שילוב של הדמיה תרמית בפנים ובינה מלאכותית (AI) יכול לחזות במדויק את נוכחותה של מחלת עורקים כלילית, מוצא מחקרים שפורסמו בכתב העת Access Access Open Open BMJ Informatics Health & Care Informatics.
גישה זו לא פולשנית בזמן אמת יעילה יותר משיטות קונבנציונאליות וניתן לאמץ אותה לתרגול קליני לשיפור הדיוק של האבחנה וזרימת העבודה, בהמתנה לבדיקה על מספר גדול יותר ומגוון אתני יותר של חולים, מציעים לחוקרים.
ההנחיות הנוכחיות לאבחון מחלות לב כליליות מסתמכות על הערכת ההסתברות של גורמי סיכון שאינם תמיד מדויקים מאוד או יישומים באופן נרחב, אומרים החוקרים.
ולמרות שאפשר להוסיף את אלה עם אבחון אחר, כמו קריאות א.ק.ג, אנגיוגרמות ובדיקות דם, לרוב אלה הם זמן רב ופולשני, הם מוסיפים.
הדמיה תרמית, הלוכדת את חלוקת הטמפרטורה וריאציות על פני האובייקט על ידי איתור הקרינה האינפרא אדום הנפלטת על ידי אותו אובייקט, אינה פולשנית.
וזה התגלה ככלי מבטיח להערכת מחלות מכיוון שהוא יכול לזהות אזורים של זרימת דם לא תקינה ודלקת מדפוסי טמפרטורת העור.
הופעתה של טכנולוגיית למידת מכונות (AI), עם יכולתה לחלץ, לעבד ולשלב מידע מורכב, עשויה לשפר את הדיוק והיעילות של אבחון הדמיה תרמית.
לפיכך, החוקרים התכוונו לבחון את היתכנות השימוש בהדמיה תרמית בתוספת AI כדי לחזות במדויק את נוכחותה של מחלת עורקים כלילית ללא צורך בטכניקות פולשניות וגוזלות זמן אצל 460 אנשים עם חשד למחלות לב. הגיל הממוצע שלהם היה 58; 126 (27.5%) מהם היו נשים.
תמונות תרמיות של פניהם נלכדו לפני בדיקות אישור לפיתוח ואימות מודל הדמיה בסיוע AI לגילוי מחלות עורקים כליליות.
בסך הכל, 322 משתתפים (70%) אושרו כבעלי מחלת עורקים כלילית. האנשים האלה נטו להיות מבוגרים יותר והם היו בעלי סיכוי גבוה יותר להיות גברים. כמו כן, יש סיכוי גבוה יותר שיש להם גורמי סיכון אורח חיים, קליניים וביוכימיים, כמו גם שימוש גבוה יותר בתרופות מונעות.
הגישה של ההדמיה התרמית בתוספת AI הייתה טובה יותר ב -13% בחיזוי מחלת עורקים כלילית מאשר הערכת הסיכון לפני הבדיקה הכוללת גורמי סיכון מסורתיים וסימנים ותסמינים קליניים.
מבין שלושת האינדיקטורים התרמיים החזויים המשמעותיים ביותר, המשפיע ביותר היה הפרש הטמפרטורה השמאלי השמאלי של הפנים, ואחריו טמפרטורת הפנים המרבית וטמפרטורת הפנים הממוצעת.
ובאופן ספציפי, הטמפרטורה הממוצעת של אזור הלסת השמאלית הייתה התכונה החזויה החזקה ביותר, ואחריה טווח הטמפרטורות של אזור העין הימני והפרש הטמפרטורה השמאלי של אזורי המקדש השמאלי.
הגישה זיהתה ביעילות גורמי סיכון מסורתיים למחלות עורקים כליליות: כולסטרול גבוה; סקס גברי; עִשׁוּן; עודף משקל (BMI); צום גלוקוז בדם, כמו גם אינדיקטורים לדלקת.
החוקרים מכירים בגודל המדגם הקטן יחסית של המחקר שלהם ואת העובדה שהוא בוצע במרכז אחד בלבד. ומשתתפי המחקר הופנו כולם לבדיקות אישור לחשד למחלות לב.
אך בכל זאת הם כותבים: "היתכנותה של חיזוי מחלות עורקים כליליות מבוססות הדמיה תרמית מציעה יישומים פוטנציאליים עתידיים והזדמנויות מחקר."
הם מוסיפים: "כמצב הערכת בריאות ביו-פיזיולוגית, הוא מספק מידע רלוונטי למחלות מעבר למדדים קליניים מסורתיים שיכולים לשפר את מחלת לב וכלי דם טרשת עורקים) והערכת מצב כרוני קשור.
"האופי ללא מגע, בזמן אמת של זה מאפשר הערכת מחלות מיידיות בנקודת הטיפול, מה שעלול לייעל את זרימות העבודה הקליניות ולחסוך זמן לקבלת החלטות חשובות של רופא-חולה. בנוסף, יש לו פוטנציאל לאפשר סיינון מראש."
והם מסכמים: "מודלים של חיזוי הדמיה תרמית המפותחת שלנו, המבוססים על טכנולוגיית מתקדמת (למידת מכונה), הציגו פוטנציאל מבטיח בהשוואה לכלים הקליניים הקונבנציונליים הנוכחיים.
"יש צורך בחקירות נוספות הכוללות גדלי מדגם גדולים יותר ואוכלוסיות חולים מגוונות כדי לאמת את התוקף החיצוני וההכללה של הממצאים הנוכחיים."
