Phân Loại Huyết Áp Cho Bệnh Nhân Điều Trị Tại Nhà - Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Máy Tính

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu máy tính phân loại huyết áp cho bệnh nhân điều trị tại nhà, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất giải pháp cải thiện thực tiễn.

Chuyên ngành

Khoa học Máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2024

209
2
0

Phí lưu trữ

55 Point

Tóm tắt

I. Giới thiệu và bối cảnh nghiên cứu

Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính này tập trung vào việc phân loại huyết áp cho bệnh nhân điều trị tại nhà, một vấn đề quan trọng trong lĩnh vực công nghệ y tế. Với sự phát triển của học máytrí tuệ nhân tạo, việc ứng dụng các mô hình phân loại để theo dõi và quản lý sức khỏe bệnh nhân đang trở thành xu hướng. Nghiên cứu này nhằm xây dựng một hệ thống phân loại hiệu quả, giúp bác sĩ và bệnh nhân dễ dàng theo dõi tình trạng huyết áp thông qua các thiết bị y tế thông minh.

1.1. Vấn đề nghiên cứu

Việc theo dõi huyết áp tại nhà đang trở nên phổ biến, đặc biệt với những bệnh nhân mắc bệnh lý tim mạch. Tuy nhiên, việc phân loại chính xác các mức huyết áp (huyết áp cao, huyết áp thấp) vẫn là thách thức lớn. Nghiên cứu này tập trung vào việc sử dụng học máy để xây dựng mô hình phân loại, giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong quản lý sức khỏe.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một hệ thống thông minh có khả năng phân loại huyết áp dựa trên dữ liệu y tế thu thập từ bệnh nhân. Hệ thống này sẽ hỗ trợ điều trị từ xa, giúp bác sĩ đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc điều trị và theo dõi bệnh nhân.

II. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng các phương pháp học máytrí tuệ nhân tạo để xây dựng mô hình phân loại huyết áp. Dữ liệu được thu thập từ các nguồn y tế uy tín như NHANES, sau đó được xử lý và phân tích để tạo ra các bộ dữ liệu tùy chỉnh. Các mô hình như mạng nơ-ron, cây quyết định, và tăng cường độ dốc được áp dụng để đánh giá hiệu quả phân loại.

2.1. Thu thập và xử lý dữ liệu

Dữ liệu được thu thập từ NHANES, bao gồm các thông số về huyết áp và các yếu tố liên quan. Quá trình phân tích dữ liệu bao gồm việc lựa chọn thuộc tính, gán nhãn dữ liệu, và tạo ra các bộ dữ liệu tùy chỉnh để phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.

2.2. Xây dựng mô hình

Các mô hình mạng nơ-ronTensorFlow Decision Forests (TF-DF) được kết hợp để tạo ra các mô hình phân loại hiệu quả. Quá trình huấn luyện và đánh giá mô hình được thực hiện trên các bộ dữ liệu khác nhau để đảm bảo độ chính xác và khả năng ứng dụng thực tế.

III. Kết quả và đánh giá

Kết quả nghiên cứu cho thấy các mô hình kết hợp giữa mạng nơ-ronTF-DF đạt độ chính xác cao, đặc biệt là mô hình OM(NN-GB+GB(TFDF)) với độ chính xác trung bình lên đến 98.95%. Các mô hình này cũng thể hiện ưu điểm trong việc xử lý các bộ dữ liệu tùy chỉnh, phù hợp với nhu cầu chăm sóc sức khỏe tại nhà.

3.1. Đánh giá mô hình

Các mô hình được đánh giá dựa trên các độ đo như độ chính xác, F1-score, recall, và precision. Kết quả cho thấy mô hình OM(NN-GB+GB(TFDF)) đạt hiệu suất cao nhất, đặc biệt trên các tập dữ liệu kiểm thử.

3.2. Ứng dụng thực tế

Nghiên cứu này có tiềm năng ứng dụng lớn trong việc theo dõi huyết áp tại nhà, giúp bác sĩ và bệnh nhân quản lý sức khỏe hiệu quả hơn. Hệ thống có thể được tích hợp vào các thiết bị y tế thông minh, hỗ trợ điều trị từ xa và cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe.

21/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Theo báo cáo của Bộ Y tế tại hội nghị “Triển khai công tác y tế 2023”, tỷ lệ bác sĩ trên 10000 dân năm 2022 của Việt Nam là 11.5 [1]; năm 2016, tỷ lệ này của Việt Nam theo thống kê của WHO là 8. Các quốc gia Hoa Kỳ, Trung Quốc, Nhật Bản và Singapore là có tỷ lệ bác sĩ trên 10000 dân năm 2020 lần lượt là 35.082; tỷ lệ này của các quốc gia nói trên là cao hơn so với trung bình toàn thế giới. Tính đến năm 2022, tỷ lệ bác sĩ trên 10000 dân trung bình toàn thế giới là 17. Để giảm tải cho bệnh viện khi nguồn nhân lực y tế còn thiếu thì bác sĩ gia đình là giải pháp đã và đang được triển khai tại Việt Nam [3].

Một trong những vai trò của bác sĩ gia đình là quản lý, khám bệnh, chữa bệnh đa khoa theo nguyên lý y học gia đình cho cá nhân, hộ gia đình. Khám, chữa những bệnh mạn tính, không lây nhiễm là một trong những nhiệm vụ của bác sĩ gia đình [4]. Tăng huyết áp là một trong 10 bệnh mạn tính thường gặp tại Mỹ [5]. Theo kết quả chương trình May Measure Month năm 2018 và 2019, tỷ lệ tăng huyết áp của hai nghiên cứu lần lượt là 30.8%; trong đó tỷ lệ bệnh nhân được điều trị nhưng không kiểm soát được huyết áp trong hai nghiên cứu trên lần lượt là 46.

Nhiều bệnh nhân tăng huyết áp thường không có triệu chứng, bệnh nhân có thể dễ dàng được phát hiện bệnh sớm nếu được đo huyết áp đúng cách [8]. Theo dõi huyết áp thường xuyên tại nhà được khuyến cáo với ít nhất 3 lần/tuần khi huyết áp ổn định [9]. Việc ghi nhận huyết áp bằng thiết bị kỹ thuật số giúp cho việc lưu trữ dữ liệu của bệnh nhân tại các máy chủ trở nên dễ dàng, từ đó có thể truy xuất, trực quan, ra quyết định cảnh báo khi huyết áp bệnh nhân thay đổi bất thường. Mặc dù có nhiều hướng dẫn chẩn đoán tăng huyết áp trên thế giới, nhưng có một vài điểm chưa 2 có được sự thống nhất với nhau.

Một số hướng dẫn chẩn đoán phổ biến có thể kể đến như: ESC/ESH (2018) [10], ACC/AHA (2017) [11], JNC-8 (2014) [12], VSH/VNHA (2022) [9]. Hai ngưỡng huyết áp tâm thu (SBP) – huyết áp tâm trương (DBP) thường dùng để xác định tăng huyết áp cho người được chẩn đoán lần đầu là: ≥ 140 mmHg và/hoặc ≥ 90 mmHg [9], [10], [12]; hay ≥ 130 mmHg và/hoặc ≥ 80 mmHg [11]. Với những bệnh nhân đang được theo dõi huyết áp và cần duy trì dưới huyết áp mục tiêu (ngưỡng tăng huyết áp của những bệnh nhân có những đặc điểm riêng biệt) thì chưa có sự thống nhất trên thế giới về ngưỡng huyết áp mục tiêu cho những bệnh nhân có bệnh đồng mắc; nhất là những bệnh nhân bị bệnh thận mạn thì sự không thống nhất này càng rõ rệt [13]. Do đó các bác sĩ có thể đưa những ngưỡng tăng huyết áp khác nhau, tùy thuộc vào các yếu tố liên quan về huyết áp của bệnh nhân và hướng dẫn chẩn đoán mà bác sĩ dựa vào.

Do đó để theo dõi những nhóm bệnh nhân đặc biệt thì cần có cách phân loại huyết áp trên những bệnh nhân này từ bộ phân loại chung. Một thách thức với những nhóm bệnh nhân đặc biệt là số lượng ít nên lượng dữ liệu thu thập từ họ là không nhiều. Tại các bệnh viện và các cơ sở y tế, đã có các hệ thống quản lý thông tin sức khỏe của bệnh nhân. Những hệ thống này đa phần ghi nhận thông tin không liên tục của bệnh nhân trong một khoảng thời gian.

Việc theo dõi sức khỏe bệnh nhân liên tục là một trong những nhiệm vụ quan trọng của bác sĩ gia đình, do đó dữ liệu sức khỏe được cập nhật liên tục của bệnh nhân mang ý nghĩa quan trọng đối với bác sĩ. Trong lĩnh vực y tế, trí tuệ nhân tạo có thể được ứng dụng rộng rãi trong các trường hợp: phát triển thuốc, giám sát tình trạng sức khỏe, quản lý dữ liệu y khoa, chẩn đoán bệnh, tư vấn kỹ thuật số, cá thể hóa điều trị, phân tích kế hoạch y tế, điều trị phẫu thuật, điều trị y tế [14]. Đặc biệt, các mô hình học sâu có thể dùng để phát hiện ung thư và các gen liên quan [15], hay sử dụng hình ảnh mô bệnh học tuyến vú để phát hiện ung thư vú [16]; phát hiện bệnh nhân mắc COVID-19 qua tiếng ho [17], dự đoán số lương bệnh nhân mắc COVID-19 theo thời gian giúp để cơ quan quản lý chuẩn bị nguồn lực đối phó dịch bệnh [18]. Từ nhu cầu thực tiễn đặt ra là cần có một mô hình phân loại huyết áp phục vụ cho các hệ thống có chức năng ghi nhận, truy xuất, xử lý tình trạng huyết áp cho những bệnh nhân tăng huyết áp điều trị tại nhà cho bác sĩ gia đình; hệ thống này cũng có thể báo cáo cho bác sĩ khi có tình trạng huyết áp bất thường của bệnh nhân.

Xuất phát từ thực tiễn trên, chúng tôi quyết định thực hiện đề tài: “Phân loại huyết áp cho bệnh nhân điều trị tại nhà”.2 Mục đích và ý nghĩa đề tài Với mô hình phân loại huyết áp tốt, bệnh nhân thuộc nhóm chung và bệnh nhân thuộc những nhóm đặc biệt có thể được các bác sĩ theo dõi huyết áp tại nhà một cách dễ dàng với sự trợ giúp của các hệ thống hỗ trợ được áp dụng mô hình phân loại này. Ý nghĩa của đề tài gồm hai mặt: • Ý nghĩa thực tiễn: Giúp theo dõi huyết áp bệnh nhân một cách tự động mà không cần chuyên gia phân tích, đặc biệt là với những người được tùy chỉnh huyết áp bởi các bác sĩ. • Ý nghĩa khoa học: Góp phần ứng dụng các mô hình học máy áp dụng để phân loại huyết áp nói riêng, ứng dụng trong y học nói chung.3 Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu cụ thể trong nghiên cứu này bao gồm: • Xây dựng mô hình phân loại huyết áp dùng chung. • Xây dựng mô hình phân loại huyết áp dùng riêng – tùy chỉnh.

• Đánh giá mô hình được đề xuất.4 Kết quả đạt được Nghiên cứu nhằm xây dựng mô hình phân loại chung và mô hình riêng biệt cho những nhóm người có huyết áp tùy chỉnh bởi các bác sĩ. Đồng thời, luận văn cũng đã thể hiện được việc so sánh mô hình của chúng tôi với các mô hình học máy phổ biến.5 Cấu trúc luận văn Luận văn gồm các phần như sau: • Chương 1: Mở đầu – Giới thiệu vấn đề, động lực nghiên cứu; mục đích; các mục tiêu của luận văn này. 4 • Chương 2: Cơ sở lý thuyết – Trình bày một số cơ sở lý thuyết về huyết áp và các mô hình học máy phổ biến. • Chương 3: Tình trạng nghiên cứu – Trình bày một số công trình nghiên cứu liên quan và kết quả đạt được của các tác giả.

• Chương 4: Phương pháp giải quyết vấn đề – Trình bày cách tiếp cận để giải quyết bài toán đặt ra. • Chương 5: Kết quả thực nghiệm – Trình bày các kết quả, các số liệu được đánh giá. • Chương 6: Kết luận – Trình bày kết luận từ nghiên cứu và hướng phát triển tiếp theo. CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 5 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Huyết áp động mạch 2.1 Đặc điểm của huyết áp Huyết áp (hay còn gọi là huyết áp động mạch) là áp lực lưu thông máu lên thành động mạch.

Nhờ có áp lực này mà động mạch có thể mang máu từ tim đến các cơ quan trong cơ thể [19], [20]. Huyết áp gồm hai chỉ số là huyết áp tâm thu (SBP) và huyết áp tâm trương (DBP), chúng được viết theo cặp là SBP/DBP. Người bình thường có huyết áp tối ưu từ 110/70 mmHg đến 120/80 mmHg [11]. Tăng huyết áp (THA) là tình trạng huyết áp tăng cao hơn so với ngưỡng bình thường.1 Tăng huyết áp và các vấn đề liên quan Định nghĩa tăng huyết áp một cách tổng quát là khi huyết áp tâm thu (SBP) và/hoặc huyết áp tâm trương tương ứng lớn hơn hoặc bằng 140 hoặc 90 mmHg [9].

Có thể phân loại thì có 2 dạng: tăng huyết áp nguyên phát và tăng huyết áp thứ phát. Tăng huyết áp thứ phát có nguyên nhân từ một bệnh lý khác từ đó dẫn đến kết quả tăng huyết áp. Tăng huyết áp nguyên phát được chẩn đoán khi loại trừ các nguyên nhân gây ra tăng huyết áp thứ phát [21]. Tăng huyết áp nguyên phát chiếm tỷ lệ khoảng 95% trong tổng số người bị tăng huyết áp [22].

Tỷ lệ chóng mặt và đau đầu ở những người tăng huyết áp lần lượt là: 19.0%, trong khi tỷ lệ này ở người bình thường là 13. Do đó việc đo huyết áp là quan trọng vì tỷ lệ có triệu chứng ở những bệnh nhân tăng huyết áp là không cao hơn đáng kể so với những người bình thường. Các yếu tố nguy cơ đẩy nhanh quá trình tăng huyết áp là: hút thuốc lá – thuốc lào, rối loạn lipid máu, tiểu đường, tiền sử gia đình có người bị tăng huyết áp, cao tuổi, 6 thừa cân – béo phì, chế độ ăn nhiều muối, uống nhiều rượu bia, ít vận động thể lực, có nhiều căng thẳng [24]. Triệu chứng tăng huyết áp gồm có: đau đầu dữ dội, đau ngực, chóng mặt, nhìn mờ, buồn nôn, nôn, nhìn mờ,…[25] Bảng 2.1: Chẩn đoán tăng huyết áp theo ngưỡng huyết áp đo tại phòng khám theo VSH/VNHA (2022) Huyết áp Huyết áp Phân loại tâm thu (mmHg) tâm trương (mmHg) Bình thường < 130 và < 85 HA bình thường – cao 130 – 139 và/hoặc 85 – 89 (tiền tăng huyết áp) THA độ 1 140 – 159 và/hoặc 90 – 99 THA độ 2 ≥ 160 và/hoặc ≥ 100 Cơn THA ≥ 180 và/hoặc ≥ 120 THA tâm thu đơn độc ≥ 140 và < 90 Bảng 2.1 thể hiện ngưỡng huyết áp và mức độ tăng huyết áp tương ứng theo VSH/VNHA (2022) [9].

Xét về mức độ tăng huyết áp thì có thể chia thành hai loại chính là tăng huyết áp độ 1 và tăng huyết áp độ 2. Cơn tăng huyết áp đơn độc xảy ra khi huyết áp tâm thu ≥ 180 và/hoặc huyết áp tâm trương ≥ 120 có hướng xử trí khác với loại 1 và loại 2 khi ghi nhận huyết áp [9]. Tăng huyết áp có thể gây tổn thương cơ quan đích như: não, võng mạc, tim, động mạch ngoại biên, thận [26]. Có thể kể đến một số tổn thương cơ quan đích có nguyên nhân là tăng huyết áp [27] như: • Não: xuất huyết não, nhồi máu não.

• Mắt: bệnh võng mạc tăng huyết áp. • Tim: bệnh tim thiếu máu cục bộ, rũng nhĩ, phì đại thất trái.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Máy Tính: Phân Loại Huyết Áp Cho Bệnh Nhân Điều Trị Tại Nhà là một nghiên cứu chuyên sâu về việc ứng dụng công nghệ máy tính để phân loại huyết áp cho bệnh nhân điều trị tại nhà. Tài liệu này không chỉ cung cấp các phương pháp phân tích dữ liệu huyết áp hiệu quả mà còn đề xuất các giải pháp hỗ trợ chăm sóc sức khỏe từ xa, giúp bệnh nhân quản lý tình trạng sức khỏe tốt hơn. Đây là nguồn tài liệu hữu ích cho các nhà nghiên cứu, sinh viên và chuyên gia y tế quan tâm đến lĩnh vực y học kỹ thuật số.

Để mở rộng kiến thức về các ứng dụng máy tính trong y tế, bạn có thể tham khảo thêm Luận văn thạc sĩ hcmute đánh giá tỷ lệ lỗi của bộ phân loại tín hiệu điện tim dùng neural network, nghiên cứu về việc sử dụng mạng neural để phân tích tín hiệu điện tim. Ngoài ra, Luận văn thạc sĩ kỹ thuật điện tử kết hợp phương pháp phân tích thành phần chính và bộ lọc phần tử để phân đoạn và tách đặc trưng ảnh xquang cũng là một tài liệu đáng chú ý, tập trung vào việc xử lý hình ảnh y tế. Cuối cùng, Luận văn phân tích thực trạng thanh toán chi phí khám chữa bệnh từ nguồn bảo hiểm y tế tại bệnh viện e năm 2022 cung cấp góc nhìn thực tế về quản lý y tế, bổ sung thêm kiến thức liên quan đến lĩnh vực này.