Trí tuệ nhân tạo trong dự báo tái nhập viện do bệnh tim mạch ở người cao tuổi: Tổng quan từ y văn quốc tế

Vollständiger Abstract

Worum geht es in dieser Arbeit?

Tái nhập viện do bệnh tim mạch ở người cao tuổi là một thách thức lớn đối với y tế công cộng. Nghiên cứunày thực hiện tổng quan với phạm vi 41 công bố quốc tế nhằm hệ thống hóa việc ứng dụng học máy trongdự báo nguy cơ tái nhập viện ở người bệnh từ 65 tuổi trở lên. Kết quả cho thấy suy tim là bệnh cảnh lâmsàng được nghiên cứu nhiều nhất, với cửa sổ dự báo 30 ngày là phổ biến nhất. Các mô hình cây quyếtđịnh và tăng cường (như Random Forest, XGBoost, LightGBM) cùng hồi quy logistic có điều chuẩn lànhững thuật toán được áp dụng rộng rãi nhất trong dữ liệu bệnh án điện tử. Mặc dù nhiều mô hình đạt hiệunăng phân biệt tốt (AUROC và AUPRC cao), nghiên cứu chỉ ra khoảng trống lớn khi 76% mô hình chưatích hợp các biến số đặc thù lão khoa như hội chứng dễ tổn thương (frailty), suy giảm nhận thức, chứcnăng hoạt động hằng ngày và hỗ trợ xã hội. Ngoài ra, việc kiểm định ngoài và bằng chứng triển khai thựctiễn vẫn còn hạn chế. Đối với Việt Nam, các phát hiện này nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết trong việc chuẩnhóa hạ tầng dữ liệu y tế số, hướng tới tích hợp toàn diện các chỉ số lâm sàng, chức năng và xã hội củangười cao tuổi nhằm nâng cao giá trị ứng dụng thực tế của trí tuệ nhân tạo trong dự phòng tái nhập viện.