פענוח בדיקת דימות על ידי טכנולוגיה של בינה מלאכותית (AI) מהיר יותר ומדויק יותר בזיהוי מקרים דחופים של דימום מוחי בהשוואה לפענוח של רופאים רדיולוגים, ומגדיל את בטיחות המטופלים. כך עולה ממחקר חדש שפורסם אתמול בכנס החברה הישראלית לאיכות ברפואה.
המחקר הייחודי בארץ בוצע בבית החולים אסותא על ידי ד"ר רועי ברנע, חוקר ראשי במכון אסותא לחקר שירותי ומדיניות הבריאות, וד"ר ארנון מקורי, מנהל מערך הדימות באסותא מרכזים רפואיים.
מחברי המחקר מציינים כי ״העלייה המתמדת בהיקף בדיקות הדימות הרפואי יוצרת עומס משמעותי על הרופאים הרדיולוגים ומובילה לעיכובים באבחון הבדיקות, אלא שטכנולוגיות בינה מלאכותית (AI) מציעות פתרונות חדשניים לשיפור יעילות העבודה ולתעדוף בדיקות קריטיות. בבית החולים אסותא רמת החייל בתל אביב כבר הוטמעה מערכת בינה מלאכותית לאיתור דימומים תוך-גולגולתיים בבדיקות CT ראש ומטרת המחקר הייתה להעריך את השפעתה של המערכת על יעילות התהליך הרדיולוגי ועל דיוק האבחון".
שיפור של כ-15%
במסגרת המחקר נעשה ניתוח רטרוספקטיבי של 5,048 בדיקות CT ראש שנעשו ברשת בתי החולים של אסותא בשנים 2021 עד 2024, והפענוח של הבינה המלאכותית לזיהוי דימומים תוך-גולגולתיים נבדק בהשוואה לפענוח שעשו בפועל הרופאים הרדיולוגים ולתעדוף של טכנאי הדימות.
במחקר נמצא כי מערכת הפענוח באמצעות הבינה המלאכותית השיגה רגישות בפענוח נכון של 89.9% מהבדיקות ויעילות באיתור בדיקות ללא ממצאים של דימום מוחי של 99.0%. כמו כן, היא הצליחה לגלות 21 מקרים של דימום מוחי אמיתי שלא זוהו או פוספסו קודם לכן על ידי הרופאים הרדיולוגים, ובכך התגלה אצלה שיפור של כ-15% ביכולת הזיהוי הנכונה.
עורכי המחקר קבעו כי ״שילוב מערכת בינה מלאכותית בתהליך העבודה הרדיולוגי משפר באופן משמעותי את יעילות המערכת ואת מהירות ואיכות האבחון. בהקשר ייחודי של בית חולים אלקטיבי כמו אסותא ללא חדר מיון, נמצא כי כלי AI לא רק קיצר את זמני הפקת הדוחות אלא גם הגביר את בטיחות הטיפול באמצעות איתור ממצאים קריטיים שלא נצפו קודם לכן״.
עוד כתבו כי ״תוצאות המחקר מדגישות את תרומת הבינה המלאכותית כמרכיב תומך החלטה המסייע לרדיולוגים ולטכנאים בשיפור מהירות ואמינות התהליך. השימוש בטכנולוגיה זו עשוי לשמש מודל להטמעת בינה מלאכותית גם במוסדות רפואיים נוספים, ולהוות נדבך מרכזי בקידום שירותי דימות מהירים, מדויקים ושוויוניים יותר".
קריטי במצבים מסכני חיים
ד״ר ברנע אמר ל"היום", כי "המחקר הראה שלבינה המלאכותית יש פוטנציאל דרמטי לקצר את זמן ההמתנה לפענוח בדיקות ולשפר את התעדוף שלהן בהתאם לחומרת הממצאים וזהו אמצעי שיכול לחסוך זמן יקר, ובמקרים מסוימים גם להציל חיים. יש מקרים שבהם הבינה המלאכותית מצליחה לזהות ממצא טוב יותר מהעין האנושית. כמובן,יש גם מקרים שבהם היא פחות טובה, אבל ככל שהטכנולוגיה תתקדם והמערכות יאומנו על יותר בדיקות, היכולות שלהן צפויות להשתפר".
לדברי ברנע "צריך להבין את המשמעות הקלינית של ממצאי המחקר כאשר, למשלּ מטופל מגיע לבדיקת CT, למשל באסותא, שבה אין חדר מיון, אז הוא עשוי להגיע לבדיקה שגרתית או למעקב רפואי, ובמהלך הבדיקה מתגלה דימום מוחי שהוא הממצא שעלול להיות מסכן חיים, ולכן לאיתור המהיר שלו יש ערך רפואי משמעותי ופוטנציאל להצלת חיים".
ד״ר ארנון מקורי אומר על ממצאי המחקר כי "מעבר ליכולת הזיהוי, אחד היתרונות החשובים ביותר של מערכת הבינה המלאכותית הוא היכולת לתעדף בדיקות. כיום הרדיולוג מפענח את הבדיקות בהתאם לסדר העבודה וללוחות הזמנים שנקבעו וכלי הבינה המלאכותית יכול לזהות ממצא חריג ולהקפיץ את הבדיקה לראש סדר העדיפויות. כיום אנחנו מדברים בעיקר על דימום מוחי, אבל המערכות ממשיכות להתפתח לזיהוי פתולוגיות נוספות, ובהן גידולים וממצאים חריגים אחרים. הבינה המלאכותית יכולה לפעול בזמן אמת או כמעט בזמן אמת, לזהות ממצא חשוד ולהתריע לרדיולוג שצריך לבחון את הבדיקה בדחיפות וכמובן הרדיולוג הוא עדיין הגורם שמפענח את הבדיקה וחותם עליה".
טעינו? נתקן! אם מצאתם טעות בכתבה, נשמח שתשתפו אותנו