CÁC ỨNG DỤNG MÁY HỌC CHẨN ĐOÁN BỆNH TIM

Abstract

Trong bối cảnh cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0, sự tiến bộ vượt bậc của khoa học và công nghệ đã mở ra những cơ hội mới cho ngành y học, đặc biệt là trong lĩnh vực chẩn đoán bệnh. Các phương pháp tiên tiến như phân tích dấu hiệu sinh học, hình ảnh y tế, và âm thanh sinh học đã trở nên không thể thiếu, với độ chính xác cao và ứng dụng rộng rãi. Trước đây, quá trình này chủ yếu dựa vào kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn của các bác sĩ. Tuy nhiên, ngày nay, sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo và máy học đã tạo điều kiện để nâng cao đáng kể hiệu quả chẩn đoán bệnh. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển một phương pháp mới để chẩn đoán bệnh tim dựa trên phân tích dấu hiệu bệnh tim, hình ảnh ECG, và âm thanh nhịp tim, với mục tiêu phân biệt giữa các trường hợp có và không mắc bệnh tim. Nghiên cứu tập trung vào việc sử dụng các phương pháp và mô hình tiên tiến như Voting classifier, 2D-CNN và CNN-LSTM, có khả năng phân loại chính xác và hiệu quả. Kết quả thực nghiệm đã chứng minh hiệu quả của các mô hình này, đặc biệt trong chẩn đoán bệnh tim. Các chỉ số như độ chính xác (ACC), diện tích dưới đường cong ROC (AUC), hệ số tương quan Matthews (MCC) và Intersection over Union (IoU) đều cho thấy kết quả ấn tượng. Hệ thống không chỉ được phát triển để nghiên cứu mà còn triển khai trên hệ thống web, sử dụng HTML, CSS, Javascript, Python, Streamlit Framework và cơ sở dữ liệu NoSQL MongoDB. Nó được hỗ trợ bởi Tensorflow, Keras, numpy, pandas, scikit-learn, OpenCV, Google Colab và Jupyter notebook, tạo nền tảng vững chắc cho thử nghiệm mô hình. Kết quả của nghiên cứu không chỉ đạt được tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực y học thông qua việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để chẩn đoán bệnh tim, mà còn tạo ra cơ hội hỗ trợ các bác sĩ cải thiện chất lượng điều trị và chăm sóc sức khỏe. Điều này cũng làm nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo về phát triển hệ thống từ xa và robot phẫu thuật, vốn khẳng định vai trò quan trọng của công nghệ trong tương lai của y học.