בינה מלאכותית של אוקספורד מזהה סיכון מוקדם לאי ספיקת לב מסריקות CT שגרתיות בדיוק של 86% בקרב 72,000 חולים
בקיצור
חוקרים מאוניברסיטת אוקספורד פיתחו מערכת בינה מלאכותית המזהה שינויים עדינים ובלתי נראים בשומן הלב מסריקות CT שגרתיות, וחוזה את הסיכון לאי ספיקת לב עד חמש שנים קדימה בדיוק של 86% בקרב 72,000 חולים.
חוקרים ב אוניברסיטת אוקספורד פיתחו מערכת בינה מלאכותית שיכולה להעריך את הסיכון של מטופל לפתח אי ספיקת לב עד חמש שנים מראש, תוך השגת דיוק של 86% באימות על פני יותר מ-72,000 מטופלים. הגישה אינה דורשת בדיקות נוספות, התערבות של מומחים או ציוד רפואי חדש, מכיוון שהיא מסתמכת על סריקות CT לב שכבר מבוצעות באופן שגרתי בפרקטיקה הקלינית.
העבודה, בראשות פרופסור צ'רלמבוס אנטוניאדס ופורסמה בכתב העת של הקולג' האמריקאי לקרדיולוגיה, מתייחסת למגבלה ארוכת שנים בקרדיולוגיה: אי ספיקת לב מאובחנת בדרך כלל רק לאחר שכבר נגרם נזק מבני משמעותי, ובנקודה זו אפשרויות המניעה מוגבלות לעיתים קרובות. המערכת המוצעת מעבירה את תשומת הלב לשינויים ביולוגיים מוקדמים המקדימים תסמינים גלויים במספר שנים.
במרכז המודל נמצא מקור נתונים לא קונבנציונלי: השומן המקיף את הלב, המכונה רקמת שומן קרום הלב. למרות שבאופן מסורתי מתעלמים ממנה בניתוח סריקות שגרתי, נראה כי רקמה זו משקפת שינויים דלקתיים ומטבוליים המתרחשים בשריר הלב עצמו.
לדברי החוקרים, משקעי שומן אלה משנים בהדרגה את מרקמם בתגובה ללחץ במערכת הלב וכלי הדם, ויוצרים דפוסים שאינם ניתנים לזיהוי באמצעות פרשנות אנושית סטנדרטית של תוצאות הדמיה. מערכת הבינה המלאכותית נועדה לזהות את השינויים העדינים הללו ולתרגם אותם להערכת סיכון כמותית לאי ספיקת לב עתידית.
קריאת אותות שהעין האנושית אינה יכולה לראות
הדמיית CT לב נמצאת בשימוש נרחב בשירות הבריאות הלאומי של בריטניה לחקירת כאבים בחזה ולהערכת מחלת עורקים כליליים, כאשר מאות אלפי סריקות מבוצעות מדי שנה. בתהליכי עבודה קליניים אופייניים, רדיולוגים מתמקדים בעיקר בחסימות עורקים ובמומים גלויים, בעוד שרקמת השומן הסובבת מקבלת תשומת לב אנליטית מוגבלת.
מודל אוקספורד משתמש מחדש בשכבת הנתונים הזו, אשר התעלמה ממנה, על ידי ניתוח מאפיינים מרקמיים בתוך שומן קרום הלב. באמצעות טכניקות למידת מכונה שאומנו על נתוני CT אנונימיים מיותר מ-59,000 חולי NHS, המערכת למדה לקשר דפוסי הדמיה ספציפיים עם התפתחות מאוחרת יותר של אי ספיקת לב לאורך תקופות מעקב ארוכות טווח.
בבדיקות אימות שכללו 13,424 חולים נוספים, המודל הניב שיעור דיוק של 86% בחיזוי הסיכון לאי ספיקת לב תוך חמש שנים. נמצא כי אנשים שסווגו בקבוצת הסיכון הגבוהה ביותר היו בעלי סיכוי גבוה פי 20 לפתח את המצב בהשוואה לאלו בקטגוריה הנמוכה ביותר, עם הסתברות מוערכת של אחד לארבע להופעת המחלה תוך חמש שנים.
חשוב לציין, המערכת מייצרת ציוני סיכון באופן אוטומטי, מבלי לדרוש קלט ידני מצד קלינאים. זה מציב אותה ככלי פוטנציאלי לתמיכה בקבלת החלטות ולא כתחליף לתהליכי אבחון קיימים.
מסריקות לב ועד כל CT חזה - ודרך לשירות הבריאות הלאומי (NHS)
השאיפה הרחבה יותר של המחקר היא להרחיב את הטכנולוגיה מעבר להדמיה ספציפית ללב. הצוות עובד כעת על התאמת המודל לניתוח סריקות CT סטנדרטיות של חזה, כולל אלו המשמשות בבדיקות סקר לסרטן ריאות ואבחון נשימתי. בהתחשב בנפח הגבוה משמעותית של הדמיית CT של חזה בהשוואה לסריקות ספציפיות ללב, התאמה כזו עשויה להגדיל באופן משמעותי את טווח ההגעה של המערכת.
מבחינה קלינית, ההשלכות קשורות להתערבות מוקדמת יותר. על ידי זיהוי חולים בסיכון גבוה שנים לפני הופעת התסמינים, ספקי שירותי בריאות יוכלו להתאים אסטרטגיות ניטור, ליזום טיפולים מונעים מוקדם יותר ולתעדף משאבים בצורה יעילה יותר. מכיוון שאי ספיקת לב כבר משפיעה על יותר ממיליון איש בבריטניה, ההשפעה הפוטנציאלית על הביקוש לשירותי בריאות לטווח ארוך היא ניכרת.
כעת מתוכננות תוכניות לבקשת אישור רגולטורי לשילוב המערכת בתהליכי עבודה רדיולוגיים שגרתיים בתוך שירות הבריאות הלאומי (NHS). אם תאומץ, המערכת תפעל ברקע של הליכי הדמיה סטנדרטיים, ותייצר הערכות סיכונים אוטומטיות ללא עלות נוספת או שינוי בפרוטוקולי הסריקה.
המחקר נתמך על ידי קרן הלב הבריטית והמכון הלאומי לחקר בריאות וטיפול במרכז המחקר הביו-רפואי באוקספורד. הוא משקף שינוי רחב יותר בהדמיה רפואית, שבה בינה מלאכותית נמצאת בשימוש גובר לא רק לגילוי מחלות קיימות, אלא גם להסקת סיכונים עתידיים מאותות ביולוגיים עדינים, שלא נוצלו בעבר מספיק, המוטמעים בסריקות שגרתיות.
כתב ויתור
בקנה אחד עם הנחיות פרויקט אמון, אנא שים לב שהמידע המסופק בדף זה אינו מיועד ואין לפרש אותו כייעוץ משפטי, מס, השקעות, פיננסי או כל צורה אחרת של ייעוץ. חשוב להשקיע רק את מה שאתה יכול להרשות לעצמך להפסיד ולפנות לייעוץ פיננסי עצמאי אם יש לך ספק. למידע נוסף, אנו מציעים להתייחס לתנאים ולהגבלות וכן לדפי העזרה והתמיכה שסופקו על ידי המנפיק או המפרסם. MetaversePost מחויבת לדיווח מדויק וחסר פניות, אך תנאי השוק עשויים להשתנות ללא הודעה מוקדמת.
על המחבר
אליסה, עיתונאית מסורה ב- MPost, מתמחה בקריפטו, בינה מלאכותית, השקעות והתחום הנרחב של Web3. עם עין חדה לטרנדים וטכנולוגיות מתפתחות, היא מספקת סיקור מקיף כדי ליידע ולערב את הקוראים בנוף ההולך ומתפתח של מימון דיגיטלי.
מאמרים נוספים
אליסה, עיתונאית מסורה ב- MPost, מתמחה בקריפטו, בינה מלאכותית, השקעות והתחום הנרחב של Web3. עם עין חדה לטרנדים וטכנולוגיות מתפתחות, היא מספקת סיקור מקיף כדי ליידע ולערב את הקוראים בנוף ההולך ומתפתח של מימון דיגיטלי.
