כדי לספק את הטיפול הנכון לטרשת נפוצה, חשוב לדעת מתי המחלה משתנה מחמיץ חוזר ונשנה לפרוגרסיבי משני, מעבר שמוכר כיום בממוצע שלוש שנים מאוחר מדי. חוקרים מאוניברסיטת אופסלה פיתחו כעת מודל AI שיכול לקבוע בוודאות של 90 אחוז לאיזה גרסה יש למטופל. המודל מגדיל את הסיכוי להתחיל את הטיפול הנכון בזמן ובכך להאט את התקדמות המחלה.
טרשת נפוצה (MS) היא מחלה כרונית, דלקתית של מערכת העצבים המרכזית. בשבדיה ישנם כ 22,000 אנשים החיים עם טרשת נפוצה. מרבית החולים מתחילים בצורת הגמילה החוזרת (RRMS), המאופיינת בפרקי הידרדרות עם תקופות מתערבות של יציבות. עם הזמן אנשים רבים עוברים לטרשת נפוצה מתקדמת משנית (SPMS), שם התסמינים שלהם במקום מחמירים בהתמדה, ללא הפסקות ברורות. זיהוי מעבר זה חשוב מכיוון ששתי הצורות השונות של טרשת נפוצה דורשות טיפולים שונים. נכון לעכשיו, האבחנה נעשית בממוצע שלוש שנים לאחר תחילת המעבר, מה שעלול להוביל לכך שמטופלים יקבלו תרופות שאינן יעילות עוד.
מבוסס על נתוני טרשת נפוצה שוודית
מודל ה- AI החדש מסכם נתונים קליניים של למעלה מ 22,000 חולים ברישום ה- MS השבדי. המודל מבוסס על נתונים שכבר נאספו במהלך ביקורי בריאות רגילים, כמו בדיקות נוירולוגיות, סריקות דימות תהודה מגנטית (MRI) וטיפולים מתמשכים.
"על ידי זיהוי דפוסים ממטופלים קודמים, המודל יכול לקבוע אם לחולה יש את הצורה החזקה חוזרת או שמא המחלה עברה לטרשת נפוצה מתקדמת משנית. מה שמיוחד במודל הוא שהוא מציין גם עד כמה הוא בטוח בכל הערכה פרטנית. המשמעות היא שהרופא יידע עד כמה המסקנה אמינה וכמה בטוח שה- AI נמצא בהערכתו,"אומר קים קולימה, שהוביל את המחקר.
דיוק תשעים אחוז
במחקר, שפורסם כעת בכתב העת Digital Medicine, המודל זיהה את המעבר לטרשת נפוצה מתקדמת משנית בצורה נכונה או מוקדם יותר מאשר שתועד ברשומות הרפואיות של המטופל בכמעט 87 אחוז מהמקרים, עם דיוק כולל של כ -90 אחוזים.
"עבור חולים פירוש הדבר כי ניתן לבצע את האבחנה מוקדם יותר, מה שמאפשר להתאים את הטיפול של המטופל בזמן ולהאט את התקדמות המחלה. זה גם מקטין את הסיכון לחולים לקבל תרופות שאינן יעילות עוד. בטווח הארוך, ניתן להשתמש במודל גם כדי לזהות משתתפים מתאימים לניסויים קליניים – מה שיכול לתרום לאסטרטגיות טיפול יעילות ומותאמות יותר"מסכם קולימה.
