AI tìm 46 ứng viên tiềm năng cho thử nghiệm tim hiếm tại Cleveland Clinic

Cleveland Clinic dùng Synapsis AI của Dyania Health để rà soát 1.476 hồ sơ bệnh án điện tử trong khoảng một tuần, qua đó tìm được 46 ứng viên tiềm năng cho một thử nghiệm lâm sàng về bệnh tim hiếm. Bác sĩ đánh giá 43 người phù hợp, trong đó 30 người có thể được tuyển ngay.

Cleveland Clinic cho biết trong nghiên cứu công bố ngày 3 tháng 3 rằng bệnh viện sử dụng Synapsis AI để sàng lọc ứng viên cho thử nghiệm lâm sàng giai đoạn 3 về ATTR-CM. Hệ thống rà soát hồ sơ tại các bệnh viện và trung tâm khám ngoại trú ở Ohio, Florida và Nevada.

Trong số 30 người có thể tuyển ngay, 29 người chưa được phát hiện qua quy trình tuyển bệnh nhân hiện có. Nghiên cứu chỉ xem xét một thử nghiệm về một bệnh hiếm tại một hệ thống y tế, nên kết quả khó có thể áp dụng nguyên trạng cho các bệnh viện hoặc bệnh khác.

Nhóm nghiên cứu đánh giá 7.700 câu hỏi liên quan đến tiêu chí thử nghiệm trong hồ sơ của 100 bệnh nhân được chọn ngẫu nhiên. Hệ thống trả lời phù hợp 7.409 câu, đạt độ chính xác 96,2%.

Bác sĩ kiểm tra lại ngẫu nhiên 200 hồ sơ của những người bị AI loại khỏi danh sách và nhận định quyết định loại 198 trường hợp là phù hợp. Hai chỉ số đánh giá phản ánh khả năng rà soát hồ sơ cho riêng thử nghiệm này, không đo độ chính xác chẩn đoán bệnh nói chung hay kết quả điều trị.

Bảy bệnh nhân được sàng lọc có AI hỗ trợ đã đăng ký tham gia thử nghiệm trong sáu ngày. Với quy trình tuyển dụng hiện có, 10 người đăng ký trong 90 ngày. Hoạt động tuyển dụng có AI kết thúc sau khi bệnh viện đạt mục tiêu đăng ký.

Do quy trình có AI dừng lại khi đạt mục tiêu, chỉ dựa trên hai khoảng thời gian và số người đăng ký này thì không thể tính mức cải thiện tốc độ tuyển dụng nói chung hoặc kết luận AI là nguyên nhân tạo ra khác biệt. Nghiên cứu cho thấy AI sàng lọc hồ sơ ứng viên trong một thử nghiệm cụ thể, còn bác sĩ đưa ra quyết định cuối cùng.

Một bản tóm tắt nghiên cứu riêng về ung thư hắc tố được gửi tới hội nghị thường niên năm 2025 của Hiệp hội Ung thư Lâm sàng Mỹ (ASCO). Trong nghiên cứu đó, Synapsis AI xử lý 1.125 câu hỏi liên quan đến thử nghiệm trên 50 hồ sơ bệnh nhân trong 2,5 phút, đạt độ chính xác 95,73%. Đây là phép so sánh rà soát hồ sơ riêng, không thuộc nghiên cứu về bệnh tim hiếm.

Trong cùng bài toán về ung thư hắc tố, một điều dưỡng nghiên cứu chuyên về bệnh này đạt độ chính xác 95,11% sau 427 phút. Một điều dưỡng nghiên cứu chuyên về ung thư đạt 88,09% sau 540 phút.

Synapsis AI đọc cả dữ liệu có cấu trúc như kết quả xét nghiệm và tài liệu dạng văn bản như bệnh án, báo cáo xét nghiệm. Hệ thống hỗ trợ rà soát hồ sơ để xác định khả năng đáp ứng điều kiện tham gia thử nghiệm; nhân viên y tế chịu trách nhiệm xác nhận ứng viên cuối cùng.

Dyania Health cho biết hệ thống sử dụng năng lực tính toán tăng tốc của NVIDIA trong hạ tầng nội bộ bệnh viện. Dyania Health phát triển hệ thống phân tích hồ sơ y tế, còn NVIDIA cung cấp nền tảng tính toán.

Trong một trường hợp riêng, Dyania Health cho biết họ phân tích hồ sơ của 7.812 bệnh nhân thay van động mạch chủ trong giai đoạn 2005–2021. Mô hình rà soát 88 câu hỏi lâm sàng cho mỗi bệnh nhân để ước tính nguy cơ suy giảm chức năng van và phải can thiệp lại sau 3, 5 và 10 năm.

Công ty cho biết mô hình cần được nhân viên y tế thẩm định độc lập trước khi áp dụng vào lâm sàng. Cleveland Clinic đã đầu tư vào Dyania Health và công khai rằng bệnh viện có thể hưởng lợi tài chính từ việc bán sản phẩm.

Trong số tác giả bài nghiên cứu có người liên quan đến Dyania Health; trưởng nhóm nghiên cứu cũng công khai quan hệ cố vấn và tư vấn với công ty. Đây là những thông tin cần được cân nhắc khi xem xét kết quả nghiên cứu.

Cleveland Clinic triển khai Synapsis AI trên toàn hệ thống vào tháng 11 năm 2025. Bệnh viện cho biết ngày 26 tháng 10 rằng hợp tác với Dyania Health về sàng lọc ứng viên thử nghiệm đã giúp họ nhận Giải thưởng Gartner Eye on Innovation năm 2026.

Bệnh viện cho biết sau khi triển khai nền tảng, số bệnh nhân đăng ký tham gia nghiên cứu lâm sàng tăng trung bình 40% và tốc độ đăng ký tăng 47%. Đây là số liệu do bệnh viện tự tổng hợp; tài liệu công khai không nêu quy mô mẫu, giai đoạn so sánh hay cách tính mức trung bình.