צוות של קלינאים, מדענים ומהנדסים בהר סיני הכשיר אלגוריתם למידה עמוקה של זיהוי תנוחות על הזנות וידאו של תינוקות ביחידה לטיפול נמרץ יילודים (NICU) כדי לעקוב במדויק אחר תנועותיהם ולזהות מדדים נוירולוגיים מרכזיים.
ממצאים מכלי חדש זה מבוסס בינה מלאכותית (AI), שפורסמו ב-11 בנובמבר ב eClinicalMedicine של Lancet, יכול להוביל לשיטה זעיר פולשנית וניתנת להרחבה לניטור נוירולוגי מתמשך ביחידות טיפול נמרץ, לספק תובנות קריטיות בזמן אמת לגבי בריאות התינוק שלא היו אפשריות בעבר.
מדי שנה, יותר מ-300,000 יילודים מתקבלים ליחידות טיפול נמרץ ברחבי ארצות הברית. ערנות תינוקות נחשבת לחלק הרגיש ביותר בבדיקה הנוירולוגית, המשקפת שלמות בכל מערכת העצבים המרכזית. הידרדרות נוירולוגית ב-NICU יכולה להתרחש באופן בלתי צפוי ויש לה השלכות הרסניות. עם זאת, בניגוד לטלמטריה קרדיו-נשימה, המנטרת באופן רציף את תפקוד הלב והריאות של תינוקות ב-NICU, נוירוטלמטריה נותרה חמקמקה ברוב ה-NICUs למרות עשרות שנים של עבודה באלקטרו-אנצפלוגרפיה (EEG) ובנוירו-NICUs מיוחדים. המצב הנוירולוגי מוערך לסירוגין, תוך שימוש בבדיקות גופניות שאינן מדויקות ועלולות להחמיץ שינויים תת-חריפים.
צוות הר סיני שיער כי שיטת ראייה ממוחשבת למעקב אחר תנועת תינוקות יכולה לחזות שינויים נוירולוגיים ב-NICU. "Pose AI" היא שיטת למידת מכונה העוקבת אחר ציוני דרך אנטומיים מנתוני וידאו; זה חולל מהפכה באתלטיקה וברובוטיקה.
צוות הר סיני אימן אלגוריתם בינה מלאכותית על יותר מ-16,938,000 שניות של קטעי וידאו מקבוצה מגוונת של 115 תינוקות ביחידה לטיפול נמרץ בבית החולים הר סיני, שעוברים ניטור EEG רציף של וידאו. הם הוכיחו ש-Pose AI יכול לעקוב במדויק אחר ציוני דרך של תינוקות מנתוני וידאו. לאחר מכן, הם השתמשו בנקודות ציון אנטומיות מנתוני הווידאו כדי לחזות שני מצבים קריטיים – הרגעה וחוסר תפקוד מוחי – בדיוק גבוה.
למרות שיחידות טיפול נמרץ בילודים רבות מכילות מצלמות וידאו, עד היום הן אינן מיישמות למידה עמוקה לניטור חולים. המחקר שלנו מראה שיישום אלגוריתם בינה מלאכותית על מצלמות המנטרות תינוקות ברציפות ב-NICU היא דרך יעילה לזהות שינויים נוירולוגיים מוקדם, מה שעשוי לאפשר התערבויות מהירות יותר ותוצאות טובות יותר".
פליקס ריכטר, MD, PhD, מחבר בכיר של המאמר ומדריך לרפואת יילודים במחלקה לרפואת ילדים בהר סיני
צוות המחקר הופתע מכמה טוב Pose AI עבד בתנאי תאורה שונים (יום לעומת לילה לעומת תינוקות המקבלים פוטותרפיה) ומזוויות שונות. הם גם הופתעו מכך שמדד התנועה של Pose AI שלהם היה קשור הן לגיל ההריון והן לגיל שלאחר הלידה.
"חשוב לציין שגישה זו אינה מחליפה את הערכות הרופא והסיעוד שהן קריטיות ב-NICU. במקום זאת, היא מגדילה את אלה על ידי מתן קריאה רציפה שניתן לפעול עליה בהקשר קליני נתון", הסביר ד"ר ריכטר. . "אנו מדמיינים מערכת עתידית שבה מצלמות עוקבות באופן רציף אחר תינוקות ביחידה לטיפול נמרץ, כאשר בינה מלאכותית מספקת רצועת נוירו-טלמטריה דומה לדופק או ניטור נשימתי, עם התראה על שינויים ברמות ההרגעה או הפרעות בתפקוד מוחי. רופאים יכלו לסקור סרטונים ו-AI שנוצר תובנות בעת הצורך, המציעות כלי אינטואיטיבי וניתן לפירוש בקלות לטיפול ליד המיטה."
הצוות ציין את המגבלות של המחקר, כולל שמודלים של AI אומנו על נתונים שנאספו במוסד בודד, כלומר צריך להעריך את האלגוריתם הזה ואת התחזיות הנוירולוגיות על נתוני וידאו ממוסדות אחרים ומצלמות וידאו. צוות המחקר מתכנן לבדוק את הטכנולוגיה הזו ביחידות טיפוליות נוספות ולפתח ניסויים קליניים שיעריכו את השפעתה על הטיפול. הם גם בוחנים את יישומו למצבים נוירולוגיים אחרים ומרחיבים את השימוש בו לאוכלוסיות בוגרות.
"בהר סיני, אנו מחויבים להבטיח שאפשרויות בינה מלאכותית חדשות ייחקרו וימנעו לקידום הטיפול במטופלים שלנו", אמר גיריש נ. נדקרני, MD, MPH, מנהל המערכת של רפואה מונעת נתונים ודיגיטלית, מנהל הר סיני. מרכז אינטליגנציה קלינית, מנהל מכון צ'רלס ברונפמן לרפואה מותאמת אישית ושותף למחקר. "כלי בינה מלאכותית כבר מקדמים את הטיפול הקליני ברחבי מערכת הבריאות של הר סיני, כולל על ידי קיצור משך השהייה, צמצום אשפוזים חוזרים בבתי חולים, סיוע באבחון סרטן ומיקוד טיפולי, ומתן טיפול בזמן אמת לחולים בהתבסס על נתונים פיזיולוגיים שנוצרו מציוד לביש, אם להזכיר כמה. החולים השבריריים ביותר".
