בדיקת א.ק.ג (אלקטרוקרדיוגרם) היא אחת הבדיקות הנפוצות ביותר ברפואה - בדיקה פשוטה, זולה ולא פולשנית המודדת את הפעילות החשמלית של הלב. הבדיקה משמשת בדרך כלל לזיהוי הפרעות קצב, חסימות בעורקים כליליים והתקפי לב קודמים. כעת, מחקר חדש שפורסם בכתב העת המדעי Nature מגלה כי בינה מלאכותית יכולה להפיק מבדיקה בסיסית זו מידע רב יותר - ולזהות מחלות לב מבניות חבויות שעד כה לא ניתן היה לגלות באמצעותה.
צוות חוקרים מאוניברסיטת קולומביה ומבית החולים NewYork-Presbyterian פיתח מערכת בינה מלאכותית בשם EchoNext, המסוגלת לנתח נתונים מבדיקות א.ק.ג סטנדרטיות ולזהות אילו מטופלים עשויים להרוויח מבדיקת אקו-לב (אולטרסאונד של הלב) - בדיקה יקרה יותר שיכולה לחשוף בעיות מבניות בלב.
מחלות לב מבניות, הכוללות בעיות כמו פגמים במסתמי הלב ומומים מולדים, פוגעות במיליוני אנשים ברחבי העולם. למרבה הצער, בהיעדר שיטת סינון זולה ויעילה, מצבים אלה לרוב אינם מאובחנים עד שהם מתחילים לגרום לנזק משמעותי.
"יש לנו קולונוסקופיות, יש לנו ממוגרפיות, אבל אין לנו מקבילות לרוב צורות מחלות הלב", אומר ד"ר פייר אליאס, פרופסור חבר לרפואה ואינפורמטיקה ביו-רפואית באוניברסיטת קולומביה ומנהל רפואי לבינה מלאכותית ב-NewYork-Presbyterian, שהוביל את המחקר.
איך המערכת פועלת?
EchoNext היא מערכת למידת מכונה מתקדמת שלמדה לזהות דפוסים עדינים בפעילות החשמלית של הלב. המערכת אומנה על יותר מ-1.2 מיליון זוגות של בדיקות א.ק.ג ואקו-לב מ-230 אלף מטופלים, ולמדה לזהות סימנים בגרף הא.ק.ג המעידים על בעיות מבניות בלב - סימנים שהעין האנושית מתקשה לזהות.
"EchoNext בעצם משתמשת בבדיקה הזולה יותר כדי להבין מי צריך את האולטרסאונד היקר יותר", מסביר אליאס. "היא מזהה מחלות שקרדיולוגים לא יכולים לזהות מא.ק.ג. אנחנו חושבים שלא.ק.ג בתוספת AI יש פוטנציאל ליצור פרדיגמת סינון חדשה לגמרי".
במבחן ראש בראש עם 13 קרדיולוגים על 3,200 בדיקות א.ק.ג, EchoNext זיהתה נכון 77 אחוז מהבעיות המבניות בלב. לעומת זאת, הקרדיולוגים שביצעו אבחנה עם נתוני הא.ק.ג השיגו דיוק כולל של 64 אחוז בלבד. מעניין לציין שכאשר חילקו את הבדיקות לשתי קבוצות - א.ק.ג שנראה תקין לעין הרופא וא.ק.ג שנראה חריג - הקרדיולוגים השיגו דיוק של 69 אחוז בבדיקות התקינות לכאורה ורק 62 אחוז בבדיקות החריגות. המערכת הממוחשבת, לעומת זאת, שמרה על דיוק אחיד של 77 אחוז בשני סוגי הבדיקות.
כדי לבחון עד כמה הכלי עובד בעולם האמיתי, הצוות הריץ את EchoNext על כמעט 85 אלף מטופלים שעברו א.ק.ג אך לא עברו בעבר בדיקת אקו-לב. כלי ה-AI זיהה יותר מ-7,500 אנשים - תשעה אחוזים - כבעלי סיכון גבוה למחלת לב מבנית לא מאובחנת.
במהלך שנת מעקב, 55 אחוז מהאנשים שזוהו כבעלי סיכון גבוה על ידי EchoNext עברו את בדיקת האקו-לב הראשונה שלהם. מתוכם, כמעט שלושה רבעים אובחנו עם מחלת לב מבנית - שיעור חיובי כפול בהשוואה לכל האנשים שעוברים אקו-לב ראשון ללא היתרון של AI.
"אתה לא יכול לטפל במטופל שאתה לא יודע עליו", אומר אליאס. "באמצעות הטכנולוגיה שלנו, אנחנו עשויים להיות מסוגלים להפוך את 400 מיליון בדיקות הא.ק.ג המוערכות שיבוצעו ברחבי העולם השנה ל-400 מיליון הזדמנויות לסנן מחלות לב מבניות ופוטנציאלית לספק טיפול מציל חיים בזמן האופטימלי ביותר".
כדי לקדם מחקר נוסף בתחום, החוקרים פרסמו מערך נתונים ללא פרטים מזהים הכולל 100 אלף בדיקות א.ק.ג מ-36,286 מטופלים, יחד עם המידע מבדיקות האקו-לב התואמות. נתונים אלה יאפשרו לחוקרים אחרים לפתח ולשפר מודלים משלהם לזיהוי מחלות לב.
החוקרים גם השיקו ניסוי קליני לבדיקת EchoNext בשמונה מחלקות חירום, כדי לבחון את יעילות המערכת בסביבה קלינית אמיתית.
טעינו? נתקן! אם מצאתם טעות בכתבה, נשמח שתשתפו אותנו