פריצת דרך בטכניון: בינה מלאכותית מפענחת את הלב

תוכנת בינה מלאכותית חדשה, שפותחה בטכניון, תסייע לרופאים לפענח טוב יותר בדיקות אק"ג. בניגוד למערכות הקיימות, המערכת החדשה אינה מסתפקת במתן תוצאה בלבד, אלא מספקת הסבר מפורט לקביעותיה.

"עד היום המערכת הוציאה פלט פענוח בלי להסביר לרופא למה היא קבעה את מה שהיא קבעה. המכונה הוציאה פלט של תפקוד הלב עם קביעת פענוח לא מנומקת מתחת לפלט עצמו. לכן הרופאים לא סמכו עליה כי הם לא קיבלו הסבר מה הוביל להחלטה.

"כמו כן, המערכת הקיימת כוללת בתוכה מידע שהוזן לה מראש ולא לומדת דברים חדשים. המערכת החדשה שלנו גם לומדת כל הזמן, גם מדפיסה פלט עם הסבר ונימוקים מפורטים שהובילו אותה להחלטה, כך שהרופא המטפל ידע לבחון את ההסבר ולראות האם הוא מסכים עם הניתוח או לא", כך מסבירה פרופ' יעל יניב מהפקולטה להנדסה ביו-רפואית.

לדבריה, המערכת תוכל לתאר ולהסביר היטב מה בדיוק הבעיה – והיכן בלב היא מצויה. לא פחות מכך, המערכת תוכל לזהות מחלות לב נדירות, שהרופאים מפספסים.

כיום הבעיה של אמון בטכנולוגיות אבחון אוטומטיות היא כה משמעותית, עד שבבתי חולים רבים, כולל המרכז הרפואי המוביל ג'ונס הופקינס, נוהגים להסיר את פס הפענוח האוטומטי. זאת, לדברי פרופ' יניב, על מנת שהרופא שקורא את המידע הנפלט מהמכונה בזמן בדיקה, לא יתבלבל בשל הפענוח הלא מוסבר.

היא מציינת כי המערכת כבר נבדקה במספר מרכזים רפואיים ברחבי העולם, שאינם קשורים זה לזה, וזכתה לתגובות חיוביות בכולם. בנוסף, היא אומרת, יתרון חשוב של המערכת החדשה הוא שאינה דורשת את החלפת הציוד הקיים.

זיהוי מחלות לב על פי סמנים קליניים מקובלים בבדיקת אק"ג / דוברות הטכניון

 דיוק ברמת הפיקסל הבודד

אק"ג (אֶלֶקְטְרוֹקַרְדְיוֹגְרָם) היא אחת הבדיקות החיוניות ברפואה המודרנית, המאפשרת זיהוי בעיות לב מגוונות – מהפרעות קצב ועד למחלות הנובעות משינויים בתפקוד הלב – באמצעות רישום הפעילות החשמלית של השריר. זוהי בדיקה יחסית זולה, מהירה ולא פולשנית, שתוצאותיה מתקבלות מיידית. לכן, שיפור דיוק הפענוח והנגשתו בצורה ברורה יוכל לתרום לבריאותם של מאות מיליוני אנשים ברחבי העולם.

האתגר העיקרי בשילוב בינה מלאכותית בפענוח אק"ג נעוץ בצורך להתמקד באותם סימנים שרופאים מסתמכים עליהם באבחון. מערכות קיימות נוטות לסמן אזורים נרחבים מדי בתרשים, או להתמקד באזורים לא רלוונטיים, במקום באותות המשמעותיים. בנוסף, גם בקרב מומחי הלב עצמם לא תמיד קיימת הסכמה מלאה לגבי חשיבותם היחסית של משתנים שונים בבדיקה.

בפועל, רופאים עדיין מתבססים בעיקר על תדפיסי נייר מהמכשיר, ולעתים אף מצלמים אותם בטלפון הנייד כדי להתייעץ עם עמיתים או לצרפם לתיק הרפואי. תמונות אלו עלולות להיות באיכות ירודה – מטושטשות, עקומות או מוצללות – מה שמקשה מאוד על ניתוח ממוחשב.

כדי להתגבר על האתגרים הקיימים בפענוח אק"ג, פיתח ד"ר ודים גלינר, לשעבר דוקטורנט במעבדתה של פרופ' יניב, כלי בינה מלאכותית חדש בשיתוף עם המעבדה של פרופ' אסף שוסטר מהפקולטה למדעי המחשב. הכלי מבוסס על קונספט מתמטי המאפשר דיוק ברמת הפיקסל הבודד. בניגוד לשיטות קודמות, המערכת החדשה אינה "מוסחת" על ידי רקע התמונה, ומצליחה לזהות ולהדגיש גם פרטים זעירים בתרשים. יתרה מכך, היא מסוגלת להסביר מדוע מצבים מסוימים אינם מופיעים בתוצאות הבדיקה.

"ככל שהבינה המלאכותית הופכת לחלק בלתי נפרד מהרפואה", מסבירה פרופ' יניב, "היכולת שלה להיות מוסברת ואמינה חשובה לא פחות מהדיוק שלה. פיתוחים כמו זה שאנו מציגים במאמר ב- npj Digital Health מאפשרים לבינה המלאכותית להנגיש את מסקנותיה בשפה רפואית ברורה, וכך הופכים את הכלים האלו לחכמים יותר, אמינים יותר ונפוצים יותר בתחום הקרדיולוגיה. עם ההתקדמות הזו, ייתכן שבעתיד הקרוב הרופאים יקבלו לא רק סיוע באבחון בעיות לב – אלא גם הסבר מפורט לכל החלטה, מה שיוביל לטיפול מהיר, מדויק ומבוסס יותר עבור המטופלים".

המחקר על הפיתוח פורץ הדרך, פורסם בכתב העת npj Digital Health מקבוצת Nature. הוא פרי שיתוף פעולה בין חוקרים ממספר תחומים בטכניון: פרופ' יעל יניב מהפקולטה להנדסה ביו-רפואית, וד"ר ודים גלינר ופרופ' אסף שוסטר מהפקולטה למדעי המחשב ע"ש טאוב. המחקר מומן על ידי משרד המדע ורשות החדשנות.