XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÁY HỌC XÁC ĐỊNH TRIỆU CHỨNG QUAN TRỌNG CỦA CÁC HỘI CHỨNG Y HỌC CỔ TRUYỀN TRÊN NGƯỜI BỆNH ĐÁI THÁO ĐƯỜNG TYPE 2
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Mục tiêu: Xác định các triệu chứng lâm sàng quan trọng trong các hội chứng Y học cổ truyền (YHCT) trên người bệnh (NB) đái tháo đường type 2 dựa trên mô hình máy học.
Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang, tiến hành trên 326 NB đái tháo đường type 2 điều trị tại bệnh viện Thống Nhất, bệnh viện YHCT TP.HCM và bệnh viện Đại học Y Dược TP.HCM – Cơ sở 3. Thuật toán Boruta-Shap được sử dụng để xây dựng mô hình máy học nhằm chọn lọc các triệu chứng quan trọng dựa trên sự đóng góp của các triệu chứng trên từng hội chứng YHCT.
Kết quả: Đa số NB đồng mắc 4 hội chứng YHCT. Hội chứng Can thận âm hư tỉ lệ cao nhất với triệu chứng quan trọng gồm đa mị, mắt nhìn mờ, lưng gối mỏi đau. Hội chứng Đàm nhiệt tích trệ chiếm tỉ lệ thấp nhất với triệu chứng quan trọng gồm phạp lực, hồi hộp, phân dính và hôi thối, mạch trầm hoạt sác.
Kết luận: NB mắc đái tháo đường type 2 thuộc nhóm cao tuổi, nghỉ hưu hoặc do nghỉ do bệnh nặng, tình trạng kiểm soát đường huyết kém. Đa số NB đồng mắc 4 hội chứng. Trong đó, hội chứng Can thận âm hư chiếm tỉ lệ cao nhất. Thêm vào đó, nghiên cứu gợi ý các triệu chứng quan trọng của từng hội chứng YHCT trên ngời bệnh đái tháo đường type 2.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
đái tháo đường type 2, triệu chứng quan trọng, y học cổ truyền, máy học, trí tuệ nhân tạo.
Tài liệu tham khảo
[2]. Lian F, Ni Q, Shen Y, Yang S, Piao C, Wang J, Wei J, Duan J, Fang Z, Lu H, Yang G, Zhao L, Song J, Li Q, Zheng Y, Lyu Y, Tong X. International traditional Chinese medicine guideline for diagnostic and treatment principles of diabetes. Ann Palliat Med. 2020 Jul;9(4):2237-2250. doi: 10.21037/apm-19-271
[3]. American Diabetes Association Professional Practice Committee. 2. Diagnosis and Classification of Diabetes: Standards of Care in Diabetes-2024. Diabetes Care. 2024 Jan 1;47(Suppl 1):S20-S42. doi: 10.2337/dc24-S002
[4]. Dương Thị Ngọc Lan, Võ Trọng Tuân, Nguyễn Thị Bay. Bước đầu xây dựng tiêu chuẩn chẩn đoán các hội chứng y học cổ truyền trên bệnh nhân đái tháo đường type 2 bằng mô hình cây tiềm ẩn. Tạp chí Y học Việt Nam. 2024;542(Số chuyên đề):74-81
[5]. Althubaiti A. Sample size determination: A practical guide for health researchers. J Gen Fam Med. 2022 Dec 14;24(2):72-78. doi: 10.1002/jgf2.600
[6]. DeVore GR. Computing the Z Score and Centiles for Cross-sectional Analysis: A Practical Approach. J Ultrasound Med. 2017 Mar;36(3):459-473. doi: 10.7863/ultra.16.03025
[7]. Bùi Hương Giang, Trần Thị Hải Vân. Đặc điểm lâm sàng y học cổ truyền trên bệnh nhân đái tháo đường type 2 tại bệnh viện Y học cổ truyền Bộ Công an 2022-2023. Tạp chí Y học Việt Nam. 2024;535(2): 309-313. doi: 10.51298/vmj.v535i2.8537
[8]. Zhang GD, Liu XX, Liang JL, Hu QM. The Distribution Pattern of Traditional Chinese Medicine Syndromes in 549 Patients with Type 2 Diabetes. Diabetes Metab Syndr Obes. 2021 May 17;14:2209-2216. doi: 10.2147/DMSO.S295351
[9]. Hou C, Cui Y, Xu Y, Wang Y, Hao Y. TCM Syndrome Recognition Model of Type 2 Diabetes Mellitus in Shanghai Based on TCM Inquiry Information. Evid Based Complement Alternat Med. 2022 Mar 15;2022:2843218. doi: 10.1155/2022/2843218
[10]. Liu X, Huang X, Zhao J, Su Y, Shen L, Duan Y, Gong J, Zhang Z, Piao S, Zhu Q, Rong X, Guo J. Application of machine learning in Chinese medicine differentiation of dampness-heat pattern in patients with type 2 diabetes mellitus. Heliyon. 2023 Feb 13;9(2):e13289. doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e13289