Một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể phân tích câu chuyện bệnh nhân kể về biến cố khiến họ phải vào phòng cấp cứu để dự báo nguy cơ mắc rối loạn stress sau sang chấn (PTSD) trong tháng tiếp theo.
Thử nghiệm trên 145 người cho thấy mô hình đạt độ nhạy hơn 95%, mở ra khả năng hỗ trợ sàng lọc sớm những người cần được chăm sóc tâm lý sau tai nạn hoặc chấn thương.
Một câu hỏi có thể hé lộ nguy cơ tâm lý
Sau một tai nạn nghiêm trọng, nhiều người tập trung vào những tổn thương thể chất mà chưa nhận ra các phản ứng tâm lý có thể kéo dài. Một số người dần hồi phục, nhưng cũng có người phát triển rối loạn stress sau sang chấn (PTSD), với các biểu hiện như ký ức xâm nhập, ác mộng, né tránh những điều gợi nhớ biến cố, cảnh giác quá mức và rối loạn cảm xúc.
Việc nhận diện sớm nhóm có nguy cơ cao rất quan trọng, bởi can thiệp kịp thời có thể giúp hạn chế tình trạng kéo dài. Tuy nhiên, tại các khoa cấp cứu, bác sĩ thường phải ưu tiên xử lý những vấn đề đe dọa tính mạng và chấn thương thể chất. Các bảng câu hỏi sàng lọc tâm lý chuyên sâu không phải lúc nào cũng phù hợp với quy trình khám chữa bệnh vốn chịu áp lực thời gian.
Một nghiên cứu công bố trên Nature Communications ngày 9/11 giới thiệu PREVIA, hệ thống AI được thiết kế để dự báo nguy cơ PTSD từ lời kể tự nhiên của bệnh nhân. Thay vì yêu cầu người bệnh điền một bảng câu hỏi dài, nhóm nghiên cứu sử dụng một câu hỏi mở thường gặp trong chăm sóc cấp cứu: “Hãy kể về sự kiện khiến bạn phải đến phòng cấp cứu”.
Câu trả lời được ghi âm, chuyển thành văn bản và phân tích bằng nhiều mô hình ngôn ngữ lớn. Hệ thống tìm kiếm những dấu hiệu có liên quan đến nguy cơ PTSD, bao gồm triệu chứng stress ban đầu, phản ứng trong lúc xảy ra biến cố, yếu tố nguy cơ và những yếu tố có thể bảo vệ sức khỏe tâm lý.
Ba tầng AI phân tích lời kể
PREVIA không dựa vào một mô hình ngôn ngữ duy nhất. Hệ thống kết hợp các mô hình Llama, Mistral và DeepSeek theo quy trình nhiều tầng.
Ở tầng đầu tiên, hai mô hình phân tích độc lập lời kể của bệnh nhân theo bốn nhóm thông tin lâm sàng. Các yếu tố được xem xét bao gồm biểu hiện stress sớm, phản ứng trong thời điểm xảy ra chấn thương, những đặc điểm làm tăng nguy cơ và các yếu tố hỗ trợ khả năng phục hồi.
Ở tầng tiếp theo, một mô hình khác tổng hợp kết quả từ các phân tích trước đó, tìm điểm tương đồng và khác biệt, sau đó xây dựng bản đánh giá có cấu trúc. Cuối cùng, hệ thống đưa ra điểm nguy cơ PTSD trên thang từ 0 đến 100, kèm giải thích về những dấu hiệu dẫn đến dự báo.
Cách thiết kế này nhằm giảm sự phụ thuộc vào một mô hình đơn lẻ và giúp kết quả dễ diễn giải hơn. Thay vì chỉ đưa ra một con số, AI cố gắng chỉ ra những chi tiết trong câu chuyện của bệnh nhân có liên quan đến nguy cơ tâm lý.
Nhóm nghiên cứu đánh giá hệ thống trên 145 người được tiếp nhận tại hai trung tâm chấn thương cấp độ 1 ở New York. Lời kể được thu thập trong vòng 24 giờ sau biến cố, còn tình trạng PTSD được đánh giá sau một tháng bằng thang phỏng vấn lâm sàng CAPS-5, một công cụ được sử dụng rộng rãi trong chẩn đoán rối loạn này.
Độ nhạy cao nhưng chưa thể thay bác sĩ
Kết quả cho thấy PREVIA đạt độ nhạy khoảng 95,4% trong việc nhận diện những người sau đó được xác định mắc PTSD. Độ chính xác phân biệt tổng thể được thể hiện qua chỉ số AUROC khoảng 78,49%.
Trong một phép so sánh trên 30 trường hợp, hệ thống đạt độ nhạy 100%, trong khi bác sĩ cấp cứu có hơn 24 năm kinh nghiệm về y học cấp cứu và nghiên cứu PTSD đạt khoảng 88,9%. Chỉ số AUROC của AI trong nhóm này là 84,39%, gần tương đương mức 83,86% của bác sĩ.
Tuy nhiên, không nên diễn giải kết quả này thành việc AI đã vượt bác sĩ trong chẩn đoán PTSD. Phép so sánh chỉ thực hiện trên 30 trường hợp, số lượng nhỏ và không đủ để khẳng định ưu thế trong thực hành lâm sàng. Đáng chú ý, độ chính xác dương tính của mô hình trong phép đánh giá này chỉ khoảng 50%, nghĩa là vẫn có nguy cơ hệ thống đánh dấu nhầm những người không phát triển PTSD.
Nghiên cứu cũng cho thấy mô hình có thể nhận diện các trường hợp có triệu chứng PTSD dưới ngưỡng chẩn đoán đầy đủ. Đây là nhóm đáng quan tâm bởi các biểu hiện ban đầu vẫn có thể ảnh hưởng đáng kể đến cuộc sống và làm tăng nguy cơ phát triển rối loạn trong tương lai.
Tiềm năng và thách thức trước khi triển khai rộng
Một ưu điểm của phương pháp là tận dụng thông tin vốn đã có trong quy trình chăm sóc cấp cứu. Nếu được phát triển thêm, bệnh viện có thể sử dụng một câu hỏi mở để thu thập lời kể, sau đó để AI hỗ trợ phân tích và chuyển những trường hợp nguy cơ cao đến chuyên gia tâm lý.
Dù vậy, nghiên cứu mới có 145 người trong tập dữ liệu phân tích và được thực hiện tại hai cơ sở y tế thuộc cùng một hệ thống ở New York. Hiệu quả của mô hình tại các quốc gia, nhóm dân cư, ngôn ngữ và môi trường y tế khác vẫn cần được kiểm chứng. Cách bệnh nhân diễn đạt trải nghiệm, nền tảng văn hóa và mức độ sẵn sàng chia sẻ có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
Ngoài ra, dự báo nguy cơ không đồng nghĩa với chẩn đoán. AI không thể thay thế cuộc phỏng vấn chuyên môn, đánh giá toàn diện hay quyết định điều trị của bác sĩ. Những cảnh báo sai cũng có thể khiến bệnh nhân lo lắng không cần thiết nếu không được giải thích đúng cách.
Giá trị lớn nhất của PREVIA ở thời điểm này nằm ở khả năng phát hiện sớm tín hiệu tâm lý từ một nguồn dữ liệu rất tự nhiên: câu chuyện của chính người bệnh. Nếu được kiểm chứng trên quy mô lớn hơn, công nghệ có thể trở thành công cụ hỗ trợ bệnh viện nhận diện những người cần được theo dõi sau chấn thương, ngay cả khi họ chưa biểu hiện đầy đủ các triệu chứng PTSD.