Phân tầng nguy cơ là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Định nghĩa phân tầng nguy cơ

Phân tầng nguy cơ (Risk Stratification) là một quá trình đánh giá có hệ thống nhằm xác định mức độ rủi ro của một cá nhân hoặc nhóm người trong việc phát triển các biến cố sức khỏe nghiêm trọng, chẳng hạn như mắc bệnh mạn tính, nhập viện, biến chứng cấp tính hoặc tử vong. Phương pháp này dựa trên phân tích tổng hợp nhiều yếu tố như tuổi tác, chỉ số sinh học, bệnh sử, lối sống và các thông số lâm sàng.

Khái niệm phân tầng nguy cơ đóng vai trò cốt lõi trong y học hiện đại, đặc biệt là trong mô hình y học dựa trên giá trị (value-based care), nơi tài nguyên chăm sóc sức khỏe được ưu tiên phân bổ dựa trên mức độ nguy cơ của bệnh nhân. Phân tầng nguy cơ giúp xác định ai cần can thiệp y tế khẩn cấp, ai có thể trì hoãn điều trị và ai có thể chỉ cần theo dõi định kỳ. Điều này góp phần giảm tải hệ thống y tế, nâng cao hiệu quả điều trị và kiểm soát chi phí.

Trong lâm sàng, thuật ngữ “risk stratification” được sử dụng rộng rãi trong nhiều chuyên khoa: tim mạch, ung bướu, nội tiết, hô hấp, thần kinh… Mỗi chuyên ngành có các công cụ, mô hình hoặc thang điểm phân tầng nguy cơ riêng biệt, nhưng cùng phục vụ một mục tiêu chung là cá thể hóa chăm sóc sức khỏe.

Vai trò trong y học lâm sàng và dự phòng

Phân tầng nguy cơ là một bước quan trọng trong quá trình ra quyết định lâm sàng. Thay vì áp dụng cùng một phác đồ điều trị cho tất cả bệnh nhân, các bác sĩ có thể lựa chọn chiến lược điều trị phù hợp hơn với từng mức độ nguy cơ. Chẳng hạn, trong bệnh tim mạch, người có nguy cơ cao được chỉ định dùng thuốc statin, thuốc chống kết tập tiểu cầu hoặc can thiệp mạch vành sớm, trong khi người nguy cơ thấp chỉ cần thay đổi lối sống.

Việc cá thể hóa điều trị dựa trên phân tầng nguy cơ không chỉ nâng cao hiệu quả điều trị mà còn giúp giảm tác dụng phụ, tránh điều trị quá mức, và cải thiện sự hài lòng của bệnh nhân. Ngoài ra, trong các chương trình sàng lọc cộng đồng, việc sử dụng công cụ phân tầng nguy cơ giúp xác định đúng đối tượng mục tiêu cần được can thiệp. Ví dụ, không phải ai cũng cần nội soi đại tràng tầm soát ung thư đại trực tràng, mà chỉ những người có nguy cơ trung bình đến cao mới cần làm định kỳ.

Dưới đây là một số lợi ích rõ rệt của phân tầng nguy cơ trong thực hành y khoa:

• Ưu tiên chăm sóc cho nhóm bệnh nhân có nguy cơ cao nhất
• Tối ưu hóa hiệu quả chi phí cho hệ thống y tế
• Giảm tỷ lệ nhập viện không cần thiết
• Nâng cao khả năng dự phòng biến chứng nghiêm trọng

Phương pháp phân tầng nguy cơ

Có nhiều phương pháp khác nhau được sử dụng để thực hiện phân tầng nguy cơ. Phổ biến nhất là sử dụng các thang điểm lâm sàng được xây dựng dựa trên dữ liệu dịch tễ học lớn. Những mô hình này đơn giản, dễ sử dụng trong thực hành thường ngày và thường được tích hợp vào hệ thống hồ sơ bệnh án điện tử.

Ngoài ra, các phương pháp hiện đại hơn bao gồm ứng dụng học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng các mô hình dự đoán có độ chính xác cao hơn. Những mô hình này có thể xử lý dữ liệu đa chiều, phi cấu trúc và phát hiện các mối liên hệ phi tuyến giữa các biến số mà mô hình truyền thống không thể nhận biết.

Một số công cụ phân tầng nguy cơ điển hình:

Tên mô hình	Ứng dụng	Biến số đầu vào
CHA2DS2-VASc	Rung nhĩ – đánh giá nguy cơ đột quỵ	Tuổi, giới, tăng huyết áp, đái tháo đường, suy tim, tiền sử đột quỵ, bệnh mạch vành
Framingham Risk Score	Nguy cơ tim mạch tổng thể trong 10 năm	Tuổi, giới, cholesterol, huyết áp, hút thuốc, đái tháo đường
GRACE Score	Hội chứng vành cấp – tiên lượng tử vong	Tuổi, nhịp tim, huyết áp, creatinine, ST chênh, men tim, suy tim

Yếu tố ảnh hưởng đến phân tầng nguy cơ

Phân tầng nguy cơ chính xác phụ thuộc vào độ tin cậy và đầy đủ của dữ liệu đầu vào. Các yếu tố thường được sử dụng trong mô hình phân tầng nguy cơ bao gồm thông tin nhân khẩu học (tuổi, giới tính), yếu tố nguy cơ lâm sàng (huyết áp, cholesterol, chỉ số khối cơ thể), bệnh nền (đái tháo đường, bệnh thận, suy tim), và kết quả xét nghiệm cận lâm sàng (HbA1c, creatinine, men tim).

Ngoài ra, trong những năm gần đây, các yếu tố phi truyền thống như trạng thái tâm thần, mức độ hoạt động thể chất, tình trạng kinh tế – xã hội, độ tuân thủ điều trị, và mức độ tiếp cận y tế cũng được cân nhắc đưa vào mô hình dự báo nguy cơ, đặc biệt trong các nghiên cứu sức khỏe cộng đồng. Những yếu tố này giúp mô hình có độ chính xác cao hơn và phản ánh toàn diện hơn về nguy cơ thật sự của cá nhân.

Một số nhóm yếu tố ảnh hưởng điển hình:

• Yếu tố sinh học: tuổi, giới, gen, chỉ số sinh học
• Yếu tố bệnh lý: số lượng và mức độ nghiêm trọng của bệnh nền
• Yếu tố hành vi: hút thuốc, uống rượu, ăn uống, vận động
• Yếu tố xã hội: thu nhập, trình độ học vấn, nơi cư trú

Phân tầng nguy cơ trong bệnh tim mạch

Trong lĩnh vực tim mạch, phân tầng nguy cơ là nền tảng trong việc xác định chiến lược điều trị, dự phòng và theo dõi bệnh nhân. Các hướng dẫn quốc tế như của American College of Cardiology (ACC) hay European Society of Cardiology (ESC) đều nhấn mạnh vai trò của phân tầng nguy cơ trong quản lý bệnh tim thiếu máu cục bộ, suy tim, tăng huyết áp và loạn nhịp.

Một trong những công cụ được áp dụng rộng rãi là mô hình SCORE2 (Systematic Coronary Risk Estimation 2), được thiết kế để ước tính nguy cơ tử vong do tim mạch trong vòng 10 năm ở người không có tiền sử bệnh lý tim mạch. Mô hình này sử dụng dữ liệu như tuổi, giới, mức cholesterol toàn phần, huyết áp tâm thu và tình trạng hút thuốc.

$Risk = f(Age, Sex, Smoking, Systolic\ BP, Total\ Cholesterol)$

Bên cạnh SCORE2, một số công cụ trực tuyến như ASCVD Risk Estimator của ACC cũng được sử dụng để hỗ trợ quyết định về việc kê đơn statin, thuốc chống tiểu cầu hoặc kiểm soát yếu tố nguy cơ khác. Những mô hình này đã được tích hợp vào hồ sơ bệnh án điện tử (EMR), giúp bác sĩ ra quyết định lâm sàng nhanh chóng và chính xác.

Ứng dụng trong ung thư học

Trong ung thư học, phân tầng nguy cơ được dùng để hướng dẫn điều trị và tiên lượng, đặc biệt trong các loại ung thư có mức độ dị biệt về tiến triển như ung thư vú, ung thư tuyến tiền liệt, ung thư phổi. Phân tầng dựa trên đặc điểm mô học, giai đoạn bệnh, dấu ấn sinh học và phản ứng với điều trị ban đầu.

Chẳng hạn, với ung thư vú thể dương tính thụ thể hormone, các công cụ như Oncotype DX hoặc MammaPrint giúp đánh giá nguy cơ tái phát di căn xa. Những bệnh nhân có nguy cơ thấp có thể tránh được hóa trị, trong khi nhóm nguy cơ cao cần được can thiệp tích cực hơn. Trong ung thư tuyến tiền liệt, Gleason score, PSA và chỉ số nguy cơ lâm sàng giúp chia nhóm: nguy cơ thấp, trung bình và cao – từ đó xác định lựa chọn điều trị giữa theo dõi chủ động, phẫu thuật hoặc xạ trị.

Bảng minh họa phân tầng nguy cơ trong ung thư vú (Oncotype DX):

Chỉ số nguy cơ	Nguy cơ tái phát	Khuyến nghị
<18	Thấp	Không cần hóa trị
18–30	Trung bình	Xem xét tùy trường hợp
>30	Cao	Khuyến nghị hóa trị

Trí tuệ nhân tạo trong phân tầng nguy cơ

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tầng nguy cơ đang thay đổi cách tiếp cận truyền thống trong y học cá thể hóa. AI có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu y tế khổng lồ bao gồm hình ảnh học, xét nghiệm, hồ sơ bệnh án và dữ liệu từ thiết bị đeo thông minh. Các mô hình học sâu (deep learning) giúp phát hiện các mẫu tiềm ẩn không rõ ràng mà con người hoặc các mô hình thống kê không nhận thấy.

Một ví dụ tiêu biểu là ứng dụng mạng nơron tích chập (CNN) để phân tích hình ảnh chụp X-quang ngực nhằm dự đoán nguy cơ bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính (COPD) hoặc bệnh phổi mô kẽ. Trong tim mạch, AI có thể phân tích ECG, MRI tim hoặc siêu âm để tiên lượng nguy cơ đột tử hoặc suy tim tiến triển.

Tham khảo từ Nature – Risk Stratification with AI cho thấy các thuật toán như XGBoost, Random Forest và LSTM có độ chính xác dự đoán cao hơn mô hình truyền thống. Tuy nhiên, cần chú trọng đến tính minh bạch (explainability), vì một số mô hình AI hiện nay vẫn là “hộp đen”, gây khó khăn trong giải thích và chấp nhận lâm sàng.

Hạn chế và thách thức

Dù hữu ích, phân tầng nguy cơ vẫn đối mặt với nhiều giới hạn trong thực hành. Thứ nhất là sự khác biệt về đặc điểm dân số giữa các nghiên cứu phát triển mô hình và quần thể áp dụng thực tế, dẫn đến sai lệch trong kết quả đánh giá. Thứ hai là chất lượng dữ liệu đầu vào – nếu thông tin không đầy đủ, không chuẩn hóa hoặc có sai số, mô hình sẽ đưa ra dự báo không chính xác.

Bên cạnh đó, việc lựa chọn ngưỡng (cut-off) để xác định nhóm nguy cơ cũng là vấn đề nhạy cảm. Một ngưỡng quá thấp sẽ khiến nhiều người bị phân loại sai là “nguy cơ cao”, dẫn đến can thiệp không cần thiết. Ngược lại, ngưỡng quá cao sẽ bỏ sót nhiều ca bệnh có nguy cơ thật sự. Ngoài ra, việc tích hợp các yếu tố xã hội, hành vi và tâm lý vào mô hình là thách thức cả về phương pháp lẫn đạo đức.

Các rào cản khác gồm:

• Thiếu minh bạch và khả năng giải thích từ mô hình AI
• Lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu bệnh nhân
• Thiếu chuẩn hóa và hướng dẫn sử dụng cụ thể cho từng quốc gia, khu vực

Tương lai và hướng phát triển

Trong tương lai, phân tầng nguy cơ sẽ gắn bó chặt chẽ hơn với y học chính xác (precision medicine), nơi mà mô hình đánh giá nguy cơ không chỉ dựa trên dữ liệu lâm sàng mà còn tích hợp thông tin di truyền, biểu sinh, microbiome, hành vi sống và môi trường sống. Việc sử dụng nền tảng dữ liệu đa tầng (multi-omics) cho phép xây dựng các mô hình nguy cơ có độ chính xác và cá nhân hóa cao hơn.

Các hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (Clinical Decision Support Systems – CDSS) được tích hợp trong phần mềm bệnh viện sẽ tự động đề xuất phân tầng nguy cơ và chiến lược điều trị tối ưu dựa trên hồ sơ bệnh nhân. Đây là bước tiến quan trọng hướng đến chăm sóc y tế chủ động, dự đoán và cá thể hóa.

Các hướng nghiên cứu đang được thúc đẩy:

• Phát triển mô hình AI có khả năng giải thích (Explainable AI)
• Đánh giá tính ứng dụng lâm sàng trong nhiều môi trường thực tế
• Tích hợp dữ liệu thời gian thực từ thiết bị đeo và hệ thống y tế
• Xây dựng khung pháp lý và đạo đức cho việc phân tầng nguy cơ dựa trên AI

Tài liệu tham khảo

1. American Heart Association – Cardiovascular Risk Stratification
2. QRISK3 Cardiovascular Risk Algorithm
3. ASCVD Risk Estimator Plus – ACC
4. NCBI – AI in Medical Risk Prediction
5. Nature Digital Medicine – Risk Stratification with AI