The Integral Project ברשתות · בקרוב
המומחיםמילוןפודקאסט

בריאות, נפש וטכנולוגיה

כתבות ומחקרים

AI זיהה קרדיומיופתיה היפרטרופית באקו — אבל מבחן הכיס כלל רק שמונה מקרים מאומתים

מודל שפותח בשיבא השיג AUC של 0.982 בזיהוי קרדיומיופתיה היפרטרופית בבדיקות אקו מלאות. כשהופעל בדיעבד על אולטרסאונד כיס שביצעו רופאים שאינם קרדיולוגים, נמצאו שמונה מקרים מאומתים בלבד — ולכן זו עדיין הוכחת היתכנות לסקר, לא כלי אבחון עצמאי.

צוות The Integral Project · בעריכת יורי אלטשולרעל העריכה והאחריות המערכתית28.9.20263 דק' קריאה
שיתוף הכתבה
AI זיהה קרדיומיופתיה היפרטרופית באקו — אבל מבחן הכיס כלל רק שמונה מקרים מאומתים
צילום: Dr Bowser / Wikimedia Commons · CC BY-SA 4.0

קרדיומיופתיה היפרטרופית (HCM) היא מחלה שבה שריר הלב מתעבה באופן שאינו מוסבר רק בעומס רגיל. היא עלולה להיות קשורה להפרעות קצב, לאי־ספיקת לב ולמוות לבבי פתאומי, אך לא תמיד מזוהה בזמן. מחקר חדש מישראל בדק אם בינה מלאכותית יכולה להפוך שתי זוויות אקו בסיסיות לבדיקת סקר נגישה יותר — גם כשהצילום נעשה ליד מיטת המטופל במכשיר אולטרסאונד ידני.

מה המודל ראה

החוקרים משיבא ומחברת AISAP.ai ניתחו בדיעבד 134,956 בדיקות אקו מלאות של 73,598 מטופלים שנאספו בשיבא בין 2007 ל־2022. המודל שילב מדידות מבניות של דופן החדר השמאלי עם דפוסי תנועה בווידאו משתי זוויות: מבט פאראסטרנלי בציר ארוך ומבט אפיקלי של ארבעת המדורים.

בקבוצת המבחן היו 12,096 מטופלים, מהם 119 עם HCM מאומתת. המודל השיג AUC של 0.982 — מדד גבוה ליכולת להפריד בין חולים ללא־חולים — עם רגישות של 88.2% וסגוליות של 97.3%. עם זאת, הערך המנבא החיובי היה 25% בלבד: גם בתנאי המבחן, תוצאה חיובית נועדה להפנות לבירור ולא לקבוע אבחנה.

מה קרה באולטרסאונד הכיס

השלב המעשי יותר כלל 1,047 מאושפזים שנבדקו בשיבא במכשירי Philips Lumify בידי מתמחים ברפואה פנימית שעברו הכשרה קצרה ולא היה להם ניסיון קודם באקו. המודל סימן 65 בדיקות כחיוביות.

ל־49 מהמסומנים היו בדיקת אקו מקצועית ונתונים קליניים מספיקים לבדיקה חוזרת: שמונה אובחנו כ־HCM, שלושה כאמילואידוזיס ותשעה עוררו חשד גבוה לקרדיומיופתיה. יתר המטופלים שסומנו לא עברו בירור מקיף, ולכן אי אפשר לחשב מהקבוצה הזו ביצועי סקר מלאים או להסיק שכל היתר היו תוצאות שווא.

זו נקודה חשובה: המספר המרשים מקבוצת האקו המלאה אינו שקול לדיוק בעולם האמיתי של מכשיר כיס. קבוצת ה־POCUS נועדה להראות שהגישה אפשרית, לא להוכיח שהיא משפרת אבחון או תוצאות רפואיות.

למה עדיין צריך קרדיולוג

המחקר היה רטרוספקטיבי וממרכז רפואי אחד. המודל אומן על בדיקות שנרכשו בידי מומחים, רוב מקרי ה־HCM בקבוצת המבחן הציגו עיבוי מחיצה ברור, ורק שמונה מקרים אושרו בבדיקת הכיס. הוא גם לא הפריד באופן מלא בין HCM לאמילואידוזיס — שתי מחלות שיכולות ליצור דפוס של עיבוי דופן.

בנוסף, כמה מהחוקרים הם מייסדים או עובדים של AISAP.ai, הקוד אינו פתוח והעבודה קיבלה תמיכה חלקית מ־Bristol Myers Squibb. אלה אינם מבטלים את התוצאות, אבל הם מחזקים את הצורך באימות רב־מרכזי, פרוספקטיבי ועצמאי.

המשמעות המעשית כרגע צנועה אך מעניינת: שתי זוויות אולטרסאונד ומודל AI עשויים בעתיד לעזור להחליט מי צריך אקו מלא ובירור קרדיולוגי. הם עדיין לא מחליפים אקו מקצועי, הערכה קלינית, הדמיה משלימה או בדיקות גנטיות כשנדרש.

מה אפשר לקחת מהמחקר?

שינויים קטנים ועקביים בהרגלי התזונה וההתאוששות עשויים להיות משמעותיים לאורך זמן. מומלץ לבחון אותם לצד מדדים אישיים ובהתייעצות מקצועית כשנדרש.

Point-of-care echocardiography screening for hypertrophic cardiomyopathy using automated deep-learning analysisהמקור המחקרי
THE INTEGRAL UPDATE

העדכונים החשובים, ישר למייל

כתבות חדשות, מחקרים ועדכונים כלליים מ־The Integral Project — בלי רעש מיותר.

האימייל נשמר באופן מאובטח ולא יימסר לצדדים שלישיים לצורכי פרסום.

אהבתם את הכתבה?

המשוב שלכם עוזר לנו לבחור את התוכן הבא.

תגובות הקוראים

היו הראשונים להגיב

התגובה תפורסם לאחר בדיקה קצרה.
שאלו את PulseAI על המחקר
היועץ המדעי PulseAI