SINGAPORE, ngày 14 tháng 5 năm 2026 /PRNewswire/ -- Hoạt động giám sát cá nhân hóa theo mức độ rủi ro có thể sớm trở thành tiêu chuẩn dành cho bệnh nhân tiểu đường có nguy cơ cao phải cắt cụt chi dưới (LEA). Được đồng phát triển bởi Bệnh viện Đa khoa Singapore (SGH), SingHealth và Văn phòng Chuyển đổi Y tế thuộc Bộ Y tế Singapore (MOHT), mô hình LEA – Neural Network Model (LEA-Net) ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm hỗ trợ can thiệp sớm hơn và giảm các ca cắt cụt chi có thể tránh được.

LEA-Net được thiết kế để dự đoán nguy cơ cắt cụt chi dưới từ ba đến năm năm trước khi bệnh nhân xuất hiện loét bàn chân và nhiễm trùng, cho phép đội ngũ điều trị can thiệp trước khi xảy ra tổn thương mô không thể phục hồi. Mô hình phân loại bệnh nhân thành nhóm nguy cơ thấp và nguy cơ cao, tạo điều kiện cho các biện pháp can thiệp có mục tiêu và rút ngắn thời gian chờ khám với các bác sĩ chuyên khoa mạch máu. Tại Singapore, gần 9 trong 10 người từng phải cắt cụt chi dưới mắc bệnh tiểu đường, và khoảng 85% trường hợp có tiền sử loét bàn chân trước đó.

Cắt cụt chi dưới có thể gây ra những tác động nghiêm trọng, ảnh hưởng đến khả năng vận động, tính tự chủ, các mối quan hệ và sức khỏe của bệnh nhân. Những người mắc tiểu đường hoặc bệnh lý mạch máu từng trải qua cắt cụt chi dưới cũng đối mặt thêm nguy cơ về biến chứng vết thương và khả năng mất chi còn lại. Tác động về mặt tài chính đối với hệ thống y tế cũng không kém phần nghiêm trọng — các can thiệp ở giai đoạn sớm có chi phí trung bình khoảng 25.000 USD, trong khi điều trị ở giai đoạn muộn có thể vượt 40.000 đến 50.000 USD cho mỗi bệnh nhân.

Bệnh nhân tiểu đường hiện được tầm soát hằng năm về sức khỏe bàn chân, mắt và chức năng thận, tuy nhiên tỷ lệ tuân thủ tầm soát bàn chân tiểu đường vẫn thấp nhất trong ba hạng mục này. Nhiều người thường chỉ tìm đến chăm sóc y tế khi đã xuất hiện vết thương hoặc nhiễm trùng, làm gia tăng nguy cơ cắt cụt chi cùng các rủi ro liên quan như biến chứng phẫu thuật và tử vong.

LEA-Net được phát triển dựa trên dữ liệu ẩn danh từ hơn 830.000 hồ sơ bệnh nhân của SingHealth, bao gồm thông tin nhân khẩu học, tình trạng lâm sàng và kết quả xét nghiệm y khoa. Trong số đó, khoảng 250.000 hồ sơ bệnh nhân được tách riêng để xác thực. Mô hình đã chứng minh độ nhạy gần 80% và độ đặc hiệu xấp xỉ 90% trong dự đoán nguy cơ cắt cụt chi dưới, vượt trội hơn các mô hình tham chiếu ở cả hai chỉ số.

Kết quả mô hình cho thấy có thể xác định được các bệnh nhân nguy cơ cao trong 'giai đoạn vàng' trước khi loét và nhiễm trùng phát triển. Điều này cũng phản ánh sự chuyển dịch sang chăm sóc dự phòng dựa trên dữ liệu theo định hướng của sáng kiến Healthier SG.

LEA-Net đã giành Giải thưởng do khán giả bình chọn tại Hội nghị 2025 của Liên hiệp Quốc tế về Đo lường Kết quả Y tế (ICHOM) diễn ra tại Dublin, Ireland. Nhóm nghiên cứu dự kiến sẽ tiếp tục kiểm định hiệu quả lâm sàng của mô hình thông qua một nghiên cứu thí điểm với sự tham gia của các bệnh nhân thuộc cơ sở dữ liệu bệnh nhân tiểu đường của (Diabetes Registry) của SingHealth.