Nghiên cứu dữ liệu lớn cho thấy các yếu tố xã hội ảnh hưởng tới sức khỏe của trẻ em

Các yếu tố xã hội quyết định sức khỏe (Social determinants of health-SDoH) là những điều kiện trong đó mọi người được sinh ra, lớn lên, sống, làm việc và già đi, bao gồm cả hệ thống y tế. Những điều kiện này được hình thành bởi sự phân bố quyền lực, tiền bạc, và các nguồn tài lực ở các cấp độ toàn cầu, quốc gia và địa phương.

So với các hướng tiếp cận truyền thống, chiến lược sử dụng AI góp phần cung cấp được một bức tranh toàn cảnh, khách quan về những yếu tố xã hội có thể ảnh hưởng tới sức khỏe trẻ em, góp phần đề xuất những biện pháp can thiệp có tính mục tiêu tốt hơn.

Theo một báo cáo được công bố vào tháng 10/2023 trên tạp chí JAMA Pediatrics, các nhà nghiên cứu đã phân tích dữ liệu của hơn 10.500 trẻ em ở các cộng đồng trải khắp 17 bang của Mỹ. Lượng hóa được hơn 80 yếu tố xã hội có ảnh hưởng tới sức khỏe của trẻ, báo cáo phân tích đã phát hiện ra những dạng mẫu rộng hơn trong số các mẫu thử nghiệm bao gồm mức độ sung túc, môi trường có tính kỳ thị cao, thiếu địa vị kinh tế-xã hội, tỷ lệ tội phạm cao, tỷ lệ buôn bán chất kích thích cao, trình độ dân trí thấp, và mật độ dân cư cao. Các nhà nghiên cứu cũng chỉ ra được những liên quan mang tính thống kê giữa các yếu tố này với tình trạng phát triển sức khỏe của trẻ, bao gồm sức khỏe thể chất, tinh thần cũng như nhận thức.

Theo Yunyu Xiao (trợ lý Giáo sư về khoa học sức khỏe dân số-ĐH Y Cornell, chủ nhiệm đề tài), một nhóm các nhân tố xã hội phức tạp có thể ảnh hưởng tới sức khỏe của trẻ em, và kết quả nghiên cứu của đề tài đã nhấn mạnh được tầm quan trọng của việc sử dụng các phương pháp có thể giúp xử lý và kiểm soát sự phức tạp này.

Xiao là đồng chủ nhiệm đề tài nghiên cứu cùng TS. Chang Su-cũng là trợ lý giáo sư về khoa học sức khỏe dân số. Cả hai tác giả đều làm việc tại phòng thông tin sức khỏe (Khoa khoa học về sức khỏe dân số, ĐH Y Cornell). Trong nhóm đề tài còn có sự tham gia của Jyotishman và Fei Wang (ĐH Y Cornell).

Các chuyên gia từ trường Y Cornell đã làm việc với nhóm các nhà nghiên cứu tới từ các chuyên ngành cũng như các cơ sở giáo dục khác nhau nhằm tìm ra các nhân tố xã hội tiềm năng có thể là nguyên nhân chính dẫn tới những tình trạng xấu của sức khỏe. Nhóm nghiên cứu này bao gồm chuyên gia tâm lý John Mann (ĐH Columbia); Timothy Brown, Lonnie Snowden và Julian Chun-Chung Chow (chuyên gia về kinh tế y tế, chính sách sức khỏe và phúc lợi xã hội của ĐH California); chuyên gia dịch tễ học  Alex Tsai (Trường Y Havard).

Việc nhận diện được các yếu tố xã hội ảnh hưởng tới sức khỏe sẽ góp phần định hướng cho việc thiết lập các chính sách xã hội, hướng tới việc cải thiện sức khỏe trẻ em. Theo Xiao, các chính sách xã hội có thể bao gồm bữa trưa miễn phí cho trẻ tới từ gia đình có thu nhập thấp, hoặc việc cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe toàn diện trong nhà trường cũng như tại các cơ sở y tế lâm sàng.

Những nghiên cứu trước đây có xu hướng chỉ tập trung vào tập hợp những biến số kinh tế xã hội cũng như các chuẩn đầu ra về sức khỏe nhỏ hẹp, đồng thời dữ liệu nghiên cứu thường được thu thập từ các khu vực địa lý rộng lớn ở cấp bang hoặc các hạt.

Trong nghiên cứu mới lần này, các nhà khoa học đã sử dụng hướng tiếp cận hoàn toàn khác. Xiao và Su là các chuyên gia trong việc sử dụng học máy và các kỹ thuật AI tiên tiến nhằm giảm thiểu thiên kiến trong nghiên cứu, phân tích các tập dữ liệu lớn một cách mượt mà hơn. Trong những năm gần đây, 2 chuyên gia này đã góp phần đưa những kỹ thuật dữ liệu lớn này vào thực tiễn giải quyết các vấn đề dịch tễ học xã hội, trong đó có việc tìm ra các yếu tố ảnh hưởng tới sức khỏe tinh thần của trẻ trong đại dịch Covid.

Hướng tiếp cận của nhóm là dựa trên dữ liệu, cho phép nhóm nhìn thấy được những mảng lớn trong toàn bộ dữ liệu mà không cần đến giả thuyết hay các thiên kiến nghiên cứu khác để tiến hành. Dữ liệu được trích xuất từ dữ liệu của Viện sức khỏe quốc gia (National Institutes of Health-NIH) trong khuôn khổ đề tài nghiên cứu về sự phát triển nhận thức não bộ của thanh thiếu niên (Adolescent Brain Cognitive Development-ABCD). Dữ liệu được thu thập từ 10.504 trẻ em tuổi từ 9-10 cũng như từ các bậc phụ huynh tại 21 vùng trên toàn nước Mỹ trong giai đoạn 2016-2021.

Theo kết quả nghiên cứu, dữ liệu của mỗi trẻ được chi điểm theo 84 biến khác nhau liên quan tới nguồn lực giáo dục, cơ sở kiến trúc hạ tầng, thiên kiến xác nhận, phân biệt đối xử, thu nhập theo hộ gia đình, tội phạm, chất kích thích. Thuật toán học máy đã nhận diện được những mảng yếu tố ảnh hưởng tới sức khỏe của trẻ, đồng thời tìm kiếm mối liên hệ mang tính thống kê giữa những yếu tố này với tình trạng sức khỏe của các bé.

Nhóm nghiên cứu đã phát hiện ra rằng dữ liệu được tập trung và nhóm vào 4 mảng lớn: (1) mức độ giàu có; (2) thiếu thốn kinh tế xã hội; (3) tỷ lệ tội phạm cao và các nguồn lực giáo dục thấp ở vùng thành thị; (4) tính kỳ thị cao. Mảng số 4 ghi nhận sự phân biệt đối xử cũng như thiên kiến cao đối với phụ nữ, những người nhập cư cũng như các nhóm cộng đồng thiểu số trong xã hội. Trẻ em da trắng cho thấy tính điển hình trong các khu vực sung túc và có sự kỳ thị cao. Trẻ em da đen và gốc Latin xuất hiện ở 2 mảng lớn còn lại.

Nhóm "thiếu thốn về kinh tế xã hội" có liên hệ với tình trạng sức khỏe xấu nhất trong các nhóm, bao gồm các bệnh lý về tinh thần, nhận thức kém, sức khỏe thể chất yếu.  

Bên cạnh những kết quả đạt được, đề tài nghiên cứu cũng cho thấy một số điểm còn hạn chế, bao gồm việc dữ liệu chủ yếu dựa trên khảo sát và đề tài ABCD. Ngoài ra, những phân tích về dịch tễ học chỉ có thể nhận diện được tính tương quan giữa các yếu tố xã hội với tình trạng sức khỏe, nhưng chưa chứng minh được các yếu tố này ảnh hưởng tới tình trạng sức khỏe hay không.