Nghiên cứu tổng quan về dự báo đợt cấp bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính - Hạnh, Bùi Mỹ; Ngân, Vương Thị; Xuyến, Hoàng Thị Hồng (Tạp chí Nghiên cứu Y học, 2024)
Ứng dụng máy học dự báo đợt cấp bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính (Chronic Obstructive Pulmonary Disease - COPD) là một xu thế tất yếu, có khả năng cách mạng hóa việc khám, điều trị, quản lý bệnh bằng cách cho phép phát hiện sớm, can thiệp cá nhân hóa, tối ưu hóa nguồn lực và trao quyền cho người bệnh. Nghiên cứu nhằm mục tiêu tổng quan các mô hình sẵn có về dự báo đợt cấp COPD từ cơ sở dữ liệu Pubmed theo hướng dẫn PRISMA. Kết quả đã xác định được 9/928 bài báo đáp ứng đầy đủ các tiêu chí lựa chọn, bao gồm: 7 quan sát hồi cứu đa trung tâm, 1 quan sát tiến cứu đơn trung tâm và 1 thử nghiệm lâm sàng đơn trung tâm. 117 yếu tố nguy cơ được đưa vào các mô hình dự báo, trong đó tuổi và giới xuất hiện phổ biến nhất (9/9 lần). Các mô hình có diện tích dưới đường cong (AUC) dao động từ 0,681 đến trên 0,9 với 3 mô hình có hiệu suất cao nhất lần lượt là Random Forest (> 0,9), Support Vector Machine (0,9) và Extreme Gradient Boosting (0,86) cần được ứng dụng, tiếp tục xây dựng và phát triển trên bộ dữ liệu của người Việt Nam.