Hiệu suất chẩn đoán của mô hình học máy trên tập huấn luyện: Cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và tăng cường độ dốc có giá trị AUC lần lượt là 0,85; 0,93 và 0,96. Trên tập kiểm tra, giá trị AUC lần lượt là 0,84; 0,88 và 0,89. Kết luận: Các mô hình học máy cho thấy hiệu suất cao trong chẩn đoán xơ hóa gan đáng kể, hỗ trợ bác sỹ đánh giá không xâm lấn mức độ xơ hóa gan ở BN có bệnh lý gan.
Từ khóa
Xơ hóa gan, Mô hình học máy, Fibroscan
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
2. Thampanitchawong P, Piratvisuth T. Liver biopsy: Complications and risk factors. World Journal of Gastroenterology. 1999; 5(4):301.
3. Mahady SE, Macaskill P, Craig JC, et al. Diagnostic accuracy of noninvasive fibrosis scores in a population of individuals with a low prevalence of fibrosis. Clinical Gastroenterology and Hepatology. 2017; 15(9):1453-1460. e1.
4. Sarker IH. Machine learning: Algorithms, real-world applications and research directions. SN Computer Science. 2021; 2(3):160.
5. Feng G, Zheng KI, Li YY, et al. Machine learning algorithm outperforms fibrosis markers in predicting significant fibrosis in biopsy‐confirmed NAFLD. Journal of Hepato‐Biliary‐Pancreatic Sciences. 2021; 28(7):593-603.
6. Bộ Y tế Việt Nam. Hướng dẫn chẩn đoán và điều trị bệnh viêm gan vi rút B, Hà Nội. 2019:2-3.
7. Bộ Y tế Việt Nam. Hướng dẫn chẩn đoán và điều trị bệnh viêm gan vi rút C. Hà Nội. 2016:2.
8. Thursz M, Gual A, Lackner C, et al. EASL clinical practice guidelines: Management of alcohol-related liver disease. Journal of hepatology. 2018; 69(1):154-181.
9. Trần Bảo Nghi. Nghiên cứu xơ hóa gan ở bệnh nhân bệnh gan mạn bằng đo đàn hồi gan thoáng qua đối chiếu với mô bệnh học. Luận án Tiến sỹ Y học, Đại học Y dược Huế. 2016.
10. Trần Thị Khánh Tường, Hoàng Trọng Thảng. Đánh giá xơ hóa gan bằng kỹ thuật ghi hình xung lực xạ âm và chỉ số tỷ lệ aspartate aminotransferase trên tiểu cầu trong bệnh gan mạn. Tạp chí Y Dược học-Trường Đại học Y Dược Huế. 2015; 25:58-70.