Nghiên cứu xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo hỗ trợ tầm soát trước sinh cho một số bất thường hay gặp ở Việt Nam.

Biểu B1-2a-TMĐTCN
08/2017/TT-BKHCN

THUYẾT MINH

ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG
VÀ PHÁT TRIỂN CÔNG NGHỆ CẤP QUỐC GIA1
I. THÔNG TIN CHUNG VỀ ĐỀ TÀI
1

Tên đề tài: Nghiên cứu xây dựng hệ thống trí tuệ nhân 1a Mã số (được cấp khi Hồ sơ trúng
tuyển)
tạo hỗ trợ tầm soát trước sinh cho một số bất thường
hay gặp ở Việt Nam.

2

Thời gian thực hiện: 24 tháng
(Từ tháng 01/2020 đến tháng 12/2021)

4

3

Cấp quản lý

Quốc gia

Tổng kinh phí thực hiện: 5.343 triệu đồng, trong đó:
Nguồn

Kinh phí

- Từ Ngân sách nhà nước

(triệu đồng)

5.340

- Từ nguồn ngoài ngân sách nhà nước
5

Đề nghị phương thức khoán chi:
Khoán đến sản phẩm cuối cùng

X

Khốn từng phần, trong đó:

- Kinh phí khốn: 4.840 triệu đồng
- Kinh phí khơng khốn: 500 triệu đồng
6

7

Thuộc Chương trình (Ghi rõ tên chương trình, nếu có), Mã số: KC-4.0/19-25
Thuộc dự án KH&CN
Độc lập
Khác
Lĩnh vực khoa học
Tự nhiên;

Kỹ thuật và công nghệ;

8

Nông nghiệp;
Y, dược.

Chủ nhiệm đề tài

Bản Thuyết minh đề tài này dùng cho hoạt động nghiên cứu ứng dụng và phát triển công nghệ thuộc 4 lĩnh vực
khoa học nêu tại mục 7 của Thuyết minh. Thuyết minh được trình bày và in trên khổ A4
1

1


Họ và tên: Trần Danh Cường
Ngày, tháng, năm sinh: 29/10/1964 Giới tính: Nam x
/ Nữ:
Học hàm, học vị/ Trình độ chuyên môn: PGS.TS. Sản phụ khoa.
Chức danh khoa học: Nghiên cứu viên cao cấp. Chức vụ: Giám đốc Bệnh viện Phụ sản Trung
ương.
Điện thoại: 0983212899
Tổ chức: Trường Đại học Y Hà Nội. Mobile: 0983212099
Fax: .................................................. E-mail:
Tên tổ chức đang công tác: Trường Đại học Y Hà Nội.
Địa chỉ tổ chức: Số 1, Tôn Thất Tùng, Đống Đa, Hà Nội.
9

Thư ký khoa học của đề tài

Họ và tên: Nguyễn Thị Trang
Ngày, tháng, năm sinh: 11/7/1982
Nam/ Nữ: Nữ
Học hàm, học vị/Trình độ chuyên môn: PGS.TS.
Chức danh khoa học: Nghiên cứu viên chính Chức vụ: Phó tổng thư ký Hội di truyền Y học
Việt Nam, phó Bí thư chi bộ.
Điện thoại: 0338788736
Tổ chức: Trường Đại học Y Hà Nội. Mobile: 0338788736
Fax: ................................................ E-mail: ,
Tên tổ chức đang công tác: Trường Đại học Y Hà Nội
Địa chỉ tổ chức: Số 1, Tôn Thất Tùng, Đống Đa, Hà Nội.
10 Tổ chức chủ trì đề tài
Tên tổ chức chủ trì đề tài: Trường Đại học Y Hà Nội
Điện thoại: +84 024 38523798 Fax: ..............................................................................
Website: hmu.edu.vn
Địa chỉ: Số 1, Tôn Thất Tùng, Đống Đa, Hà Nội
Họ và tên thủ trưởng tổ chức: GS.TS. Tạ Thành Văn
Số tài khoản: ..........................................................................................................................
Kho bạc nhà nước/Ngân hàng: ...............................................................................................
Tên cơ quan chủ quản đề tài: Bộ khoa học và công nghệ.
11 Các tổ chức phối hợp chính thực hiện đề tài (nếu có)
1. Tổ chức 1 : Viện Cơng nghệ thơng tin/ Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự.
Tên cơ quan chủ quản: Bộ Quốc phòng.
Điện thoại: 046.3275901
Fax: ..............................................................................
Địa chỉ: 17, Hồng Sâm, Nghĩa Đơ, Cầu Giấy, Hà Nội.
Họ và tên thủ trưởng tổ chức: Thượng tá Đỗ Việt Bình.
2. Tổ chức 2 : Học viện Quân Y.
Tên cơ quan chủ quản: Bộ Quốc phòng

Điện thoại: 069.698910 Fax: 0436883994
2


Địa chỉ: số 160, Đường Phùng Hưng, Phường Phúc La, Quận Hà Đông, Hà Nội.
Họ và tên thủ trưởng tổ chức: GS.TS. Đỗ Quyết.
3. Tổ chức 3. Bệnh viện Phụ sản Trung ương.
Tên cơ quan chủ quản: Bộ Y tế.
Điện thoại: (024) 38259281 Fax: (024) 38254638.
Địa chỉ: số 43 Tràng Thi, Hoàn Kiếm, Hà Nội.
Họ và tên thủ trưởng tổ chức: PGS.TS. Trần Danh Cường.
12

Cán bộ thực hiện đề tài
(Ghi những người có đóng góp khoa học và thực hiện những nội dung chính thuộc tổ chức chủ trì
và tổ chức phối hợp tham gia thực hiện đề tài. Kỹ thuật viên, nhân viên hỗ trợ lập danh sách theo mẫu
này có xác nhận của tổ chức chủ trì và gửi kèm theo hồ sơ khi đăng ký)
TT
1

Họ và tên,

Chức danh thực
2

học hàm học vị
Trần Danh Cường,
PGS.TS.

2

Nguyễn Thị Trang,
TS.

3

Lê Minh Giang,
PGS.TS.

4

hiện đề tài

Tổ chức công tác

Chủ nhiệm đề tài

Trường Đại học Y Hà Nội

Thư ký khoa học,
điều phối chung,
phụ trách nhánh 1

Trường Đại học Y Hà Nội

Thành viên chính
Phụ trách nhánh 3,
thử nghiệm

Trường Đại học Y Hà Nội

Nguyễn Chí Thành,
TS.

Thành viên chính,
Phụ trách nhánh 2

Viện Khoa học và Cơng nghệ Quân sự

5

Phạm Thu Hương,
TS.

Thành viên chính
phụ trách xây dựng
phần mềm

Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự

6

Lương Thị Lan Anh,
PGS.TS.

Thành viên chính,
tri thức chuyên gia

Trường Đại học Y Hà Nội

Trần Văn Khoa,

Thành viên chính,
Tri thức chuyên gia

Học viện quân y

Thành viên chính,
Phụ trách nhóm thu
thập dữ liệu đầu
vào 2

Trường Đại học Y Hà Nội

7

8
9

PGS.TS.
Nguyễn Bích Vân
ThS. BS.
Phạm Đình Tùng,
TSKH.

Thành viên chính
phụ trách test thử

Học viện kỹ thuật quân sự

Theo quy định tại bảng 1 Điểm b Khoản 1 Điều 7 thông tư liên tịch số 55/2015/TTLT-BTC-BKHCN ngày
22/4/2015 hướng dẫn định mức xây dựng, phân bổ dự toán và quyết toán kinh phí đối với nhiệm vụ KH&CN có sử
dụng ngân sách nhà nước.
22

3


nghiệm bộ số liệu,
phần mềm
10

11

12

13

14

Hồng Yến,
ThS.
Ngơ Tồn Anh,
ThS.

Hồng Thị Ngọc Lan
PGS.TS.

Trần Lê Giang,

16

17

18

Trường Đại học Y Hà Nội

Thành viên chính,
phụ trách thu thập
số liệu đầu vào 1

Trường Đại học Y Hà Nội

Thành viên chính,
phụ trách trí thức
chuyên gia về các
giá trị sàng lọc
trước sinh

Trường Đại học Y Hà Nội

Thành viên chính,

ThS

Phụ trách hành
chính

Trần Thị Thanh

Hương

Thành viên chính,

PGS.TS.
15

Thành viên chính,
phụ trách thử
nghiệm và xử lý số
liệu

Nguyễn Đỗ Văn
TS.
Thái Trung Kiên
TS.
Phạm Văn Nhã
TS.
Nguyễn Việt Anh
TS.

Tri thức chuyên gia

Trường Đại học Y Hà Nội

Trường Đại học Y Hà Nội

Thành viên chính
phụ trách xây dựng
các mơ hình học

máy

Viện Khoa học và Cơng nghệ Qn sự

Thành viên chính
phụ trách xây dựng
phần mềm

Viện Khoa học và Cơng nghệ Qn sự

Thành viên chính
phụ trách xây dựng
phần mềm

Viện Khoa học và Cơng nghệ Qn sự

Thành viên chính
phụ trách xây dựng
phần mềm

Viện CNTT/Viện Hàn Lâm Khoa học Việt
Nam

19

Vũ Thị Huyền, TS.

Thành viên chính,
phụ trách nhóm xử
lý số liệu

20

Nguyễn Văn Hậu,
TS.

Thành viên chính,
phụ trách xây dựng
mơ hình học máy

Đại học Sư phạm kỹ thuật Hưng Yên

21

Trần Thị Diệu Trinh

Thành viên chính,

Cục CNTT, Bộ Y tế

4

Trường Đại học Y Hà Nội


phụ trách xử lý bộ
dữ liệu đầu vào
II. MỤC TIÊU, NỘI DUNG KH&CN VÀ PHƯƠNG ÁN TỔ CHỨC THỰC HIỆN ĐỀ TÀI
13

Mục tiêu của đề tài (Bám sát và cụ thể hoá định hướng mục tiêu theo đặt hàng)

- Xây dựng được cơ sở dữ liệu ảnh siêu âm định kỳ, bộ kết quả xét nghiệm sinh hóa định kỳ và
dữ liệu di truyền của thai nhi;
- Xây dựng được cơ sở tri thức chuyên gia về tầm soát trước sinh cho một số bất thường hay gặp
ở Việt Nam;
- Phát triển được hệ thống phần mềm hỗ trợ tầm soát trước sinh cho một số bất thường hay gặp ở
Việt Nam và ứng dụng tại một số cơ sở y tế.
14

15

Tình trạng đề tài
Mới

Kế tiếp hướng nghiên cứu của chính nhóm tác giả
Kế tiếp nghiên cứu của người khác

Tổng quan tình hình nghiên cứu, luận giải về mục tiêu và những nội dung nghiên cứu của
đề tài

15.1 Đánh giá tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực của đề tài
Ngồi nước (Phân tích đánh giá được những cơng trình nghiên cứu có liên quan và những kết quả
nghiên cứu mới nhất trong lĩnh vực nghiên cứu của đề tài; nêu được những bước tiến về trình độ
KH&CN của những kết quả nghiên cứu đó)
Dị tật bẩm sinh (Congenital anomaly, Birth defect) là tất cả những bất thường ở mức độ cơ thể,
tế bào hoặc phân tử, có thể biểu hiện ngay khi mới sinh hay ở giai đoạn muộn hơn nhưng có nguyên
nhân từ trước sinh. Có những di tật bẩm sinh có thể quan sát được gọi là “di dạng bẩm sinh” hay
khơng có dị dạng kèm theo [1]. Nghiên cứu của Tổ chức Y tế thế giới (WHO) với số liệu từ 25 trung
tâm thống kê DTBS của 16 nước qua 4.228.718 lần sinh cho thấy tỉ lệ dị tật bẩm sinh (DTBS) ở trẻ sơ

sinh là 1,73% [2]. Các báo cáo của WHO cũng chỉ ra, mỗi năm có ít nhất 3,3 triệu trẻ em dưới 5 tuổi
tử vong do DTBS và khoảng 3,2 triệu những người sống sót với những tàn tật do DTBS gây ra [3],
[4], [5].
Tỷ lệ DTBS có sự khác biệt giữa các quốc gia. Theo Trung tâm kiểm soát và phòng ngừa dịch
bệnh Hoa Kỳ (CDC), ở Mỹ, cứ khoảng 33 trẻ sinh ra thì có 01 trẻ mắc DTBS, nghĩa là tỷ lệ DTBS
vào khoảng 3% [6]. Tỷ lệ này ở Ấn Độ là 2,5 % và 1,3% ở Trung Quốc [7].
Tần số xuất hiện các di tật bẩm sinh (DTBS) theo các cơ quan được biểu hiện như sau: 1% trẻ
sinh ra có bất thường về não, 0,4% trẻ sinh ra có bất thường về thận, 0,2% trẻ sinh ra có bất thường về
chi, 0,3% trẻ sinh ra bất thường về tim, 0,6% trẻ sinh ra bất thường các cơ quan khác. Ở phôi thai, tỷ
lệ DTBS cao hơn 10 -12 %. Trên thực tế tần số DTBS cịn cao hơn vì các DTBS xuất hiện vào các
giai đoạn sớm thường khó nhận biết. Các bất thường ở giai đoạn tạo hợp tử dẫn tới hợp tử bị chết
hoặc chỉ phân bào được một số đợt đầu thường không biết được hoặc chỉ phân bào được một số đợt
đầu thường không biết được hoặc chỉ biểu hiện bằng hiện tượng chậm kinh một vài ngày dễ bị bỏ
5


qua. Các DTBS được ghi nhận trong giai đoạn phôi thai cũng chỉ là một phần của DTBS có khả năng
tồn tại sau giai đoạn phân cắt của hợp tử. Tần số DTBS ở sơ sinh lại chỉ là phần nhỏ hơn nữa vì nó chỉ
là những bất thường có thể tồn tại, phát triển cho tới khi sinh ra [1].
Bất thường bẩm sinh mà chúng ta quan sát được khi thăm khám cho các bệnh nhi lại càng nhỏ
hơn vì nó chỉ cịn là phần DTBS có thể sống được cho tới tuổi chúng ta thăm khám bệnh. Người ta
cho rằng khoảng 20% các trường hợp chết sơ sinh có DTBS và là nguyên nhân thứ 3 gây tử vong ở
trẻ em [9]. Khuyết tật di truyền không nhiều như một bệnh tật mắc phải nhưng các dị tật bẩm sinh này
lại là gánh nặng về tâm lý, kinh tế cho cả gia đình và xã hội, là thiệt thịi lớn cho người bị khuyết tật.
Vì vậy việc sàng lọc, chẩn đoán, tiên lượng trước các DTBS trước sinh là vơ cùng cần thiết để có
những biện pháp can thiệp kịp thời [8].
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) đang dẫn đầu xu thế ứng dụng công nghệ trong
lĩnh vực y tế. Phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế đã và đang trở thành xu thế tất yếu của
thời đại. Trên thế giới, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng các hệ thống hỗ trợ ra quyết định
lâm sàng (clinical decision support system) được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu. Những lợi

thế của AI đã được thảo luận rộng rãi trong các tài liệu y khoa [9], [10], [11], nó đã được ứng dụng
rộng rãi trong nhiều lĩnh vực y khoa [12], [13], [14]. Sức mạnh của AI nằm ở khả năng sử dụng các
thuật toán tinh vi để “học” các đặc trưng từ một khối lượng lớn dữ liệu chăm sóc sức khỏe, và sau đó
sử dụng những hiểu biết thu được để hỗ trợ thực hành lâm sàng. Nó có khả năng học và tự sửa lỗi để
cải thiện độ chính xác dựa trên phản hồi. Một hệ thống AI có thể hỗ trợ các bác sĩ bằng việc đưa ra
các thông tin tham khảo cho bác sĩ dựa trên những tri thức được học từ chuyên gia hoặc dựa trên các
dữ liệu thực tế. Ngoài ra, một hệ thống AI có thể giúp giảm các lỗi của con người trong chẩn đốn và
điều trị khơng thể tránh khỏi trong thực hành lâm sàng [9], [10], [15], [16], [17], [18]. Hơn nữa, một
hệ thống AI trích xuất thơng tin hữu ích từ một lượng lớn dữ liệu bệnh nhân để hỗ trợ đưa ra cảnh báo
rủi ro sức khỏe [19]. Với AI, việc thu nhận nhanh chóng tồn bộ bệnh sử của bệnh nhân và khả năng
bao phủ và phân tích nhiều bộ dữ liệu cùng lúc giúp phát hiện ra các bất thường trong các ca bệnh.
Đây là một bước tiến lớn trong việc điều trị các bệnh lý với tỷ lệ sống cao hơn khi phát hiện bệnh sớm
hơn, như ung thư. AI còn giúp các hệ thống chăm sóc sức khỏe dễ dàng chuyển trọng tâm và nguồn
lực từ chữa bệnh sang phòng bệnh. Nhất là các bệnh không lây nhiễm như bệnh tim mạch và tiểu
đường, vốn là mối đe dọa ngày càng tăng. AI có thể được áp dụng cho các loại dữ liệu chăm sóc sức
khỏe khác nhau (có cấu trúc và không cấu trúc). Các kỹ thuật AI phổ biến bao gồm các phương pháp
học máy cho dữ liệu có cấu trúc, như Support Vector Machine (SVM) và mạng nơron, các kỹ thuật
học sâu hiện đại cho dữ liệu phi cấu trúc (dữ liệu ảnh, ngôn ngữ tự nhiên). Một số lĩnh vực bệnh chính
đã được nghiên cứu và ứng dụng công nghệ AI như: ung thư, thần kinh và tim mạch. Trong chẩn
đoán ung thư: Somashekhar và cộng sự đã chứng minh rằng hệ thống IBM Watson về ung thư sẽ là
một hệ thống AI đáng tin cậy để hỗ trợ chẩn đốn ung thư thơng qua một nghiên cứu xác nhận mù đôi
[20]. Esteva và cộng sự đã phân tích hình ảnh lâm sàng để xác định các phân nhóm ung thư da [21].
Trong lĩnh vực thần kinh: Bouton và cộng sự đã phát triển một hệ thống AI để khơi phục sự kiểm sốt
chuyển động ở bệnh nhân bị liệt tứ chi [22]. Farina và cộng sự đã thử nghiệm sức mạnh của giao diện
6


người/máy ngoại tuyến, sử dụng thời gian phóng điện của các tế bào thần kinh vận động cột sống để
kiểm soát các bộ phận giả trên chi [23]. Trong chẩn đoán bệnh liên quan đến tim mạch: Dilsizian và
Siegel đã thảo luận về ứng dụng tiềm năng của hệ thống AI để chẩn đốn bệnh tim thơng qua hình

ảnh tim [9]. Arterys gần đây đã nhận được thông qua từ Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa
Kỳ (FDA) để tiếp thị ứng dụng Arterys Cardio DL, sử dụng AI để cung cấp phân đoạn tâm thất tự
động, có thể chỉnh sửa dựa trên hình ảnh MRI tim thơng t hường.
Bên cạnh những lĩnh vực bệnh nêu trên, AI cũng được áp dụng trong các bệnh khác như ví dụ
gần đây nhà khoa học Long và các cộng sự đã phân tích dữ liệu hình ảnh mắt để chẩn đoán bệnh đục
thủy tinh thể bẩm sinh [24], Gulshan và các cộng sự đã áp dụng thuật toán học sâu để phát hiện tự
động bệnh võng mạc tiểu đường và phù hồng điểm tiểu đường trong các hình ảnh đáy võng mạc
[25].
Trong chẩn đốn bất thường trước sinh cũng có rất nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu,
bước đầu đã có những kết quả nhất định. Trong các cơng trình [26], [27], các tác giả đã sử dụng mạng
nơron nhân tạo để đánh giá nguy cơ đa bội nguyên, hội chứng Down và các đột biến lệch bội khác.
Các tác giả đã giới thiệu một quy trình chẩn đốn không xâm lấn đối với các trường hợp dị tật thai
trong giai đoạn đầu của thai kỳ, bằng việc đề xuất một phương pháp sử dụng mạng nơron nhân tạo
được huấn luyện với dữ liệu từ các trường hợp mang thai đơn lẻ, trong khi trải qua sàng lọc ba tháng
đầu. Ba bộ dữ liệu khác nhau với tổng số 122.362 euploid (nguyên bội) và 967 trường hợp dị tật đã
được sử dụng. Dữ liệu cho mỗi trường hợp chứa các dấu hiệu được thu thập từ mẹ và thai nhi. Các
mơ hình mạng nơ ron nhân tạo được đề xuất đã được tối ưu hóa theo nghĩa đạt tỷ lệ false positive tối
thiểu và đồng thời đảm bảo tỷ lệ phát hiện 100% đối với hội chứng Down. Các hệ thống này cũng xác
định chính xác các dị tật khác (hội chứng Edwards, Patau, Turner và Triploid) đạt tỷ lệ phát hiện lớn
hơn 80%. Kết quả của nghiên cứu đã chứng minh rằng các hệ thống mạng nơron nhân tạo có thể hỗ
trợ sàng lọc sớm khơng xâm lấn, hiệu quả cho các trường hợp dị tật thai nhi với kết quả tốt hơn các
phương pháp hiện có khác.
Một số nghiên cứu khác áp dụng các kỹ thuật như Fuzzy Cognitive Maps, hồi quy logistic, cách
tiếp cận sử dụng hai giai đoạn để chẩn đoán nguy cơ của hội chứng Down và khuyết tật ống thần kinh
[28], [29], [30].
Catic và cộng sự [31] đã sử dụng hai kiến trúc mạng nơron để phân loại giữa năm hội chứng
trước sinh (Turner, Klinefelter, Patau, Edwards và Down) dựa trên kết quả xét nghiệm sàng lọc huyết
thanh của mẹ, kết quả siêu âm và nhân khẩu học của bệnh nhân. Mục đích của công việc này là kiểm
tra hiệu quả của các kiến trúc mạng nơron khác nhau cho nhiệm vụ này. Nghiên cứu này đã chứng
minh rằng kiến trúc mạng nơron tương đối đơn giản, chẳng hạn như feedforward, có thể có độ chính

xác phân loại cao. Do mối quan hệ đầu vào-đầu ra phi tuyến tính, độ chính xác của phân loại có thể
đạt được tốt hơn với kiến trúc mạng nơron đệ quy, như kiến trúc Elman. Mạng nơron feedforward với
15 nơron trong lớp ẩn đạt được độ nhạy phân loại là 92,00%. Độ nhạy phân loại của mạng nơron
Elman là 99,00%. Độ chính xác trung bình của mạng nơron feedforward là 89. 6% và cho phản hồi là
98,8%.
7


Koivu và cộng sự [32] đã nghiên cứu, thử nghiệm, đánh giá các thuật toán học máy để cải thiện
hiệu suất sàng lọc hội chứng Down trong ba tháng đầu của thai kỳ. Các thuật toán học máy đặt ra một
giải pháp thay thế thích ứng để phát triển các mơ hình đánh giá rủi ro tốt hơn bằng cách sử dụng các
biến lâm sàng hiện có.
Li và các cộng sự [33] đề xuất một framework học máy xếp tầng được thiết kế để dự đoán hội
chứng Down dựa trên ba giai đoạn bổ sung: 1) phán đoán trước với kỹ thuật rừng cách ly, 2) kết hợp
nhiều mơ hình theo chiến lược bỏ phiếu và 3) phán đoán cuối cùng bằng phương pháp hồi quy
logistic. Kết quả thử nghiệm cho thấy hiệu suất của framework này trên bộ dữ liệu sàng lọc huyết
thanh của mẹ, khi được đánh giá với các thông số đánh giá khác nhau, vượt trội so với một số phương
pháp học máy. Sự kết hợp các đặc trưng đầu vào để sàng lọc Down được đề xuất tốt nhất là nhóm
alpha-fetoprotein (AFP), human chorionic gonadotropin (hCG), unconjugated estriol (uE3) và tuổi
mẹ. Ngoài ra, phương pháp mà các tác giả đề xuất có khả năng tạo ra dự đốn chính xác hơn nữa cho
dữ liệu khơng cân bằng và tương quan đặc trưng, từ đó cung cấp một phương pháp mới và hiệu quả
để phân tích một số bệnh.
Bên cạnh các nghiên cứu đưa ra các dự đoán để sàng lọc các bất thường bẩm sinh dựa trên các
kết quả xét nghiệm sinh hóa, kết quả siêu âm, một số nghiên cứu sử dụng các phương pháp xử lý,
nhận dạng ảnh để hỗ trợ bác sĩ trong phân tích ảnh siêu âm. Trong đó, một số nghiên cứu tập trung
vào bài toán tự động xác định mặt phẳng siêu âm chuẩn. Đây là một bước quan trọng trong siêu âm
thai, quyết định độ chính xác của các bước sau như xác định kích thước các bộ phận thai nhi cũng
như việc đưa ra các chẩn đoán. Việc xác định các mặt phẳng là một công việc khó khăn, ngay cả đối
với các chuyên gia siêu âm có kinh nghiệm. Chen và cộng sự đã đề xuất một mạng nơron hồi quy
chuyển giao (transferred recurrent neural network: T-RNN) để xác định ảnh có mặt phẳng chuẩn trên

các video siêu âm [34]. Mạng T-RNN là một mơ hình kết hợp giữa mạng nơron tích chập và mạng
nơron hồi quy, được áp dụng để xác định ba mặt phẳng siêu âm chuẩn FASP, FFASP, FFVSP trên
các video siêu âm. Cơng trình [35] thiết kế một mạng nơron tích chập có khả năng xác định theo thời
gian thực 12 mặt phẳng chuẩn trên các video siêu âm các thai phụ giữa thai kỳ (khoảng 20 tuần tuổi
thai) với precision 69% và recall 80% trên bộ dữ liệu video siêu âm của 1003 người. Các tác giả đã
mở rộng nghiên cứu này trong [36], đề xuất một mơ hình có độ chính xác cao hơn trong phát hiện 13
mặt phẳng chuẩn, đồng thời xác định được vị trí của các cấu trúc đại diện cho mặt phẳng chuẩn trên
ảnh bằng một phương pháp học giám sát yếu. Trong bài báo [37], các tác giả phát triển một giải pháp
để xác định mặt phẳng ảnh siêu âm thần kinh (neurosonographic) dựa trên một mơ hình học sâu. Giải
pháp này đã được thử nghiệm, đánh giá trên một bộ dữ liệu thực tế và cho kết quả gần với kết quả của
chuyên gia đưa ra. Yu và cộng sự [38] đã đề xuất một mạng nơron tích chập sâu gồm 16 lớp tích chập
để nhận dạng mặt phẳng mặt thai nhi chuẩn (FFSP) với điểm F1 là 96,99% trên bộ dữ liệu thử
nghiệm. Cai và cộng sự [39] đã đề xuất mạng Multi-task SonoEyeNet để phát hiện mặt phẳng chu vi
bụng chuẩn bằng cách kết hợp thêm dữ liệu theo dõi ánh mắt của kỹ thuật viên siêu âm trong giai
đoạn huấn luyện mơ hình. Nghiên cứu [40] cũng sử dụng dữ liệu theo dõi ánh mắt của kỹ thuật viên
siêu âm để huấn luyện một mạng nơron tích chập, sau đó thực hiện tinh chỉnh tham số mạng cho bài
8


toán xác định mặt phẳng siêu âm chuẩn. Cơ chế attention được sử dụng rộng rãi trong xử lý ngôn ngữ
tự nhiên cũng được áp dụng trong [41] để nâng cao độ chính xác của mạng Sononet trong bài tốn
xác định 13 mặt phẳng siêu âm chuẩn từ ảnh siêu âm thai. Nghiên cứu [42] huấn luyện hai mạng
nơron tích chập trên toàn bộ ảnh siêu âm và các cấu trúc ở các vị trí khác nhau để tự động xác định 14
mặt phẳng siêu âm chuẩn. Bên cạnh các nghiên cứu về xác định mặt phẳng siêu âm chuẩn trên ảnh
siêu âm, một số nghiên cứu tập trung vào việc nhận dạng bộ phận đầu của thai nhi [43], đo chu vi đầu
vào đường kính lưỡng đỉnh [44], [45], [46], xác định các vùng đầu, xương sống, ngực, bụng, các chi,
nhau thai trên ảnh siêu âm [47], xác định vùng não bộ trên ảnh [48], đánh giá chất lượng ảnh siêu âm
vùng đầu thai nhi [49], xác định mặt phẳng chuẩn trên ảnh siêu âm 3D [50], [51], [52], phát hiện
xương mũi trên ảnh siêu âm [53], [54], [55]. Trong những giai đoạn đầu tiên của thai kỳ, đo độ mờ da
gáy đóng vai trị quan trọng, giúp bác sĩ đánh giá nguy cơ bị hội chứng Down ở thai nhi. Do đó, đã có

nhiều nghiên cứu nhằm hỗ trợ tự động đo độ mờ da gáy trên ảnh siêu âm. Trong bài báo [56],
Nirmala và cộng sự đã sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh như phân vùng bằng mean shift, bộ tách cạnh
canny để tách vùng khoảng sáng sau gáy và sau đó đo khoảng sáng sau gáy bằng phân tích blob.
Nhóm nghiên cứu của Deng [57] đã đề xuất một mơ hình cấu trúc phân cấp để tự động phát hiện vùng
khoảng sáng sau gáy và thử nghiệm trên 345 ảnh siêu âm. Mơ hình này được xây dựng dựa trên mơ
hình học máy SVM, đặc trưng HOG và kim tự tháp Gaussian. Nghiên cứu [58] xác định các vùng
khoảng sáng sau gáy bằng cách sử dụng thuật toán đối sánh mẫu. Trước tiên thuật tốn này xác định
vùng cằm sau đó mới xác định vùng khoảng sáng sau gáy. Bước tiếp theo là xác định đường biên và
đo độ mờ da gáy thông qua khoảng cách giữa hai đường biên. Tại hội thảo MICCAI (International
Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention) năm 2013, nhóm
nghiên cứu của Park đã giới thiệu một phương pháp để tự động đo độ mờ da gáy [59]. Phương pháp
này trước tiên xác định tư thế của đầu bằng một bộ phát hiện phân cấp. Tư thế đầu được dùng làm
mốc để xác định vị trí của khoảng sáng sau gáy, sau đó thuật tốn tìm đường đi ngắn nhất Dijkstra
được áp dụng để tìm các đường biên phía trong và phía ngồi của khoảng sáng sau gáy. Tiếp theo
phương pháp phân vùng graph cut được sử dụng để xác định lại chính xác hơn vùng khoảng sáng sau
gáy và từ đó đo được khoảng sáng sau gáy. Nhóm nghiên cứu của Sciortino cũng đã có một số công
bố về tự động đo độ mờ da gáy [60], [61], [62], [63]. Các nghiên cứu này áp dụng phép biến đổi
wavelet và mạng nơron để xác định mặt cắt chuẩn cho đo độ mờ da gáy, sau đó xác định một ô chữ
nhật trên ảnh tương ứng với vùng khoảng sáng sau gáy rồi đo độ mờ da gáy trên vùng này. Mặc dù đã
có nhiều nghiên cứu về tự động đo độ mờ da gáy nhưng chưa có nghiên cứu nào áp dụng các mạng
học sâu như mạng nơron tích chập cho bài tốn này.
Như vậy, trên thế giới đã có các nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tầm soát một số bất
thường bẩm sinh nhưng các chẩn đoán chủ yếu cho hội chứng Down hoặc các đột biến lệch bội khác,
các mơ hình hoạt động ở quy mô riêng lẻ theo từng phương pháp tầm sốt, chưa có ứng dụng tổng thể
cho các phương pháp tầm soát phổ biến ở Việt Nam như siêu âm, double, tripple test, …
Trong nước (Phân tích, đánh giá tình hình nghiên cứu trong nước thuộc lĩnh vực nghiên cứu
của đề tài, đặc biệt phải nêu cụ thể được những kết quả KH&CN liên quan đến đề tài mà các cán bộ
9

tham gia đề tài đã thực hiện. Nếu có các đề tài cùng bản chất đã và đang được thực hiện ở cấp khác,
nơi khác thì phải giải trình rõ các nội dung kỹ thuật liên quan đến đề tài này; Nếu phát hiện có đề tài
đang tiến hành mà đề tài này có thể phối hợp nghiên cứu được thì cần ghi rõ Tên đề tài, Tên Chủ
nhiệm đề tài và cơ quan chủ trì đề tài đó).
Mỗi năm Việt Nam có khoảng gần 1,5 triệu trẻ em mới được sinh ra. Đáng lưu ý, mỗi năm có
khoảng 1.400 -1.800 trẻ bị mắc bệnh Down, khoảng 250 - 250 trẻ mắc hội chứng Edwards, có 1.000 1.500 trẻ bị dị tật ống thần kinh, 300 - 400 trẻ bị suy giáp bẩm sinh, đặc biệt có khoảng 15.000 30.000 trẻ bị thiếu men G6PD, có khoảng 2.200 trẻ bị bệnh tan máu bẩm sinh… Đáng lưu ý, số trẻ sơ
sinh tử vong do dị tật bẩm sinh khoảng hơn 1.700 trẻ (chiếm tỷ lệ 11%), số trẻ mắc dị tật bẩm sinh
còn sống sau giai đoạn sơ sinh là khoảng 40.039 trẻ.
Hiện nay, chất lượng dân số mặc dù được cải thiện nhưng nhìn chung cịn thấp, đặc biệt thể lực
của người Việt Nam còn thấp kém so với các nước trong khu vực; tỷ lệ chết ở trẻ em dưới 1 tuổi còn
cao, trẻ thừa cân, rối loạn tâm lý, tự kỷ, tiểu đường có xu hướng gia tăng, đặc biệt về sức khỏe sinh
sản, tai biến sản khoa.
Theo Trung tâm Chẩn đoán trước sinh Bệnh viện Phụ sản Trung ương, dị tật bẩm sinh là một
trong những bất thường hay gặp ở thai nhi và trẻ sơ sinh và là một trong những nguyên nhân chính
gây nên tử vong và bệnh tật của trẻ trong những năm đầu của cuộc sống. Một số dị tật thai nhi thường
gặp là hội chứng Down, Edwards, Patau và Thalassemia. Vì thế, việc chẩn đoán dị tật trước sinh, sàng
lọc sau sinh có giá trị trong việc phát hiện bệnh lý sớm, sửa chữa những tổn thương cho trẻ trong
những ngày đầu đời, kéo dài sự sống cho các bé.
Tại Bệnh viện Phụ sản Trung ương, hoạt động sàng lọc, chẩn đoán trước sinh đạt hiệu quả cao
với tỷ lệ thai nhi dị tật bẩm sinh phát hiện qua siêu âm khoảng 4– 4,5%. Nguyên nhân gây dị tật chủ
yếu do sai lệch di truyền (bất thường nhiễm sắc thể, rối loạn gene, rối loạn chuyển hóa...), trong q
trình mang thai bà mẹ tiếp xúc với mơi trường độc hại (hóa chất, khơng khí, đất, nước…), mẹ uống
thuốc trong 3 tháng đầu của thai kỳ, mẹ mắc các bệnh nhiễm trùng trong khi mang thai.
Tại Bệnh viện Phụ sản Hà Nội, Giám đốc Bệnh viện - PGS.TS Nguyễn Duy Ánh cho biết, trong
9 tháng đầu năm 2018, tổng số lượt khám toàn bệnh viện là 580.881 lượt, chiếm 96,3% so với kế
hoạch năm và tăng so với cả năm 2017.
Trong hoạt động chẩn đoán, sàng lọc trước sinh và sơ sinh, bệnh viện đã thực hiện khám trên
9.000 ca sàng lọc trước sinh, thực hiện trên 4.500 ca tripple test, trên 5.400 ca double test, chọc ối 583
ca, sàng lọc thính lực sơ sinh trên 24.000 ca, sàng lọc bệnh lý nặng tim bẩm sinh 17.675 ca; trên
23.600 ca sàng lọc bệnh rối loạn chuyển hóa.

Ở Nghệ An, chuyên ngành sàng lọc chẩn đoán trước sinh và sơ sinh mới được phát triển tại
Bệnh viện Sản Nhi Nghệ An từ năm 2017. Tính đến tháng 6-2018, Bệnh viện đã phối hợp với Bệnh
viện Phụ sản Trung ương và một số đơn vị sàng lọc trước sinh cho 6.595 ca, trong đó phát hiện 858
ca dị tật; sàng lọc trước sinh cho 678 ca, trong đó phát hiện bốn trường hợp nghi có thiếu men G6PD
(rối loạn trao đổi chất di truyền liên quan đến giới tính), một ca tăng tuyến thượng thận, ba ca suy
giáp bẩm sinh, 10 ca rối loạn chuyển hóa. Thực hiện xét nghiệm bằng phương pháp chọc ối cho 47 ca,
bác sĩ phát hiện bốn ca bệnh down, một ca klinefelter (tình trạng khơng phân ly nhiễm sắc thể ở nam
giới), hai ca bất thường vi bất đoạn.
10


Mục tiêu 80% trẻ em sơ sinh được tầm soát:
Để nâng cao chất lượng giống nòi, Nghị quyết số 21-NQ/TƯ ngày 25-10-2017 của Hội nghị lần
thứ sáu Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XII về cơng tác dân số trong tình hình mới đặt ra mục
tiêu đến 2020: 70% phụ nữ mang thai và bà mẹ sơ sinh được sàng lọc trước sinh và sơ sinh, 90% trẻ
em sơ sinh được tầm sốt ít nhất 5 bệnh bẩm sinh phổ biến nhằm khắc phục sớm thực trạng trẻ mắc dị
tật bẩm sinh.
Theo chỉ đạo của Thủ tướng Chính phủ về Chương trình mục tiêu y tế dân số giai đoạn 20162020, mục tiêu đến năm 2020, sẽ nâng tỷ lệ bà mẹ mang thai được sàng lọc trước sinh lên 50%; tỷ lệ
trẻ em mới sinh được sàng lọc sơ sinh lên 80%. Thêm ít nhất một mặt bệnh (nguy hiểm, có tỷ lệ mắc
cao) được đưa vào danh mục bệnh được sàng lọc trong chương trình.
Đến nay, Đề án tầm soát, chẩn đoán bệnh tật trước sinh, sơ sinh do Ủy ban Dân số - Gia đình Trẻ em xây dựng đã được triển khai tại 63/63 tỉnh, thành trên cả nước. Tuy nhiên, việc triển khai đề
án này cũng gặp nhiều khó khăn về cả nhân lực y bác sĩ tại các cơ sở y tế cũng như tầm nhận thức của
người dân trước việc tầm soát trước sinh và sau sinh. Chỉ tính riêng năm 2017, Đề án mới thực hiện
tầm soát sàng lọc trên 48,5% phụ nữ mang thai bằng kỹ thuật siêu âm, 29,7% trẻ mới sinh được sàng
lọc sơ sinh.
Tháng 10/2018, Tổng cục Dân số - KHHGĐ đã phê duyệt Đề án “Nâng cao chất lượng dân số
thông qua xây dựng và mở rộng hệ thống sàng lọc trước sinh và sơ sinh tại các tỉnh Bắc Trung Bộ
giai đoạn 2016-2020” do Trung tâm Sàng lọc trước sinh sơ sinh Bệnh viện Sản Nhi Nghệ An thực
hiện. Ngày 20/10/2018, Bệnh viện Sản Nhi Nghệ An đã khai trương Trung tâm Sàng lọc chẩn đoán
trước sinh, sơ sinh Bắc miền trung. Trung tâm trở thành cơ sở duy nhất khu vực Bắc Trung Bộ được

Tổng cục Dân số, Bộ Y tế đầu tư trang thiết bị y tế hiện đại.
Trung tâm Sàng lọc chẩn đoán trước sinh và sơ sinh Bắc miền trung ra đời, đi vào hoạt động
sẽ thực hiện nhiệm vụ tư vấn sàng lọc trước sinh, chẩn đoán trước sinh, sàng lọc sơ sinh, nhằm phát
hiện, can thiệp sớm tiến tới điều trị, theo dõi, quản lý bất thường bẩm sinh ở thai nhi và trẻ sơ sinh
trên địa bàn tỉnh Nghệ An và vùng lân cận. Từ đó sẽ góp phần nâng cao chất lượng dân số khu vực
Bắc miền trung.
Việc thực hiện chẩn đoán dị tất trước sinh và sau sinh là bước đi lâu dài của ngành dân số nói
riêng và cả xã hội nói chung vì mục tiêu cải thiện, nâng cao chất lượng giống nòi và sự phồn vinh
của xã hội hướng tới một tương lai hạn chế đến mức thấp nhất người khuyết tật do các bệnh bẩm
sinh gây ra.
Ở Việt Nam, đã có một số nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán y tế. Từ những
năm 90 của thế kỷ XX đến nay, đã có những nghiên cứu sử dụng hệ chuyên gia và lý thuyết tập mờ
trong việc xây dựng các hệ thống hỗ trợ ra quyết định lâm sàng [64], [65], [66], [67]. Một số hệ
thống đã được xây dựng và thử nghiệm tại các bệnh viện, có chức năng hỗ trợ chẩn đoán trong các
lĩnh vực như các bệnh về phổi [68], y học cổ truyền [65], [69], các bệnh rối loạn tâm thần [70], [71].
Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo tiên tiến như học sâu (deep learning) cũng đã được nghiên cứu và áp
dụng trong chẩn đoán y tế, chủ yếu cho các bài toán hỗ trợ phân tích ảnh y tế [72], [73], [74]. Nhóm
11


nghiên cứu của Trần Minh Quân đã đề xuất sử dụng Adversarial Network giúp thu được hình ảnh
chất lượng cao từ những ảnh có độ phân giải thấp, giúp giảm thiểu thời gian chụp ảnh (như khi chụp
MRI) nhưng vẫn thu được hình ảnh có chất lượng cao phục vụ chẩn đốn và điều trị [75]. Từ năm
2017, cơng ty Five9 bắt đầu triển khai thử nghiệm phần mềm trí tuệ nhân tạo IBM Waston for
Oncology ở một số bệnh viện tại Việt Nam. Đây là phần mềm có giá trị tư vấn, hỗ trợ bác sỹ chuyên
ngành ung thư lựa chọn phác đồ điều trị ung thư tiên tiến, phù hợp, hiệu quả cho người bệnh. Ban
Công nghệ FPT Software đã xây dựng và phát triển phần mềm DeepClinics áp dụng cơng nghệ trí tuệ
nhân tạo trong chẩn đốn và hướng dẫn điều trị các bệnh về da liễu, vết thương thơng qua hình ảnh
chụp bề mặt tổn thương trên da. Ngồi ra, nhiều nhóm nghiên cứu đã bắt đầu đầu tư phát triển các
giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế. Nhóm nghiên cứu của PGS.TS Võ Trương Như Ngọc

đang tiến hành nghiên cứu ứng dụng học máy để hỗ trợ chẩn đoán các bệnh lý răng miệng thường gặp
và đưa ra các lời khuyên nha khoa dựa vào các hình ảnh chụp từ smartphone. Nhóm nghiên cứu của
TS Trần Minh Triết phát triển các ứng dụng của AI trong phân loại và phân vùng ảnh y tế, tập trung
vào ứng dụng tự xác định nhân, phân vùng và đếm tế bào trên ảnh mô bệnh học. Nhóm nghiên cứu
của cơng ty AINovation cũng có những nghiên cứu về độ thị tri thức y tế, được xây dựng từ bệnh án
điện tử bằng các phương pháp học máy, giúp thiết lập mối quan hệ giữa các bệnh, triệu chứng, phác
đồ điều trị và diễn biến bệnh tự đợng từ dữ liệu, qua đó mở ra tiềm năng lớn trong việc tự chẩn đoán
và điều trị bệnh, cũng như đào tạo và đánh giá các bác sĩ qua phần mềm. Nhóm nghiên cứu của TS
Ngơ Thanh Hoàn, trường Đại học Quốc tế đã được một số thành tựu trong việc phát triển hệ thống
chẩn đoán các bệnh về mắt. Nhóm nghiên cứu của TS Trần Quốc Long, Đại học Công nghệ, Đại học
Quốc gia Hà Nội đã bước đầu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích hình ảnh siêu âm tim nhằm
sàng lọc, chẩn đốn tình trạng rối loạn chức năng tim ở người Việt Nam.
Như vậy, ở Việt Nam đã có những nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế và bước đầu
đã có một số phần mềm được thử nghiệm trên thực tế. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào ứng dụng
trí tuệ nhân tạo trong hỗ trợ tầm soát trước sinh.
Ở Việt Nam, theo kết quả nghiên cứu của Nguyễn Việt Hùng tại khoa Sản Bệnh viện Bạch Mai
từ 1999-2003, tỷ lệ DTBS là 1,31% (Nguyễn Việt Hùng và Trịnh Văn Bảo 1999-2003). Nghiên cứu
với cỡ mẫu tương đối lớn của Nguyễn Đức Vy trên đối tượng là tất cả các bà mẹ mang
thai đến khám và sinh tại Bệnh viện Phụ sản Trung ương trong thời gian từ 1/1/2001 đến 31/12/2003
(chọn mẫu toàn bộ) cho thấy trong số 33.816 trường hợp mang thai có 933 trường hợp có DTBS
chiếm tỷ lệ 2,7%. Tỷ lệ này cao hơn các kết quả nghiên cứu tiến hành trước năm 2000 (dao động từ
0,7- 1,64%) [76]. Kết quả nghiên cứu của Trần Thị Hồn về tình hình DTBS tại khoa phụ sản BVTW
Huế từ 4/2012-4/2014 là 1,8% [77]. Tuy nhiên, theo báo cáo toàn cầu về DTBS của March of Dimes
Foundation vào năm 2006 thì tỷ lệ DTBS nước ta cịn cao hơn nhiều, khoảng 55/1000 trường hợp trẻ
sinh sống [78]. Tuy nhiên, hiện nay, nhiều dị tật bẩm sinh có thể điều trị đạt hiệu quả cao nếu được phát
hiện sớm từ việc sàng lọc, chẩn đoán trước sinh. Việc sàng lọc, chẩn đốn này có thể giúp phát hiện sớm
12


các các dị tật bẩm sinh và đưa ra các biện pháp can thiệp, điều trị kịp thời. Sàng lọc trước sinh sẽ hạn chế

tối đa dị tật từ trong bụng mẹ và giúp trẻ sinh ra phát triển bình thường. Thực hiện việc sàng lọc trước
sinh bằng cách khám định kỳ, siêu âm, xét nghiệm trong thời kỳ mang thai cho các bà mẹ sẽ giúp các cặp
vợ chồng biết chính xác 80 – 90% thai nhi của mình khỏe mạnh hay có vấn đề gì bất thường hay không.
Để phát hiện và xác định các nguyên nhân gây ra tật, bệnh bẩm sinh ở thai nhi và trẻ sơ sinh, thai phụ
cần đến khám và thực hiện sàng lọc theo hướng dẫn của bác sĩ tại các cơ sở y tế có chuyên khoa sản.
Cụ thể, trong 3 tháng đầu thai kỳ: Bà mẹ mang thai nên siêu âm hình thái thai nhi, đo độ mờ da
gáy vào lúc tuổi thai từ 11 - 13 tuần 6 ngày và thực hiện một số xét nghiệm cần thiết như xét nghiệm
Double Test để phát hiện nguy cơ mắc hội chứng Down, trisomy 13, 18; tầm soát virus gây dị tật thai
nhi qua xét nghiệm chức năng như nhiễm trùng bào thai do Virus Cytomegalo gây ra (CMV IgM,
CMV IgG); Rubella IgM, Rubella IgG… và một số xét nghiệm tầm soát bệnh thiếu máu, giang mai,
viêm gan B,C.
Trong 3 tháng giữa thai kỳ: Bà mẹ mang thai cần thực hiện một số xét nghiệm cần thiết vào lúc
tuổi thai từ 14 - 21 tuần; siêu âm hình thái và cấu trúc các cơ quan của thai nhi vào lúc tuổi thai từ 20 - 24
tuần nhằm phát hiện các bất thường của hệ thần kinh, hệ tim mạch, ở lồng ngực, dị tật của dạ dày - ruột,
sinh dục - tiết niệu, xương…, đồng thời xét nghiệp Triple test để xác định nguy cơ mắc các hội chứng
Down, Patau, Edward.
Và trong 3 tháng cuối thai kỳ: Thai phụ cần tiếp tục theo dõi sự phát triển của thai bằng siêu âm
trong thai kỳ này để đánh giá tình trạng phát triển của thai nhi, lượng nước ối và tiên lượng cho cuộc
sinh nở.
1. Các nguyên nhân gây dị tật bẩm sinh ở người:
Nguyên nhân gây DTBS được nhiều tác giả chia thành 3 nhóm bao gồm: (1) nhóm nguyên nhân
do yếu tố di truyền, (2) nhóm nguyên nhân do yếu tố mơi trường, (3) nhóm ngun nhân do di truyền
đa yếu tố. Ngồi ra cịn một phần lớn các trường hợp DTBS chưa biết rõ nguyên nhân [79].
1.1. Các dị tật bẩm sinh có nguyên nhân là yếu tố di truyền
DTBS do yếu tố di truyền được chia thành hai loại, đó là các DTBS do đột biến NST và các
DTBS do đột biến đơn gen.
a. Các dị tật bẩm sinh do đột biến NST:
Đột biến NST là những thay đổi về số lượng, cấu trúc NST hay dạng khảm, dẫn đến thêm hoặc
mất đi vật liệu di truyền. Trong nhóm này, bất thường lệch bội NST số 21 (trisomy 21) hay còn gọi là
hội chứng Down là phổ biến nhất. Ngồi ra, cịn có một số DTBS thường gặp khác như hội

chứng Patau, Edwards, Turner, Klinefelter...
b. Các dị tật bẩm sinh do đột biến đơn gen:
Có nhiều đột biến đơn gen gây ra các DTBS di truyền và biểu hiện của nó tuân theo các định
luật di truyền của Menđen. Bệnh đơn gen có 3 kiểu cơ chế di truyền, đó là di truyền trội NST thường,
13


di truyền lặn NST thường và di truyền liên kết giới tính [79]. Có hơn 6000 loại bất thường đơn gen đã
được miêu tả [80], trong đó hội chứng NST X dễ gãy là nguyên nhân di truyền thường gặp nhất của
chậm phát triển tinh thần. Ngồi ra, cịn có các dị tật như loạn sản xương, loạn sản sụn, loạn dưỡng
sụn, tật đầu nhỏ, mù màu, hemophilia A... [79].
1.2. Các dị tật bẩm sinh do nguyên nhân môi trường
- Tuổi mẹ
Nguy cơ sinh con bất thường nhiễm sắc thể tăng theo tuổi mẹ, chủ yếu do các biến cố trong quá
trình giảm phân, dẫn đến hậu quả là thai bị thể ba nhiễm [79], [80]. Bảng dưới đây mô tả mối liên
quan nguy cơ thể ba nhiễm theo tuổi mẹ:
Tuổi mẹ

Trisomy 21

Trisomy 18

Trisomy 13

15 – 19

1 : 1600

1 : 17000

1 : 33000

20 – 24

1 : 1400

1 : 14000

1 : 25000

25 – 29

1 : 1100

1 : 11000

1: 20000

30 – 34

1 : 700

1 : 7100

1: 14000

35 – 39

1 : 240

1 : 2400

1: 4800

40 – 44

1 : 70

1 : 700

1: 1600

45 - 49

1 : 20

1: 650

1: 1500

- Nghèo đói:
Theo nhận định của tổ chức Y tế thế giới (WHO), tình hình kinh tế xã hội yếu kém có liên quan
đến việc tăng tỷ lệ DTBS. Những bà mẹ ở các quốc gia này có nhiều khả năng bị suy dinh dưỡng
trước và trong khi mang thai, có nguy cơ cao với tiếp xúc mơi trường có hại cho thai nhi như thuốc lá,
rượu... Bên cạnh đó, hệ thống y tế cịn nhiều hạn chế trong các dịch vụ chăm sóc sức khỏe sinh sản,
kế hoạch hóa gia đình hoặc ngăn ngừa hội chứng giang mai bẩm sinh, rubella bẩm sinh...dẫn đến tỷ lệ
DTBS luôn ở mức cao [80].
- Chế độ dinh dưỡng:
Chế độ ăn thiếu dinh dưỡng trong thời kỳ thai nghén có thể ảnh hưởng đến tần suất sinh con có
DTBS. Thiếu các chất P, Mg và các yếu tố vi lượng khác có thể dẫn đến biến dạng bộ xương, gây ra

còi xương bẩm sinh [79].
Một chế độ ăn thiếu iod khi mang thai cũng có thể sinh con mắc DTBS. UNICEF cho rằng thiếu
iod gây ra tổn thương não và khuyết tật trí tuệ [80]. Tuy nhiên, đây là cũng nguyên nhân hàng đầu gây
chậm phát triển tâm thần mà có thể phịng ngừa nhất [80], [81]. Rối loạn thiếu iod (Iodine
Deficiency Disorder) gây sẩy thai tự nhiên, tử vong chu sinh, chậm phát triển trí tuệ, khuyết tật thính
14


giác …Rối loạn thiếu iod nặng có thể dẫn đến đần độn (cretinism).
Acid folic là một vitamine (vitamine B9) cần thiết cho việc sinh tổng hợp và methyl hóa của
ADN và ARN. Điều này rất quan trọng đối với sự phân chia tế bào, đặc biệt là tại thời điểm phân chia
tế bào nhanh như trong phôi thai. Acid folic rất cần thiết trong sự phát triển của não bộ và tủy sống
trong 4 tuần đầu tiên của thai kỳ [82]. Các báo cáo chỉ ra rằng 95% trẻ bị dị tật ống thần kinh xảy ra ở
những bà mẹ khơng có tiền sử gia đình có người bị bệnh này. Nhiều bằng chứng khoa học cho thấy có
mối liên hệ giữa những DTBS với sự thiếu hụt folate và việc sử dụng acid folic trước thời điểm thụ
thai giúp ngăn ngừa dị tật ống thần kinh từ 50%-70% [83].
- Tác nhân vật lý, hóa học:
Các tác nhân hóa học như thuốc trừ sâu, hóa chất bảo vệ thực vật, kim loại nặng như thủy ngân,
chì...có thể gây DTBS như dị tật mắt, dị tật chi, dị tật mặt và miệng...Riêng dioxin có thể gây nên
DTBS cao gấp các tác nhân khác khoảng 2 lần [79].
Tác nhân vật lý như các chất phóng xạ có thể gây tác động đến q trình phơi phát sinh tạo phơi
bào (embryogenesis), tia rơnghen, tia gamma, tia tử ngoại cũng có thể gây nên rối loạn sự phát triển
hình thái các cơ quan của phôi thai.
- Tác nhân vi sinh:
Mẹ nhiễm virus trong thời kỳ thai nghén như cytomegalovirus, herpes -zoster virus, thủy đậu,
cúm...đặc biệt là rubella có thể sinh con có DTBS như dị tật hệ thần kinh, hệ tim mạch, vơi hóa trong
não, tật đầu nhỏ, chậm phát triển trí tuệ...
Một số vi khuẩn như toxoplasma, chlammydia trachomatis, giang mai...cũng có thể gây DTBS
như chết thai, khe hở mơi, vơi hóa trong não,não úng thủy, viêm não – màng não, viêm võng
mạc...nếu như người mẹ đã nhiễm trước đó mà chưa được điều trị hoặc nhiễm trong thời gian mang

thai [79], [84].
- Uống rượu trong khi mang thai:
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng, khi phụ nữ có thai uống rượu, rượu sẽ vào dòng máu và ảnh
hưởng tới sự phát triển thai nhi qua bánh rau. Vì thai nhi chuyển hóa rượu chậm hơn người lớn, nên
nồng độ rượu trong máu thainhi cao hơn nồng độ rượu trong cơ thể người mẹ. Sự có mặt của rượu
có thể làm giảm dinh dưỡng tối ưu đối với sự phát triển mô và nội tạng thai nhi và có thể gây tổn
thương tế bào não.
Hội chứng thai nhi nghiện rượu (Fetal Alcohol Syndrome: FAS) là hội chứng gồm những
DTBS của trẻ có mẹ uống rượu trong thời gian mang thai. Hội chứng này bao gồm chậm tăng trưởng,
dị tật tim, rối loạn về thể chất, tâm thần và hành vi mà có thể bao gồm chỉ số IQ thấp hoặc chậm phát
triển tâm thần. Hội chứng thai nhi nghiện rượu không phải là DTBS đơn thuần. Nó là một nhóm hoặc
một mơ hình rối loạn có liên quan. Mức độ nặng của các triệu chứng thay đổi, một số trẻ có các triệu
15


chứng nặng hơn những trẻ khác. Rượu có thể ảnh hưởng tới não của thai nhi tại bất cứ thời điểm nào
khi mang thai. Do đó khơng có liều lượng rượu an tồn, khơng có thời gian uống rượu an tồn và loại
rượu thích hợp để uống trong thời kỳ mang thai [84], [85].
- Một số tác nhân khác:
Một số tác nhân khác như mẹ béo phì, bị đái đường phụ thuộc insulin, sử dụng chất kích thích
như cocain, hút thuốc lá,...sử dụng một số thuốc an thần (Thalidomide...), thuốc chống động kinh...
cũng là yếu tố nguy cơ làm tăng tỷ lệ sinh con mắc DTBS [80], [86], [87].
1.3. Dị tật bẩm sinh do di truyền đa yếu tố
DTBS có nguyên nhân di truyền đa yếu tố xảy ra do tương tác phức tạp giữa yếu tố di truyền và
các yếu tố mơi trường, đến nay cơ chế của nó vẫn chưa được hiểu rõ [79]. Khuyết tật ống thần kinh,
hở môi, hở hàm ếch, vẹo chân, tim bẩm sinh...là các DTBS thuộc nhóm nguyên nhân này [79], [80].
2. Một số dị tật bẩm sinh thường gặp
2.1. Hội chứng Down (trisomy 21)
Hội chứng Down (Trisomy 21) được John Langdon Down mô tả lần đầu năm 1886, là rối
loạn nhiễm sắc thể phổ biến nhất, với ba bản sao của nhiễm sắc thể số 21 gây ra tình trạng đa dị tật,

chậm phát triển tinh thần, khả năng phát triển ngôn ngữ kém, nguy cơ trầm cảm và mắc các bệnh
ung thư cao.
Hiện nay, tỷ lệ trẻ sơ sinh mắc bệnh Down trên toàn thế giới là khoảng 1/700 tương ứng
khoảng 8 triệu trẻ em sinh ra mắc hội chứng này. Tỷ lệ nam : nữ là 1,2-1,5 : 1.
Trước tuổi 30, dưới 1/ 1000 ca mang thai bị mắc Hội chứng Down. Sau tuổi 40, thống kê tăng
lên 12 lần [79], [88].
Nguyên nhân của Hội chứng Down cho đến nay vẫn chưa được hiểu biết đầy đủ. Tuổi mẹ là
yếu tố duy nhất được chứng minh có liên quan đến tăng nguy cơ sinh con mắc hội chứng Down.
Tuy nhiên, do tỷ lệ sinh cao hơn ở phụ nữ trẻ, 80% trẻ mắc hội chứng Down sinh ra từ phụ nữ dưới
35 tuổi.
Cơ chế bệnh sinh
- Thể Down thuần (Trisomy 21): 90-95% trường hợp trisomy 21 thuần là do không phân ly
nhiễm sắc thể 21 trong giảm phân tạo trứng ở mẹ, trong đó ba phần tư xảy ra trong giảm phân I và
một phần tư trong giảm phân II. Khoảng 3-5% trường hợp là do sai sót trong giảm phân tạo tinh trùng
ở bố, với một phần tư xảy ra trong giảm phân I và ba phần tư trong giảm phân II. Cịn lại là do khơng
phân ly trong ngun phân, có thể xảy ra ở dịng tế bào sinh dục trước khi giảm phân hoặc xảy ra
trong nguyên phân của hợp tử (sau đó dịng thiếu nhiễm sắc thể 21 bị đào thải, chỉ có dịng thừa
nhiễm sắc thể 21 tồn tại).
- Thể Down khảm (Mosaic Down Syndrome) do không phân ly hai nhiễm sắc tử (chromatid)
16


chị em trong các lần nguyên phân của các phôi bào, tạo nên ba dịng tế bào là 45,-21/46/47,+21, sau
đó dòng 45,-21 bị đào thải. Một cơ chế thứ hai là lúc đầu hình thành hợp tử có ba nhiễm sắc thể 21,
sau đó qua các kỳ nguyên phân có xảy ra mất một nhiễm sắc thể 21 trong một số tế bào. Nhiều nghiên
cứu cho thấy cơ chế thứ hai có thể chiếm tỷ lệ trên 50%.
- Thể Down chuyển đoạn (Translocation Down syndrome): hầu hết là chuyển đoạn Robertson
giữa nhiễm sắc thể 21 và các nhiễm sắc thể tâm đầu khác như nhiễm sắc thể 13, 14, 15, 22. Ngồi ra
có thể chuyển đoạn Robertson giữa hai nhiễm sắc thể 21 tạo hình ảnh nhiễm sắc thể 21 đều. Chuyển
đoạn Robertson có thể có tính gia đình hoặc là một đột biến mới (de novo). Một tỷ lệ rất thấp của

Down chuyển đoạn là do chuyển đoạn tương hỗ, ví dụ năm 1995 Scott và cộng sự đã mô tả một
trường hợp Down t(12;21)(p13.1;q22.2).
- Thể Down do nhân đoạn: nhiễm sắc thể 21 được nhân đôi nối tiếp cùng chiều hoặc ngược
chiều tạo hình ảnh soi gương (mirror duplication), những trường hợp này rất hiếm. Nhiễm sắc thể 21
nhân đôi kiểu cùng chiều thường do mẹ mang nhiễm sắc thể 21 hình nhẫn. Nhiễm sắc thể 21 nhân đơi
kiểu soi gương thường là một đột biến mới, có thể do chuyển đoạn giữa hai chromatid chị em.
Sàng lọc và chẩn đoán trước sinh
Hiện nay, 90% trường hợp mắc hội chứng Down có thể phát hiện được khi đứa trẻ vẫn cịn
trong bụng mẹ. Tầm sốt bệnh lý này cần có sự phối hợp giữa yếu tố tuổi mẹ, siêu âm đo độ mờ da
gáy và xét nghiệm các dấu ấn sinh học (PAPP-A, fHCG) trong máu mẹ.
- Tuổi mẹ (MA) >35: pPhát hiện được khoảng 30% các trường hợp thai nhi mang hội chứng Down.
- Siêu âm quý I: đo khoảng sáng sau gáy. Hiện tại ngưỡng cắt theo tổ chức tiền sản FMF uy tín
bậc nhất thế giới lấy ngưỡng >= 3.5mm. Một số hiệp hội khác như hiệp hội sản phụ khoa Hoa Kỳ ACOG(2016) lấy ngưỡng cắt >= 3 mm cho khoảng sáng sau gáy dày. Một ví dụ lấy từ kết quả nghiên
cứu của FMF cho thấy, với ngưỡng cắt NT từ 3.5mm - 4.4 mm sẽ có:
+ Trong 100 thai nhi được đo ở tuổi thai 12 tuần sẽ có 20 thai nhi có bất thường nhiễm sắc thể
và 80 thai nhi có bộ nhiễm sắc thể bình thường.
+ Trong số 80 thai nhi có nhiễm sắc thể bình thường sẽ có 2 (2.5%) thai lưu trong vài tuần sau đó.
+ Thêm 8 thai nhi trong số 80 thai có bộ nhiễm sắc thể bình thường (10%) có bất thường hình
thái lớn.
+ Với NT >= 6.5mm, 65% thai nhi sẽ có bất thường nhiễm sắc thể, 20% số thai nhi sẽ tử lưu
trong vài tuần tiếp theo và 45% thai nhi có dị tật lớn. Số thai nhi có cơ hội sinh sống và khỏe mạnh
chỉ còn 15%
- Kết hợp tuổi mẹ + đo khoảng sáng sau gáy (NT) : Phát hiện được 67% các trường hợp thai
nhi mang hội chứng Down với tỷ lệ dương tính giả 5%.
- Kết hợp tuổi mẹ + đo khoảng sáng sau gáy + 1, 2, 3 dấu hiệu khi siêu âm ở q I (khơng có
17


hoặc thiểu sản xương mũi, dòng hở van 3 lá, đảo ngược sóng a ở ống tĩnh mạch) phát hiện được
tương ứng 80%, 87%, 94% các trường hợp thai nhi mang hội chứng Down với tỷ lệ dương tính giả

5%.
- Kết hợp tuổi mẹ + đo khoảng sáng sau gáy + Double test (xét nghiệm sinh hóa máu mẹ đo
nồng độ PAPPA, free beta HCG) phát hiện được 90% các trường hợp thai nhi mang Down với tỷ lệ
dương tính giả 5%.
- Kết hợp tuổi mẹ + Triple test (beta HCG, AFP, uE3) phát hiện được 65% các trường hợp thai
nhi mang hội chứng Down với tỷ lệ dương tính giả 5%.
- Xét nghiệm sàng lọc trước sinh không xâm lấn (NIPT) có khả năng phát hiện 99.7% các
trường hợp thai nhi mang hội chứng Down với tỷ lệ dương tính giả thấp chỉ có 0.04%.
2.2.Thể tam nhiễm 18: Hội chứng Edwards
Hội chứng Edwards (Trisomy 18) được mô tả lần đầu tiên bởi Edwards và cs năm 1960 là một
rối loạn di truyền gây ra bởi một bản sao thứ ba của nhiễm sắc thể 18 ở tất cả hoặc một phần tế bào
trong cơ thể. Nhiều bộ phận của cơ thể bị ảnh hưởng. Em bé được sinh ra thường nhỏ với các khuyết
tật tim và khuyết tật trí tuệ nghiêm trọng .
Những đứa trẻ mắc hội chứng Edwards thường yếu và ít có khả năng sống sót, thường phải hồi
sức ngay sau khi sinh và có những lúc ngưng thở trong giai đoạn sơ sinh. Trẻ bú yếu, có thể phải ni
dưỡng qua ống thơng mũi-dạ dày. Tuy nhiên, ngay cả khi được chăm sóc tối ưu, trẻ cũng rất kém phát
triển. 50% trẻ chết trong tuần đầu và phần lớn số trẻ còn lại chết trong 12 tháng tiếp theo. Chỉ khoảng
5-10% sống sót qua năm đầu tiên và đều chậm phát triển tâm thần nặng. Hầu hết những trẻ sống trên
1 tuổi đều không thể đi được nếu không hỗ trợ và giao tiếp bằng lời của chúng cũng chỉ hạn chế trong
một vài từ đơn giản, một số ít trẻ có thể cười và tương tác với các thành viên trong gia đình. Theo
Baty và cs, trung bình một trẻ mang hội chứng Edwards cịn sống sau sinh có thời gian điều trị tại hồi
sức cấp cứu là 16,3 ngày; dùng máy thở là 10,1 ngày; 13% có phẫu thuật giai đoạn sơ sinh.
Tình hình mắc
Là rối loạn nhiễm sắc thể hay gặp thứ hai sau hội chứng Down
Tần suất là 1/6000-8000.
Gặp ở nữ nhiều hơn nam, tỷ lệ nam : nữ là 1 : 3-4.
Tỷ lệ chết của trisomy 18 trong thời kỳ bào thai khá cao, theo Hook chỉ có 2,5% trường hợp
cịn sống đến khi sinh.
Nguyên nhân, cơ chế
Đa số các trường hợp mắc hội chứng Edwards xảy ra là do gặp phải các vấn đề trong quá trình

hình thành các tế bào sinh sản hoặc trong quá trình phát triển ban đầu của thai nhi. Hiện nay vẫn chưa
thể xác định được nguyên nhân chính xác gây ra hội chứng này ở từng người. Tỷ lệ mắc bệnh sẽ tăng
18


theo độ tuổi của người mẹ (từ 35 tuổi trở lên có nguy cơ cao), hoặc gia đình có tiền sử từng sinh con
bị Hội chứng Edward.
- Edwards thuần: Các nghiên cứu di truyền phân tử về đa hình di truyền của DNA cho thấy
nhiễm sắc thể 18 thừa 90% có nguồn gốc từ mẹ do sự khơng phân ly chủ yếu xảy ra trong giai đoạn
giảm phân II, một số nhỏ có nguồn gốc từ bố, hầu hết là do không phân ly trong nguyên phân sau thụ
tinh. Tần suất tinh trùng mang hai nhiễm sắc thể 18 rất thấp, chỉ khoảng 0,4% và không khác biệt so
với tần suất tương ứng của các nhiễm sắc thể khác.
- Edwards khảm: xảy ra khi một số tế bào trong cơ thể bình thường với 46 nhiễm sắc thể trong
khi những tế bào khác lại có 47 nhiễm sắc thể do sự xuất hiện thêm một nhiễm sắc thể số 18 trong
q trình. Những trường hợp khảm thường ít nghiêm trọng hơn thể thuần nhất
- Trong một số rất hiếm các trường hợp, một phần của vai dài NST số 18 gắn vào một NST
khác trong quá trình phát sinh giao tử (trứng và tinh trùng) hoặc ở giai đoạn phôi sớm. Người mắc hội
chứng lúc này sẽ có 2 NST số 18 và một phần NST số 18 gắn vào một NST khác, đây gọi là hội
chứng Trisomy 18 một phần. Tùy theo độ dài của đoạn NST 18 được gắn trên NST khác mà bệnh
nhân biểu hiện triệu chứng từ nhẹ đến nặng.
Các xét nghiệm sàng lọc
Sàng lọc trước sinh là cách hiệu quả nhất để phòng tránh việc sinh ra một em bé mắc hội chứng
Edwards. Phát hiện được một thai nhi mắc phải hội chứng này ngay khi cịn trong bụng mẹ có thể
được thực hiện bằng nhiều phương tiện hỗ trợ.
Double test
Thời điểm thực hiện: thai 11-13 tuần 6 ngày.
Mục đích: Phân tích nồng độ freeBeta hCG, PAPP-A huyết thanh mẹ cho phép phát hiện trên
75% trường hợp Edwards, nếu kết hợp thêm chỉ số khoảng sáng sau gáy sẽ cho phép phát hiện tới
95% trường hợp
Triple test

Thời điểm thực hiện: thai 15-20 tuần.
Mục đích: đo nồng dộ AFP, uE3, và beta hCG cho phép phát hiện 70% trường hợp thai mắc hội
chứng này.
Siêu âm thai
Đo khoảng sáng sau và phát hiện các bất thường hình thái đặc trưng cho hội chứng Edwards.
Bao gồm hình ảnh bàn tay quặp, thiểu sản móng, lịng bàn chân dày và những dấu hiệu siêu âm trong
19


sọ như các nang đám rối màng mạch, não thất nhỏ, giãn bể dưới nhện tiểu-hành não. Tỷ lệ nang đám
rối màng mạch trong quần thể chung vào giữa thai kỳ là khoảng 1%. Nếu nang này là dấu hiệu chỉ
điểm về siêu âm duy nhất thì nguy cơ thai bị trisomy 18 là khoảng 1/80. Nguy cơ này tăng lên đáng
kể nếu có thêm các bất thường khác được phát hiện. Các dị tật đi kèm (tim bẩm sinh, thoát vị rốn,
thoát vị tủy-màng tủy, bệnh tắc nghẽn đường tiết niệu, đa ối do tắc hẹp thực quản, bàn tay nắm chặt,
khuyết tật tay chân) và tình trạng chậm phát triển trong tử cung.
Các dấu hiệu bình thường về giải phẫu không loại bỏ được nguy cơ trisomy 18.
2.3. Thể tam nhiễm 13: Hội chứng Patau
Hội chứng Patau được gọi tên theo tác giả đã phát hiện ra hội chứng này năm 1960 là Patau và
cộng sự. Đây là một dị tật bẩm sinh do bất thường nhiễm sắc thể gây ra. Trong tế bào của bệnh nhân
mang hội chứng này có thêm một bản sao của nhiễm sắc thể số 13.
Hội chứng Patau, hay trisomy 13 có liên quan đến khuyết tật trí tuệ nghiêm trọng và bất thường
về thể chất ở nhiều bộ phận cơ thể. Những người mắc trisomy 13 thường đi kèm dị tật tim, bất thường
não hoặc tủy sống, mắt nhỏ hoặc kém phát triển, thừa ngón tay, ngón chân, khe hở mơi – vòm miệng,
trương lực cơ giảm. Do sự xuất hiện của nhiều tình trạng sức khỏe đe dọa đến tính mạng nên nhiều trẻ
sơ sinh trisomy 13 chỉ sống được trong ngày đầu tiên hoặc vài tuần đầu đời. Chỉ 5 – 10% trẻ có tình
trạng này sống qua năm đầu tiên.
Hội chứng này gặp ở 1/10000 – 1/5000 trẻ sơ sinh sống. Tỷ lệ nữ mắc bệnh nhiều hơn nam.
Nguyên nhân, cơ chế
Tính đến thời điểm hiện tại, nguyên nhân gây hội chứng Patau vẫn chưa được biết chính xác.
Trong đa số các trường hợp, hội chứng Patau xảy ra ngẫu nhiên trong q trình tạo giao tử và thụ tinh,

khi có bất thường trong việc phân chia các tế bào, dẫn đến cặp nhiễm sắc thể số 13 không phân ly, tạo
thành hợp tử có chứa 3 nhiễm sắc thể số 13.
Khoảng 1 trong 20 trường hợp mắc hội chứng Patau ở dạng khảm, nghĩa là chỉ một số tế bào
trong cơ thể có thêm 1 bản sao của nhiễm sắc thể số 13. Một tỷ lệ nhỏ nữa xuất hiện do đột biến cấu
trúc nhiễm sắc thể ở bố hoặc mẹ, nên ở con có thêm một phần nhiễm sắc thể số 13. Các trường hợp
này thường ít nghiêm trọng hơn so với trisomy 13 thuần, dẫn đến đứa trẻ có thể có tuổi thọ cao hơn
thể trisomy 13 thuần.
Nguy cơ mắc phải hội chứng này tăng tỷ lệ theo tuổi mẹ.
Chẩn đoán
- Dựa vào triệu chứng lâm sàng: Đầu nhỏ, nhãn cầu nhỏ hay khơng có nhãn cầu, tai ở vị trí
20