איתור פרפור פרוזדורים (AF) מסריקות מוח באמצעות AI יכול לתמוך בטיפול בשבץ מוחי עתידי, על פי מחקר שפורסם לאחרונה בכתב העת Karger Journal Cerebrovascular.
מחקר חדש שפורסם לאחרונה בכתב העת מחלות מוחיות מראה כי בינה מלאכותית (AI) עשויה לעזור לרופאים לגלות גורם נפוץ, אך לעתים קרובות מוסתר, לשבץ מוחי על ידי ניתוח סריקות מוח. הטכנולוגיה עשויה להפוך את הטיפול בשבץ מהיר יותר, מדויק יותר ומותאם אישית יותר.
המצב במוקד הוא פרפור פרוזדורים (AF) – סוג של פעימות לב לא סדירות המגדילות את סיכון השבץ בחמש פעמים. מכיוון ש- AF עשוי לא להופיע בתחילה תסמינים, זה לעתים קרובות לא מאובחן עד שכבר התרחש אירוע מוחי. שיטות גילוי מסורתיות, כמו ניטור לב ממושך, יכולות להיות יקרות, פולשניות וגוזלות זמן.
מחקר חדש זה ממרכז המוח במלבורן ואוניברסיטת מלבורן נוקט גישה אחרת. על ידי אימון מודל למידת מכונה על תמונות MRI של מטופלים שכבר סבלו משבץ מוחי, הצוות לימד את האלגוריתם לזהות דפוסים הקשורים ל- AF.
החוקרים מצאו כי למודל ה- AI שלהם היה "כוח סיווג סביר" לספר שבץ מוחי שנגרם על ידי AF מאלה שנגרמו כתוצאה מעורקים חסומים. בבדיקה, המודל השיג ציון ביצועים חזק (AUC 0.81), והציע כי AI יכול להפוך לכלי חשוב בסיוע לרופאים לזהות חולים שעשויים להזדקק לבדיקת לב או טיפול נוספים.
כפי שהמחקר מציין, "למידת מכונה צוברת משיכה רבה יותר לקבלת החלטות קליניות ועשויה לעזור להקל על איתור AF לא מאובחן כאשר מיושם על הדמיית תהודה מגנטית." מכיוון ש- MRI הם כבר חלק שגרתי בטיפול בשבץ מוחי, שיטה זו אינה דורשת סריקות או נהלים נוספים עבור חולים-מה שהופך אותה לדרך בעלות נמוכה ולא פולשנית לתמוך בטיפול ממוקד יותר.
מחברי המחקר מדגישים את הצורך במחקרי מעקב גדולים יותר, אך הפוטנציאל מבטיח: גילוי מוקדם יותר של AF יכול להוביל לטיפול מתוזמן יותר ולפחות שבץ מוחי.
"גילוי מוקדם של פרפור פרוזדורים (AF) חשוב להציע למטופלים את הסיכוי הטוב ביותר למנוע שבץ קרדיוולדי חמור. עם זאת, חולים רבים נוכחים תחילה עם שבץ איסכמי חריף שעבורו הגורם הבסיסי ל- AF שותק מכיוון שהוא אסימפטומטי וסירוגין לסירוגין"אומר קרייג אנדרסון, עורך הראשי של כתב העת מחלות מוחיותו "העבודה של Sharobeam et al. מציג גישה חדשה לשימוש באלגוריתם מבוסס AI כדי ליידע את האבחנה של AF בהתאם לדפוס האיסכמיה המוחית ב- MRI"
