Trong bối cảnh tỷ lệ thai chết lưu do dị tật tim bẩm sinh ngày càng tăng cao, đặc biệt tại Việt Nam với con số báo động 6% so với mức trung bình toàn cầu 1% [1, 2], việc theo dõi sức khỏe thai nhi trở thành một trong những ưu tiên hàng đầu. Tỷ lệ sinh non gia tăng, chiếm từ 5 – 9%, đòi hỏi sự chăm sóc đặc biệt để bảo đảm sự sống và phát triển khỏe mạnh của trẻ. Do đó việc theo dõi sức khỏe thai nhi trở nên vô cùng cấp thiết nhằm giảm thiểu nguy cơ thai chết lưu và sinh non, đảm bảo sự phát triển toàn diện cho trẻ. Hệ thống thông tin y tế đóng vai trò then chốt trong việc hỗ trợ các cơ sở y tế còn hạn chế, giảm tải áp lực cho bệnh viện và đảm bảo xử lý kịp thời các tình huống khẩn cấp, đồng thời tối ưu hóa năng lực của đội ngũ y bác sĩ. Hơn thế nữa, xây dựng một cơ sở dữ liệu về bà mẹ mang thai người Việt là bước đi quan trọng, giúp tìm hiểu nguyên nhân của những vấn đề sức khỏe của trẻ em, từ đó góp phần cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe cho thế hệ tương lai.
Thực trạng các hệ thống theo dõi sức khỏe thai nhi
Hiện nay, các hệ thống theo dõi sức khỏe thai nhi phổ biến bao gồm một số phương pháp và thiết bị khác nhau như siêu âm, điện cực da đầu, máy CTG (Cardiotocography – máy theo dõi sản khoa) và máy điện tâm đồ thai nhi (Fetal ECG).
Siêu âm (Ultrasound): Đây là phương pháp phổ biến, sử dụng sóng âm thanh để tạo ra hình ảnh của thai nhi trong tử cung. Ưu điểm của siêu âm là giúp các bác sĩ nhìn thấy sự phát triển của thai nhi, đo lường kích thước và hình dáng, kiểm tra sự bất thường về cấu trúc. Tuy nhiên, siêu âm có mặt hạn chế là mặc dù cung cấp hình ảnh trực quan nhưng không thể cung cấp thông tin về hoạt động sinh lý, đặc biệt là nhịp tim chi tiết của thai nhi. Phương pháp này vẫn đòi hỏi sự hiện diện của bác sĩ hoặc chuyên gia tại bệnh viện hay phòng khám.
Điện cực da đầu (Scalp Electrode): Phương pháp này được áp dụng trong quá trình chuyển dạ, sử dụng một điện cực gắn trực tiếp lên da đầu của thai nhi để theo dõi nhịp tim.
Ưu điểm là do gắn trực tiếp vào da đầu của thai nhi, phương pháp này cung cấp thông tin nhịp tim chính xác và theo dõi liên tục trong suốt quá trình sinh. Hạn chế là do điện cực da đầu là một phương pháp xâm lấn, có thể gây nhiễm trùng cho cả mẹ và thai nhi. Hơn nữa, nó chỉ có thể sử dụng trong quá trình chuyển dạ, không phù hợp cho theo dõi sức khỏe trong suốt quá trình mang thai.
Máy theo dõi nhịp tim và cơn co tử cung (CTG – Cardiotocography Machine): Máy CTG được sử dụng để theo dõi nhịp tim của thai nhi và cơn co tử cung của người mẹ, giúp phát hiện các dấu hiệu stress của thai nhi. Ưu điểm: Máy CTG cho phép giám sát nhịp tim thai nhi và cơn co tử cung cùng một lúc, giúp phát hiện những dấu hiệu bất thường liên quan đến thai kỳ. Hạn chế: Máy CTG thường chỉ được sử dụng trong bệnh viện hoặc phòng khám vì thiết bị cồng kềnh và khó vận hành. Chi phí của máy cũng rất đắt, hạn chế khả năng tiếp cận của nhiều người, đặc biệt là trong các khu vực không có điều kiện y tế tốt.
Máy điện tâm đồ thai nhi (Fetal ECG Machine): Máy sử dụng các cảm biến điện cực gắn trên bụng mẹ để thu thập tín hiệu điện tâm đồ của thai nhi, cung cấp thông tin về hoạt động điện của tim thai nhi. Ưu điểm: Fetal ECG cho phép theo dõi nhịp tim của thai nhi một cách chính xác, là công cụ quan trọng để phát hiện các vấn đề về tim mạch từ sớm. Hạn chế: Cũng giống như máy CTG, thiết bị này thường chỉ được sử dụng tại các cơ sở y tế lớn vì chi phí đắt đỏ và thiết bị cồng kềnh, khó sử dụng trong các môi trường không chuyên như tại nhà. Để đảm bảo chất lượng dữ liệu thu thập được, cần có sự hỗ trợ từ nhân viên y tế hoặc bác sĩ.
Nhìn chung, các hệ thống hiện tại mặc dù cung cấp nhiều công cụ hữu ích nhưng vẫn có nhiều hạn chế về mặt chi phí, tính tiện dụng và khả năng áp dụng ngoài môi trường bệnh viện. Do đó, cần có những giải pháp cải tiến và phát triển để đảm bảo theo dõi sức khỏe thai nhi một cách toàn diện, an toàn và thuận tiện hơn cho các bà mẹ, đặc biệt ở các khu vực có điều kiện y tế hạn chế.
Điện tim thai nhi là gì?
Điện tim thai nhi (F/mECG) là một công nghệ giúp ghi lại và phân tích các tín hiệu điện tim của cả người mẹ và thai nhi trong quá trình mang thai. Tín hiệu điện tim là các xung điện nhỏ được tạo ra khi tim đập, và việc thu thập những xung này giúp bác sĩ có thể theo dõi tình trạng sức khỏe tim mạch của cả hai mẹ con. Có nhiều lợi ích của việc theo dõi f/mECG trong thai kỳ:
– Giảm nguy cơ thai chết lưu và sinh non: Nhờ vào việc theo dõi liên tục nhịp tim của thai nhi, bác sĩ có thể phát hiện sớm các dấu hiệu suy thai hoặc thiếu oxy, từ đó can thiệp kịp thời để giảm nguy cơ thai chết lưu hoặc sinh non.
– Theo dõi chính xác nhịp tim thai nhi: f/mECG cung cấp dữ liệu chính xác và chi tiết về nhịp tim thai nhi, giúp theo dõi sức khỏe tim mạch của thai nhi một cách liên tục. Điều này rất quan trọng để phát hiện sớm các bất thường về tim thai, chẳng hạn như loạn nhịp tim hoặc dấu hiệu suy tim.
– Phương pháp không xâm lấn, an toàn: Thay vì gắn điện cực trực tiếp lên thai nhi, f/mECG có thể thu thập tín hiệu điện tim qua cảm biến gắn bên ngoài bụng mẹ mà không cần can thiệp vào cơ thể thai nhi. Điều này giảm thiểu nguy cơ nhiễm trùng cho cả mẹ và bé, đồng thời an toàn hơn cho việc sử dụng lâu dài.
– Ứng dụng trong theo dõi từ xa: f/mECG có thể tích hợp vào các hệ thống y tế thông minh, cho phép theo dõi sức khỏe thai nhi từ xa, giúp giảm tải cho bệnh viện và tạo điều kiện cho các bà mẹ có thể theo dõi thai kỳ ngay tại nhà. Điều này rất tiện lợi, đặc biệt ở các khu vực có điều kiện y tế hạn chế.
– Cơ sở dữ liệu và nghiên cứu lâu dài: f/mECG thu thập được dữ liệu liên tục trong suốt thai kỳ, góp phần xây dựng cơ sở dữ liệu phong phú cho các nghiên cứu y tế sau này. Những dữ liệu này giúp cải thiện việc chẩn đoán và điều trị các bệnh lý liên quan đến thai nhi và bà mẹ, đồng thời hỗ trợ quá trình nghiên cứu về sức khỏe bà mẹ và trẻ em trong tương lai.
Tuy nhiên, điều làm cho việc theo dõi f/mECG đặc biệt phức tạp là tín hiệu điện tim của mẹ và thai nhi bị trộn lẫn, khiến việc tách biệt hai tín hiệu này trở thành một thách thức lớn.
Giải pháp IoT theo dõi điện tim thai nhi không tiếp xúc
Dự án “Hệ thống Internet vạn vật (IoT) theo dõi điện tim thai với cảm biến không tiếp xúc” do TS. Hàn Huy Dũng và TS. Nguyễn Minh Đức chủ nhiệm dưới sự chủ trì của Đại học Bách Khoa Hà Nội nhằm phát triển một hệ thống theo dõi và khám chữa bệnh từ xa cho bà mẹ và thai nhi. Với sự phát triển của công nghệ Internet vạn vật (IoT), các hệ thống theo dõi sức khỏe mẹ và bé có thể kết nối với các thiết bị di động và điện toán đám mây. Dữ liệu thu thập từ các cảm biến trên bụng mẹ có thể được truyền trực tiếp đến điện thoại di động hoặc máy chủ đám mây, nơi nó được phân tích bởi các thuật toán AI để phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường.
Hệ thống IoT bao gồm các thành phần chính:
– Thiết bị cảm biến đeo trên người (fECG belt): Thu thập tín hiệu f/mECG từ mẹ và bé.
– Điện thoại di động: Đóng vai trò như thiết bị trung chuyển dữ liệu, kết nối với đám mây để lưu trữ và xử lý tín hiệu.
– Hệ thống điện toán đám mây: Phân tích dữ liệu, phát hiện các dấu hiệu bất thường và gửi cảnh báo đến bác sĩ hoặc người mẹ.
Giải pháp mặc dù có nhiều ưu việt, nhưng không phải không có những thách thức, trong đó có thách thức trong việc tách tín hiệu f/mECG:
– Nhiễu từ tín hiệu điện tim của mẹ: Tín hiệu điện tim của người mẹ (mECG) thường mạnh hơn nhiều so với tín hiệu của thai nhi (fECG). Do đó, để thu được tín hiệu của bé, các nhà khoa học phải sử dụng các kỹ thuật như phân tích thành phần chính (PCA) và loại bỏ mẫu (template subtraction) để tách biệt tín hiệu.
– Chuyển động của thai nhi: Thai nhi thường xuyên thay đổi vị trí và chuyển động trong bụng mẹ, làm cho tín hiệu điện tim bị biến đổi liên tục. Điều này đòi hỏi các hệ thống theo dõi phải có khả năng thích nghi với sự thay đổi này để duy trì chất lượng tín hiệu.
– Tín hiệu nhiễu từ môi trường: Các yếu tố bên ngoài như nhiễu điện từ, nhiễu nhiệt hoặc các chuyển động của mẹ có thể làm giảm chất lượng tín hiệu thu được.
Vai trò của công nghệ AI trong tách tín hiệu fECG
Các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang được ứng dụng để cải thiện hiệu quả trong việc tách tín hiệu điện tim của thai nhi khỏi tín hiệu của mẹ. Các kỹ thuật như k-mean clustering và phân tích thành phần chính (PCA) đã được áp dụng để nhận diện và phân loại tín hiệu. Một ví dụ là việc sử dụng phương pháp loại bỏ mẫu (template subtraction) để loại bỏ tín hiệu điện tim của mẹ và giữ lại tín hiệu của thai nhi.
Phương pháp k-mean clustering: Phương pháp này phân cụm các tín hiệu điện tim dựa trên đặc điểm như biên độ và chu kỳ, từ đó tách biệt tín hiệu của mẹ và bé. Điều này giúp xác định rõ ràng hơn các đỉnh của tín hiệu QRS, đại diện cho nhịp tim của mẹ và thai nhi.
Phương pháp PCA: PCA là một công cụ mạnh mẽ giúp chuyển đổi các tín hiệu điện tim phức tạp thành các thành phần chính dễ nhận diện hơn. Sau khi áp dụng PCA, tín hiệu điện tim của mẹ có thể được trích xuất và loại bỏ, để lại tín hiệu của thai nhi rõ ràng hơn.
Công nghệ cảm biến không tiếp xúc trong theo dõi f/mECG
Một bước tiến lớn trong giám sát điện tim thai nhi là việc phát triển các thiết bị cảm biến không tiếp xúc. Cảm biến này không cần gắn trực tiếp lên da, thay vào đó chúng có thể thu thập tín hiệu từ một khoảng cách nhất định. Điều này giúp tạo ra sự thoải mái cho người mẹ, đồng thời cho phép theo dõi liên tục trong thời gian dài mà không gây khó chịu.
Ưu điểm của cảm biến không tiếp xúc bao gồm: không gây khó chịu hoặc kích ứng da; có thể theo dõi liên tục mà không cần thay đổi vị trí điện cực; tích hợp dễ dàng vào các thiết bị đeo như thắt lưng, tạo sự thuận tiện cho các bà mẹ.
Có thể thấy, công nghệ f/mECG đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát sức khỏe của mẹ và bé trong thai kỳ. Những tiến bộ trong xử lý tín hiệu và trí tuệ nhân tạo đã giúp cải thiện đáng kể khả năng tách tín hiệu điện tim của thai nhi và phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường. Cùng với sự phát triển của công nghệ IoT và cảm biến không tiếp xúc, việc theo dõi sức khỏe mẹ và bé sẽ trở nên dễ dàng, hiệu quả và thoải mái hơn, góp phần đảm bảo một thai kỳ an toàn và lành mạnh.
Tác giả: TS. Hàn Huy Dũng – Đại học Bách khoa Hà Nội
Biên tập: Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VinIF).
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. T. Hoang, D. T. Nguyen, P. V. N. Nguyen, D. A. Tran, Y. Gillerot, R. Reding, et al., External birth defects in southern Vietnam: a population-based study at the grassroots level of health care in Binh Thuan province, BMC Pediatrics, vol. 13, p. 67, 2013/04/30 2013.
[2]. A. M. Miniño, M. P. Heron, S. L. Murphy, and K. D. Kochanek, Deaths: final data for 2004, ed: Department of Health and Human Services, Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Health Statistics, 2007.
[3]. D. A. Ha and D. Chisholm, Cost-effectiveness analysis of interventions to prevent cardiovascular disease in Vietnam, Health Policy and Planning, vol. 26, pp. 210-222, 2010.
[4]. Key demographic indicators in Vietnam. Available 2021, Apri 27: https://data.unicef.org/country/vnm/
[5]. A. Linde, S. Georgsson, K. Pettersson, S. Holmström, E. Norberg, and I. Rådestad, Fetal movement in late pregnancy–a content analysis of women’s experiences of how their unborn baby moved less or differently, BMC Pregnancy and Childbirth, vol. 16, p. 127, 2016.
[6]. J. B. Nielsen, L. G. Fritsche, W. Zhou, T. M. Teslovich, O. L. Holmen, S. Gustafsson, et al., Genome-wide Study of Atrial Fibrillation Identifies Seven Risk Loci and Highlights Biological Pathways and Regulatory Elements Involved in Cardiac Development, The American Journal of Human Genetics, 2017.
[7]. FDA. (2014). Avoid Fetal “Keepsake” Images, Heartbeat Monitors. Available: https://www.fda.gov/ForConsumers/ConsumerUpdates/ucm095508.htm
[8]. W. H. O. Joint, D. Haemoglobin, O. World Health, and D. March of, Management of birth defects and haemoglobin disorders : report of a joint WHO-March of Dimes meeting, Geneva, Switzerland, 17-19 May 2006, ed. Geneva: World Health Organization, 2006.
[9]. A. Alwan and B. Modell, Recommendations for introducing genetics services in developing countries, Nature Reviews Genetics, vol. 4, pp. 61-68, 2003/01/01 2003.
[10]. B. T. T. Ha, N. T. T. Huong, and D. T. T. Duong, Prenatal diagnostic services in three regional centers in Vietnam, International Journal of Public Health, vol. 62, pp. 27-33, 2017/02/01 2017.