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

Các tác giả

  • Nguyễn Lê Văn
  • Tăng Khánh Huy
  • Nguyễn Thị Hướng Dương
  • Hồ Hoàng Khôi

Từ khóa

type 2 diabetes mellitus, key symptoms, traditional medicine, machine learning, artificial intelligence.., đái tháo đường type 2, triệu chứng quan trọng, y học cổ truyền, máy học, trí tuệ nhân tạo.

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.

Lượt tải

Chưa có dữ liệu tải xuống.

Lượt tải xuống

Đã Xuất bản

2026-03-31

Số

Chuyên mục

Bài báo khoa học