היום ב- ADLM 2025 (לשעבר ישיבות המדע המדעיות השנתיות של AACC ותערוכת מעבדה קלינית), החוקרים יחשפו בדיקת דם שפותחה בעזרת בינה מלאכותית (AI) המזהה את מחלת ליים במוקדם ומדויק יותר מהתקן הנוכחי – וזה יכול לתרגם לשיפור התוצאות של המטופלים באופן עצמאי. מחקר שני מדגיש כיצד כלי AI גנוציטיבי מסוימים יכולים להעצים מתבגרים על ידי עזרה להם לאסוף מידע רפואי שימושי.
יחד, ממצאים אלה מבהירים את הפוטנציאל של AI לעשות הבדל חיובי עמוק בחייהם של אנשים כאשר הם משולבים מהורהר ברפואת מעבדה קלינית.
בדיקת ליים מציעה תקווה לטיפול מוקדם ויעיל
בכל שנה מאובחנים יותר מ- 475,000 אמריקאים כחולים במחלת ליים – מספר שצפוי רק לטפס בגלל שינויי אקלים שהרחיבו את מגוון האזורים בהם קרציות יכולות לחיות. כאשר נתפס מוקדם, המצב מגיב היטב לאנטיביוטיקה. עם זאת, המבחן האופייני – המכונה סרולוגיה דו -שכבתית – מגלה ליים מוקדמים במדויק רק 30% מהזמן. זוהי הזדמנות החמצה משמעותית, מכיוון שיותר ממחצית מחולי ליים שאינם מאובחנים או מטופלים במהלך השבועות הראשונים של הזיהום יפתחו בעיות בריאותיות לטווח הארוך כמו עייפות, בעיות נוירו-קוגניטיביות ודלקת פרקים.
המבחן החדש ממנף את AI כדי להציע שיפור משמעותי. הרגישות והספציפיות שלה הם שניהם מעל 90%, "כלומר 9 מתוך 10 מטופלים עומדים לקבל אבחנה נכונה ולקבל טיפול מתאים, מה שמוריד את הסיכון למחלה כרונית באופן משמעותי," אמרה הולי ארן, מיקרוביולוג וקצין מדעי ראשי באבחון ACES.
אהרן וצוות הבנוי על מחקר בקופי מקאק של Rhesus, שתגובתם החיסונית לחיידקים הגורמים לליים דומה לבני אדם, לפתח פאנל שמחפש 10 חלבונים (אנטיגנים) ומושלם כבדיקה יחידה. גישה זו מהווה שיפור ביחס לשיטה הדו-שכבתית, שעשויה לדרוש עד ארבע בדיקות.
בשלב הבא הם ניתחו דגימות דם מבני אדם, כולל 123 אנשים עם מחלת ליים ו -17 אנשים לא נגועים, כדי לבדוק אם הוספת למידת מכונה לבדיקה עלולה לחזק את הביצועים על ידי איתור דפוסי חיסון ייחודיים. "אתה ואני עלול להידבק מאותם חיידקים, אבל שנינו עשויים לייצר לתגובות נוגדנים שונות לכך", אמר אהרן. "עם האנטיגנים האלה המותאמים עם מסווג מבוסס החלטה, אנו יכולים למעשה לאסוף את זה בכל מקרה פרטני."
הצוות מצא אלגוריתם ששיפר את הדיוק בכל שלבי המחלה, ומסמן נכון את הזיהום ביותר מ- 90% מהמקרים המוקדמים (לעומת 27% בשיטה הסטנדרטית). הם מקווים שהמבחן – שלדברי אהרן, זול יחסית ועובד על ציוד מעבדה סטנדרטי – יהיה זמין מסחרית בסוף 2026.
רפואה-GPT ככלי מידע למתבגרים
מחקר שני העריך את Medicine-GPT, מודל מותאם אישית מפותח, מפותח לרופא, חופשי לשימוש. המחקר התמקד במתבגרים מכיוון שהם נוטים להיות מאמצים טכנולוגיים מוקדמים המחפשים לעתים קרובות מידע באופן מקוון, לעיתים קרובות בנושאים שהם לא מרגישים בנוח לדון עם מבוגרים.
Medicine-GPT מציגה הבטחה ככלי רב עוצמה להתמודדות עם פניות בריאות מתבגרות, תוך ביצועים טובים יותר מ- CHATGPT-4 בשלמות, הנמקה ועוזרות רפואית כללית. "
אוסטין ג'ין, מתמחה במחקר בתיכון ברפואת וייל קורנל, ניו יורק
ג'ין וצוות אספו למעלה ממאה שאלות קליניות הקשורות לרפואת מעבדה ואבחון מהפורום "שאל רופאים" של רדיט, סינון לפוסטים של אנשים בגילאי 10-19 ומיון על ידי אינטראקציות "עליונות". הם העריכו עד כמה צ'אט בוט המותאם אישית סיפק תשובות שימושיות בהשוואה לקודמתו, ChatGPT-4.
שני המודלים הדגימו דיוק עובדתי מוחלט, אך הרפואה-GPT ביצעה את ה- CHATGPT-4 במדדים אחרים, והשיגה דירוגים של 66.6% לשלמות, 60% לצורך הנמקה ו -46.6% לעזרה (לעומת 20%, 33.3% ו- 23.3%, בהתאמה, עבור CHATGPT-4). שני הדגמים קיבלו דירוגים גבוהים על בהירות (80% לרפואה- GPT לעומת 70% עבור CHATGPT-4).
עם זאת, אתגר נפוץ הוא שכלים אלה יכולים להותיר את בני הנוער להרגיש מוצפים, במיוחד כאשר צ'אט בוטים מציגים מצבים נדירים וקטלניים כאפשרויות אבחון. "זה מדגיש את הצורך בכלי AI עתידיים כדי לא רק להיות מדויקים מבחינה רפואית, אלא גם מודעים להקשר, רגישים למשתמש, ומותאמים לאופן בו הקלינאים מתקשרים", אמר ג'ין. "במקום להרתיע את השימוש, ספקים יכולים להנחות מתבגרים כיצד להשתמש בכלים אלה באחריות, להדגיש כי AI … לעולם לא צריך להחליף ייעוץ רפואי מקצועי או הערכה אישית."
