מדידות עם מצלמה מיניאטורית בתוך העורקים הכליליים יכולות לחזות במדויק אם מישהו יסבול מהתקף לב חוזר ונשנה. עד כה, פירוש התמונות הללו היה כל כך מורכב, שרק מעבדות מתמחות יכלו לבצע זאת. מחקר חדש ממרכז הרפואי באוניברסיטת Radboud מראה כי AI יכול להשתלט באופן אמין על ניתוח זה ולהעריך במהירות את העורקים עבור נקודות חלשות.
התקף לב מתרחש כאשר עורק כלילי, המספק את הלב בדם, נחסם על ידי קריש דם. זה יכול להתרחש כאשר טרשת עורקים גורמת לצמצום עורק, וכתוצאה מכך הלב מקבל מעט מדי חמצן. טיפול בדרך כלל כרוך באנגיופלסטיה, כאשר קרדיולוג מרחיב את העורק עם בלון קטן, בדרך כלל ואחריו מיקום של צינור זעיר, המכונה סטנט. בהולנד, נוהל זה מתבצע כ 40,000 פעמים בשנה.
חיזוי אירועים חוזרים ונשנים
עם זאת, כחמישה עשר אחוז מהמטופלים הסובלים מהתקף לב חווים אירוע נוסף תוך שנתיים. כדי לזהות טוב יותר כתמים פגיעים בתוך העורק שיכולים לעורר אוטמים חדשים, רופא הטכני ג'וס טאנהאוזר והרופא ריק וולברג מרדובודומק, יחד עם הצוות שלהם, ערכו מחקר. הם ניתחו את העורקים הכליליים של 438 חולים המשתמשים במצלמה מיניאטורית ופיתחו במיוחד AI, ועקבו אחר חולים אלה במשך שנתיים.
המחקר מראה כי AI מגלה כתמים פגיעים בחומת העורקים באותה מידה כמו גם מעבדות מתמחות-התקן הזהב הבינלאומי-ואף מנבא אוטם או מוות חדשים תוך שנתיים בצורה מדויקת יותר. מה המשמעות של זה לחולים? וולברג מסביר: 'אם אנו יודעים למי יש לוחות בסיכון גבוה ואיפה הם נמצאים, אנו עשויים בעתיד להתאים תרופות או אפילו למקם סטנטים מונעים.'
מסתכל בתוך קיר העורק
המצלמה המיניאטורית משתמשת בטכניקה הנקראת טומוגרפיה של קוהרנטיות אופטית (אוקטובר). הוא מוכנס דרך הזרוע אל זרם הדם, הוא מצלם תמונות של עורקים בעזרת אור כמעט אינפרא אדום, מדמיין את דופן הכלי ברזולוציה מיקרוסקופית.
טכניקה זו משמשת כבר בתרגול קליני כדי להנחות אנגיופלסטיה ולבדוק אם הוצב כראוי סטנט. הוכח כי OCT מצמצמת את הסיכון לאוטם וסיבוכים חדשים. אך במקרים אלה, רופאים מסתכלים רק על חלק קטן מאוד של עורק-אתר האוטם. המחקר שלנו מראה כי טכניקה זו, בשילוב עם AI, יש פוטנציאל גדול בהרבה למפות כלי שיט שלמים. "
Jos Thannhauser, Radboudumc
לקראת יישום קליני עם AI
"אחד האתגרים בטכניקה זו הוא שקשה מאוד לרופאים לפרש תמונות אוקטובר", אומר ת'אנאהאוזר. זה לא נוהל מפתיע-מפיק מאות תמונות. אפילו הערכת רק מיקום הסטנט היא מאתגרת. ניתוח עורקים כליליים שלמים מייצר יותר מדי תמונות כדי להעריך ידנית. 'נכון לעכשיו, רק קומץ מעבדות מתמחות יכולות לפרש תמונות אלה, ואפילו הן לא יכולות לבדוק את הכל. יתר על כן, זה יקר מדי ועתיר עבודה ליישום זה באופן ידני בטיפול קליני שגרתי. '
זו הסיבה שהצוות של Thannhauser פיתח את AI שיכול לנתח את כל התמונות בצורה אמינה והרבה יותר מהירה יותר מבני אדם. "AI יכול כבר לסייע לרופאים במהלך מיקום הסטנט עם אוקטובר", מסביר ת'אנהאוזר. 'בזכות ה- AI שלנו, אנו כעת צעד קרוב יותר לסריקת עורקים כליליים שלמים על נקודות פגיעות בתרגול קליני. עם זאת אני מצפה שייקח מספר שנים עד שזה יהפוך למציאות. '
מעבדת קארה
Thannhauser מוביל את מעבדת המעבדה-קרדיולוגיה של קארה עם אבוט, Radboudumc ו- Amsterdam UMC. יחד עם נילס ואן רוין (Radboudumc) ואיבנה איגום (אמסטרדם UMC), צוותו קיבל מענק ממועצת המחקר ההולנדית (NWO). המחקר הנוכחי הוא אחת התוצאות שלו.
