Search
State-Of-The-Art Review: Transforming Cardiovascular Care With Artificial Intelligence: From Discovery to Practice: JACC State-of-the-Art Review. Image Credit: Have a nice day Photo / Shutterstock

בינה מלאכותית משנה טיפול קרדיווסקולרי עם חידושי אבחון ופרוגנוסטיים פורצי דרך

ב"סקירת מצב-האמנות" שפורסם לאחרונה ב- כתב העת של הקולג' האמריקאי לקרדיולוגיהמדענים סקרו את ההתפתחויות הנוכחיות בחידושים מבוססי בינה מלאכותית (AI) כגון אבחון, זיהוי סמנים ביולוגיים וכלים פרוגנוסטיים המשפרים את האיכות, הדיוק והיעילות של טיפול קרדיווסקולרי מולטי-מודאלי בתחומי הגילוי הביו-רפואי, כמו גם הפרקטיקה הקלינית. .

סקירה עדכנית: שינוי טיפול קרדיווסקולרי בעזרת אינטליגנציה מלאכותית: מגילוי לתרגול. קרדיט תמונה: שיהיה לך יום נעים צילום / Shutterstock

רקע כללי

השימוש בכלים מבוססי בינה מלאכותית בתחום הבריאות שיפר לא רק את המחקר הקרדיווסקולרי ואת הפרקטיקה הקלינית, אלא כמעט את כל שאר תחומי הרפואה והבריאות. חוקרים וקלינאים מסתמכים יותר ויותר על כלים מבוססי בינה מלאכותית כדי לתקן ולהאיץ זרימות עבודה מסורתיות.

בנוסף, עם פיתוח מהיר של שיטות חישוביות חדשות ונתוני בריאות עוברים דיגיטציה, נעשה שימוש נרחב בכלי בינה מלאכותית כדי לנטר ולחקור דפוסים במחלות אנושיות. במיוחד ברפואה קרדיווסקולרית, כלים מבוססי בינה מלאכותית משמשים כעת לא רק לאוטומציה של זרימות עבודה אלא גם במודלים של למידה לחיבור סוגי נתונים ומערכות שונות ויצירת מסקנות וידע.

לגבי הסקירה

במחקר הנוכחי, החוקרים סקרו את השימוש בכלים מבוססי בינה מלאכותית במחקר קרדיווסקולרי ובתרגול קליני, כמו גם את התחומים הפוטנציאליים של בריאות הלב וכלי הדם שעשויים להסתמך על בינה מלאכותית בעתיד. אלה כוללים אבחון מחלות לב וכלי דם באמצעות כלים מבוססי בינה מלאכותית, ריבוד סיכונים המבוסס על סמנים ביולוגיים דיגיטליים ושימוש בכלים מבוססי בינה מלאכותית לטיפול קליני וקביעת תוצאות פרוגנוסטיות.

עם זאת, שילוב כלים מבוססי בינה מלאכותית בזרימות עבודה של שירותי בריאות טומן בחובו גם סיכונים פוטנציאליים, והסקירה דנה גם באתגרים בשילוב בינה מלאכותית בטיפולי לב וכלי דם וביישום אמצעי הגנה להפחתת סיכונים פוטנציאליים. המחקר גם מדגיש את ההשפעה הטרנספורמטיבית של AI על טיפול קרדיווסקולרי על ידי מתן פתרונות בריאות מותאמים אישית, מדויקים ונגישים יותר.

חידושים מבוססי בינה מלאכותית בתחום בריאות הלב וכלי הדם

למידת מכונה וכלים מבוססי בינה מלאכותית יעילים בעיבוד נתונים גולמיים לא מובנים של תמונות ואותות ביומטריים כדי לקבוע וריאציות פנוטיפיות ולחזות את הסיכון למחלה. דוגמה אחת ליעילות של AI בבדיקת סיכונים היא הפרשנות של אלקטרוקרדיוגרמות. תהליך מונחה בינה מלאכותית משתמש באלקטרוקרדיוגרמות בקצב סינוס כדי לסנן פרפור פרוזדורים התקפי.

יתר על כן, הערכה מבוססת AI של חתימות אלקטרוקרדיוגרפיות המתרחשות לפני שינויים גלויים בתפקוד שריר הלב יכולה לסייע בזיהוי מחלות מבניות שונות של הלב, כגון קרדיומיופתיה היפרטרופית, הפרעה בתפקוד סיסטולי של החדר השמאלי וקרדיומיופתיה עמילואידית של טרנסטירטין. השילוב של טכנולוגיית AI זו במכשירים ניידים, שעונים חכמים וסטטוסקופים שיפרה גם את הנגישות והפריסה לניטור וטיפול בחולים עם מחלות לב וכלי דם כרוניות ואקוטיות.

שילוב AI בשיטות אבחון קרדיווסקולריות גם הפחית את הצורך בצוות מיומן להשתמש בכלי האבחון, עם מערכות הדרכה מבוססות למידה עמוקה המספקות הנחיות מדויקות לשימוש בציוד ולפענוח תוצאות.

יתרה מכך, הסקירה דנה כיצד בינה מלאכותית מאפשרת בדיקה אופורטוניסטית של מחלות לב וכלי דם באמצעות כלי אבחון נפוצים כמו צילומי רנטגן של החזה, ובכך מרחיבה את ההיקף והטווח של האבחון הקרדיווסקולרי.

מכשירים לבישים מבוססי AI המנטרים פרמטרים בריאותיים מספקים גם סמנים ביולוגיים דיגיטליים להערכת סיכון קרדיווסקולרי וחיזוי מחלות. מדדים כגון שונות בקצב הלב, ספירת צעדים ומשך ואיכות השינה יכולים לחזות ביעילות תוצאות קרדיווסקולריות והוכחו לחזות שונות פי שניים בהתפתחות מחלות לב וכלי דם.

תחום נוסף בו כלים מבוססי בינה מלאכותית תורמים לשיפור שירותי בריאות הלב וכלי הדם הוא חיזוי האפשרות של תוצאות שליליות והגדרת מסלול המחלה. AI גם עוזר לשלב נתונים לא מובנים כגון צילומי רנטגן של החזה, אלקטרוקרדיוגרמות ואקו לב בחיזוי התקדמות אירועים קרדיווסקולריים ובקביעת הפרוגנוזה.

התפקיד הפרוגנוסטי של כלים מבוססי בינה מלאכותית משתרע גם לקביעה כיצד טיפולים ספציפיים אצל אנשים עשויים להשפיע על התוצאות. לדוגמה, כלים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לשלב נתונים מולטי-מודאליים כדי להבחין בין הסיכון לתמותה לא קצבית לעומת אריתמית במקרים בהם מומלצים להשתלת קרדיווברטר-דפיברילטורים למרות הסיכון ההטרוגני.

יישומים עתידיים של AI בבריאות הלב וכלי הדם

החוקרים ציינו כי בעוד שהמיקוד של טכנולוגיית AI עד כה היה ליצור כלים עם יישומים בהיבטים שונים של טיפולי לב וכלי דם, עם נתונים הולכים וגדלים על מאפייני מחלות ואוכלוסייה, ניתן לאמן מודלים של למידה עמוקה לביצועים טובים יותר ולהתאים לאוכלוסיות שונות. מודלים אדפטיביים אלה מבטיחים לחדד את הדיוק של כלי אבחון ופרוגנוסטיים על ידי למידה מנתונים דמוגרפיים וקליניים מגוונים.

עם זאת, חיוני להבטיח שהנתונים המשמשים לאימון מודלים של למידה עמוקה אלה אינם מקודדים הטיה שיכולה להשפיע על תחזיות הסיכון שנעשות למחלה תוך התחשבות במבלבלים דמוגרפיים.

כבר נעשה שימוש בטכנולוגיות הנעזרות בבינה מלאכותית לסטנדרטיזציה של תהליך ההערכה והתיעוד, ולמקסם את הטיפול הקליני הישיר העומד לרשות המטופלים. כלים אלה יכולים לשמש גם לדירוג ואפיון של הקלטות קרדיווסקולריות, ולהאיץ את ההקרנה באוכלוסייה. הצורך המופחת של אנשים מאומנים להשתמש בכלי אבחון מבוססי בינה מלאכותית יכול גם להפוך לדמוקרטיה ולשפר את הגישה לאבחון קרדיווסקולרי איכותי ולטיפול קליני.

המחקר גם מדגיש את החשיבות של התייחסות לשוויון בריאותי על מנת להבטיח שטכנולוגיות בינה מלאכותית יועילו לכל מגזרי האוכלוסייה, במיוחד אלה שנמצאים במקומות חסרי משאבים.

מסקנות

לסיכום, הסקירה דנה בשימוש הנוכחי והעתידי בכלים מבוססי AI באבחון, פרוגנוזה וריבוד סיכון מבוסס סמנים ביולוגיים דיגיטליים של מחלות לב וכלי דם. החוקרים דנו גם בכמה מהמלכודות והאתגרים באופטימיזציה וסטנדרטיזציה של שירותי בריאות לב וכלי דם מבוססי AI שכולם יכולים לגשת אליהם. זה כולל הבטחת פרטיות ואבטחת הנתונים, השגת יכולת פעולה הדדית בין מערכות בריאות ויישום בקרות רגולטוריות מתאימות.

דילוג לתוכן