חוקרי סטנפורד רפואה מצאו שסמארטפון יכול לעקוב אחר חולים עם שני סוגים של ניוון שרירים, כמו גם שיטות מסורתיות ולאבחן מצבים בצורה מדויקת יותר – ללא עלות.
מכיוון שחוקרים עשו התקדמות כה בולטת בפיתוח תרופות לטיפול במחלות עצב-שריר, סקוט Delp, PhD, הופתע לגלות שמדענים שעורכים ניסויים קליניים עדיין מסתמכים על כלי נמוך-טק מובהק כדי לעקוב אחר האם הטיפולים הללו עובדים: שעון עצר.
במחקר שפורסם ב- New England Journal of MedicineDelp, פרופסור לביו-הנדסה, ומשתפי הפעולה שלו הראו שסמארטפון יכול לעשות את העבודה גם טוב או טוב יותר. עם שתי מצלמות סמארטפונים ואפליקציה חינמית, הם הצליחו לשחזר תוצאות מבדיקות תנועה סטנדרטיות לשתי מחלות עצב-שריר וללכוד פרטים נוספים על היכולות הפיזיות של המטופלים.
"המטרה שלנו הייתה להביא לידי ביטוי את המודל הביומכני והראייה הממוחשבת המתוחכמת ביותר בעולם כדי להתאים למה שקורה בצד של פיתוח התרופות", אמר Delp.
Delp הוא הכותב הבכיר של המחקר. פרקר רות, דוקטורנט למדעי המחשב באוניברסיטת סטנפורד, הוא הכותב הראשי.
רופאים משתמשים בדרך כלל בשעון עצר כדי לתעד כמה זמן לוקח לאנשים עם תנאים הקשורים לתנועה להשלים משימות ספציפיות, כמו קימה מכיסא או הליכה של 10 מטרים. שיטה זו, הידועה כבדיקת תפקוד מתוזמנת, היא מהירה וזולה, אך היא אינה יכולה לזהות שינויים עדינים באופן שבו חולים נעים, במיוחד במחלות המתקדמות לאט.
לתצוגה מפורטת יותר, מטופלים צריכים לבקר במעבדה לניתוח תנועה, שבה הערכות ביומכניות ארוכות שעות מצריכות טכנאים וציוד מיומנים מאוד בעלות של מאות אלפי דולרים. "הסטטוס קוו הוא שרק מעט מאוד אנשים יכולים למדוד את התנועה שלהם, ולעתים רחוקות משתמשים בזה קלינית – בדרך כלל בין אפס לפעם אחת בחייו של אדם", אמר Delp.
כדי לבדוק אם טלפונים ניידים יכולים לעשות את העבודה, דלפ ושותפי הפעולה שלו השתמשו בעד שלוש מצלמות סמארטפונים כדי לתעד כמעט 130 אנשים בזמן שהם ביצעו תשע תנועות, כמו ריצה של 10 מטרים והרמת שוק. שני שלישים מהמשתתפים סבלו ממחלה עצבית-שרירית – ניוון שרירים פנים (FSHD) או ניוון מיוטוניים (DM) – בעוד שלשאר לא היו בעיות תנועה מאובחנות. במקביל, מעריכים קליניים ביצעו ארבע בדיקות תפקוד מסורתיות בזמן. התהליך ארך בממוצע 16 דקות בלבד.
חוקרים המירו את הסרטונים למודלים תלת מימדיים באמצעות OpenCap, כלי קוד פתוח ש-Delp וצוותו בסטנפורד הוציאו בשנת 2023. התוכנה יצרה אוטומטית "תאום דיגיטלי" של כל משתתף, מה שמאפשר לצוות למדוד טווח תנועה, אורך צעד, מהירות והיבטים אחרים של תנועה. לאחר מכן תרגמו החוקרים את הנתונים ל-34 תכונות של תנועה שרלוונטיות ל-FSHD ו-DM, כמו הרמה הגבוהה של מטופלים להרים את הקרסוליים בזמן הליכה.
בהתבסס על נתוני הסמארטפון, החוקרים הסיקו ציוני זמן כמעט זהים לאלו שנמדדו בשעון עצר. כאשר תת-קבוצה של משתתפים חזרה על הבדיקות למחרת, מערכת הסמארטפונים הוכיחה את אמינה באותה מידה. "באמצעות וידאו בלבד, אתה יכול לשחזר את מה שרופא מנוסה ועסוק היה עושה במרפאה", אמר Delp.
כלי אבחון טוב יותר
הסרטונים חשפו גם דפוסי תנועה ספציפיים למחלה שבדיקות מתוזמנות לא יכולות לתפוס. לדוגמה, אנשים עם FSHD עשו צעדים קצרים יותר והרימו את הקרסוליים גבוה יותר בזמן ההליכה, בעוד אלו עם DM התקשו יותר להתרומם מכיסא. בהתבסס על הצילומים, מודל ממוחשב יכול לזהות את המחלה שיש לאדם ברמת דיוק של 82%, לעומת דיוק של 50% בשיטת שעון העצר.
הממצאים מצביעים על כך שניתוחים שבעבר היו מוגבלים למעבדות מיוחדות ניתנים כעת לביצוע במהירות, בכל מקום ובחינם.
"זה ממש מעודד," אמר דלף. "על ידי דמוקרטיזציה של גישה עם סרטוני סמארטפון, אנחנו חושבים שנוכל לזהות הפרעות תנועה בחינם בקהילה. אנחנו יכולים לזהות מחלות מוקדם יותר כדי שהמטופלים יוכלו לפנות לטיפול מוקדם יותר או להשתתף בניסויים בתרופות מוקדם יותר".
Delp והצוות שלו החלו לבחון כיצד ניתן לשלב כלים כמו OpenCap בניסויים קליניים. תקוותו היא שגישה זו תהפוך את המדידות של טיפולים למחלות עצב-שריר מדויקות יותר, נגישות וקלות יותר ליישום. "יהיו לנו אמצעים מתוחכמים יותר כדי לראות אם הטיפולים עובדים", אמר.
בינתיים, אלפי מעבדות ברחבי העולם כבר משתמשות ב-OpenCap כדי להעריך מצבים כמו שיתוק מוחין ודלקת פרקים. נבחרת גרמניה בכדורעף, למשל, השתמשה בכלי כדי להעריך פציעות ספורט ב-160 ספורטאים. "פעם לקח להם שנים להשיג נתונים מהסוג הזה, ועם OpenCap הם עשו את זה בעונה אחת", אמר Delp. "הם משיגים תובנה כיצד הם יכולים לבצע ביצועים טובים יותר, להימנע מפציעה ולהשתפר מהר יותר".
Delp מדגישה כי יש צורך במחקר נוסף כדי להבטיח את דיוק הכלי עבור כל יישום חדש. ובכל זאת, הוא מאמין שהטכנולוגיה מייצגת את העתיד של האופן שבו רופאים מאבחנים ועוקבים אחר הפרעות תנועה. "שיטה זו של הערכה מדויקת ומהירה של תנועה נמצאת על סף שינוי שדות מרובים", אמר.
סקוט אולריך, שסיים דוקטורט באוניברסיטת סטנפורד וכיום עוזר פרופסור באוניברסיטת יוטה, הוא גם מחבר ראשון במחקר. ג'ון דיי של סטנפורד רפואה, MD, PhD, פרופסור לנוירולוגיה, ומדען המחקר Tina Duong, PhD, והצוות שלהם שיחקו גם הם תפקיד מרכזי במחקר.
המימון הגיע מ-Wu Tsai Human Performance Alliance; מרכז הגיוס באוניברסיטת סטנפורד; ו-Myotonic Dystrophy Foundation, שלא מילאה תפקיד בתכנון או בניתוח המחקר.
