Nghiên cứu mới cho thấy rằng các công cụ máy học có thể giúp xác định những người có nguy cơ mất răng cao nhất và giới thiệu họ để đánh giá răng miệng thêm nhằm nỗ lực đảm bảo các biện pháp can thiệp sớm để ngăn chặn hoặc trì hoãn tình trạng này.

Mất răng thường được xem là quá trình lão quá tự nhiên, nhưng câu hỏi được đặt ra là liệu có cách nào để xác định khi nào răng rụng mà không phải đi khám nha khoa không?

Nghiên cứu mới do các nhà khoa học tại Trường Nha khoa Harvard dẫn đầu cho thấy rằng các công cụ học máy (một nhánh của trí tuệ nhân tạo) có thể giúp xác định những người có nguy cơ mất răng cao nhất và nhờ đó họ có thể khám răng miệng nhằm nỗ lực can thiệp sớm để ngăn chặn tình trạng mất răng có thể xảy ra.

Nghiên cứu được công bố ngày 18 tháng 6 trên tạp chí PLOS ONE đã so sánh năm thuật toán sử dụng kết hợp các biến số khác nhau để sàng lọc rủi ro. Kết quả cho thấy những thuật toán đã áp dụng các đặc điểm y tế và các biến số kinh tế xã hội, chẳng hạn như chủng tộc, giáo dục, viêm khớp và tiểu đường, hoạt động tốt hơn các thuật toán chỉ dựa trên các chỉ số lâm sàng nha khoa.

"Phân tích của chúng tôi cho thấy rằng trong khi tất cả các mô hình máy học đều có thể là những yếu tố dự báo rủi ro hữu ích thì những mô hình kết hợp các biến kinh tế xã hội có thể là công cụ sàng lọc đặc biệt mạnh mẽ để xác định những người có nguy cơ mất răng cao", theo giáo sư về chính sách công sức khỏe răng miệng và dịch tễ học tại Trường Nha khoa Harvard, bà Hawazin Elani.

Bà nói thêm rằng phương pháp tiếp cận này có thể được sử dụng để sàng lọc mọi người trên toàn cầu và trong nhiều cơ sở chăm sóc sức khỏe khác nhau, kể cả những người không phải là chuyên gia nha khoa.

Mất răng có thể làm suy nhược về thể chất và tâm lý. Nó có thể ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống, hạnh phúc, dinh dưỡng và các tương tác xã hội. Quá trình này có thể bị trì hoãn, thậm chí có thể bị ngăn chặn nếu nhận biết được các dấu hiệu sớm nhất của bệnh răng miệng và điều trị kịp thời tình trạng bệnh. Tuy nhiên, nhiều người đã không đi khám nha sĩ cho đến khi tình trạng bệnh trầm trọng thêm, đôi khi không thể cứu vãng được. Đây chính công cụ sàng lọc có thể giúp xác định những người có nguy cơ cao nhất và giới thiệu họ để đánh giá thêm, nhóm nghiên cứu cho biết.

Trong nghiên cứu, các nhà khoa học đã sử dụng dữ liệu bao gồm gần 12.000 người lớn từ Cuộc khảo sát kiểm tra sức khỏe và dinh dưỡng quốc gia của Hoa Kỳ để thiết kế và thử nghiệm năm thuật toán học máy và đánh giá mức độ họ dự đoán mức độ rụng răng hoàn toàn và tăng dần ở người trưởng thành dựa trên kinh tế xã hội, sức khỏe và đặc điểm y tế.

Đáng chú ý, các thuật toán được thiết kế để đánh giá rủi ro mà không cần kiểm tra nha khoa. Tuy nhiên, bất kỳ ai được coi là có nguy cơ cao bị rụng răng vẫn sẽ phải trải qua một cuộc kiểm tra lâm sàng nha khoa, các nhà nghiên cứu nói thêm.

Kết quả phân tích chỉ ra tầm quan trọng của các yếu tố kinh tế xã hội hình thành rủi ro ngoài các chỉ số lâm sàng truyền thống.

"Phát hiện của chúng tôi cho thấy rằng các mô hình thuật toán học máy kết hợp các đặc điểm kinh tế xã hội có khả năng dự đoán rụng răng tốt hơn so với những mô hình chỉ dựa vào các chỉ số nha khoa lâm sàng thông thường", Elani nói. "Công việc này nhấn mạnh tầm quan trọng của các yếu tố xã hội quyết định đến sức khỏe. Biết được trình độ học vấn, tình trạng việc làm và thu nhập của bệnh nhân cũng phù hợp để dự đoán tình trạng rụng răng cũng như đánh giá tình trạng răng lâm sàng của họ."

Giáo sư trợ lý Hawazin Elani - Trường Nha khoa Harvard

Thực tế, từ lâu, người ta đã biết rằng các nhóm dân số có thu nhập thấp và bị thiệt thòi có tỷ lệ gánh nặng mất răng không tương xứng, có thể là do không được tiếp cận thường xuyên với dịch vụ chăm sóc răng miệng, trong số các lý do khác, nhóm nghiên cứu cho biết.

Jane Barrow, phó hiệu trưởng phụ trách sức khỏe cộng đồng và toàn cầu, cho biết: “Là các chuyên gia sức khỏe răng miệng, chúng tôi biết tầm quan trọng của việc xác định sớm và chăm sóc kịp thời trong việc ngăn ngừa rụng răng và những phát hiện mới này chỉ ra một công cụ mới quan trọng để đạt được điều đó. của Sáng kiến ​​Tích hợp Sức khỏe Răng miệng và Thuốc tại HSDM. "Tiến sĩ Elani và nhóm nghiên cứu của cô ấy đã làm sáng tỏ cách chúng tôi có thể nhắm mục tiêu hiệu quả nhất đến các nỗ lực phòng ngừa và cải thiện chất lượng cuộc sống cho bệnh nhân của chúng tôi."

Nghiên cứu được thực hiện với sự hợp tác của các nhà nghiên cứu tại Harvard T.H. Trường Y tế Công cộng Chan, Đại học São Paolo ở Brazil và Khoa Nha khoa của Đại học Otago ở New Zealand.

Các đồng nghiên cứu bao gồm André F. M. Batista, W. Murray Thomson, Ichiro Kawachi và Alexandre D. P. Chiavegatto Filho.