תוכנית בינה מלאכותית משפרת את פרשנות האקו לב ומפחיתה את זמני ההמתנה

שימוש בתוכנית בינה מלאכותית לקריאת אקו לב עשוי להפחית את זמן ההמתנה לתוצאות ולעזור להוביל לטיפול רפואי בזמן, על פי מדע פורץ מאוחר שהוצג היום במפגשים המדעיים של איגוד הלב האמריקני 2024. הפגישה, 16-18 בנובמבר, 2024, בשיקגו, היא בורסה עולמית מובילה של ההתקדמות המדעית העדכנית ביותר, מחקר ועדכוני פרקטיקה קלינית מבוססת ראיות במדעי הלב וכלי הדם.

במחקר זה, תוכנית בינה מלאכותית בשם PanEcho נבחנה על יכולתה לפרש סרטוני אקו לב באופן עצמאי. בדיקת אקו לב היא סוג של הדמיית לב המאפשרת לרופאים לראות את מבנה הלב ותפקודו, והיא משמשת לאבחון ולטיפול במצבי לב.

PanEcho מתבססת על שימושי AI קודמים בקרדיולוגיה שהיו מוגבלים לצפיות בודדות של קריטריונים ספציפיים ללב ולמחלות. צוות המחקר פיתח מערכת בינה מלאכותית חדשה המסוגלת לדווח מקיף על כל הממצאים העיקריים מכל סט של סרטוני אקו לב.

ל-PanEcho יש פוטנציאל לשימוש בבדיקת אקו-קרדיו-קרדיוגרפיה פשוטה, בסיוע בינה מלאכותית. בהגדרות שבהן ייתכן שקוראים מומחים לא יהיו נגישים בקלות, PanEcho יכולה לשלול במהירות חריגות שאחרת היו דורשות הפניה דחופה."

גרגורי הולסט, MSE, חוקר במעבדה למדעי הלב וכלי הדם (CarDS) בבית הספר לרפואה ייל בניו הייבן, קונטיקט

ביצועי האבחון של PanEcho הוערכו באמצעות מדידה סטנדרטית של דיוק עבור בדיקות אבחון: השטח מתחת לעקומת המאפיין ההפעלה של המקלט (AUC). לבדיקה מדויקת של 100% יש AUC של 1, ולבדיקה לא אינפורמטיבית (למשל, ניחוש אקראי) יש AUC של 0.5.

המחקר מצא:

• כאשר היכולות של PanEcho הוערכו ב-18 משימות סיווג אבחון שונות, הציון הממוצע שלה היה 0.91.
• בעת הערכת תפקוד ומבנה החדר, ציוני הדיוק של PanEcho היו:
• 0.95 AUC לזיהוי גודל מוגבר בחדר השמאלי, מה שמקשה על הלב לשאוב דם.
• 0.98 AUC לזיהוי אי תפקוד סיסטולי בחדר השמאלי מפחית את יכולת החדר לשאוב דם לאבי העורקים.
• 0.91 AUC לזיהוי היפרטרופיה של חדר שמאל – מונח המשמש כאשר תא השאיבה השמאלי של הלב התעבה וייתכן שאינו שואב ביעילות.
• 0.93 AUC לזיהוי אי תפקוד סיסטולי בחדר הימני מפחית את יכולת החדר לשאוב דם לריאות.
• בעת אבחון מחלת מסתמים, ציוני הדיוק של PanEcho היו:
• 0.99 AUC לזיהוי היצרות חמורה של אבי העורקים, הגבלת זרימת דם עקב הצטברות סידן על מסתמי הלב.
• 0.96 AUC לזיהוי היצרות מיטרלי, היצרות של המסתם המיטרלי בין הפרוזדור השמאלי לחדר השמאלי.
• 0.93 AUC לזיהוי רגורגיטציה מתונה או גדולה יותר של אבי העורקים, דליפת דם דרך שסתום אבי העורקים.
• 0.96 AUC לזיהוי רגורגיטציה מיטרלי בינונית או גדולה יותר, דליפת דם לאחור דרך המסתם המיטרלי.

PanEcho הוערכה גם על יכולתה להעריך פרמטרים אקו-קרדיוגרפיים מתמשכים, באמצעות טעות אבסולוטית ממוצעת, שהיא מדידה של המרחק הממוצע בין ערכים חזויים לערכים בפועל, כלומר ככל שהמרחק קטן יותר, החיזוי מדויק יותר. כאשר הוערך ב-21 משימות, ל-PanEcho היה ממוצע שגיאה מוחלטת מנורמל של 0.13.

PanEcho הוכיח דיוק בעת כימת הממדים והתפקוד של החדר השמאלי, כולל:

• 4.4% מתכוונים לשגיאה מוחלטת בהערכת חלק פליטת החדר השמאלי;
• 1.3 מ"מ ממוצע שגיאה מוחלטת בהערכת עובי מחיצה תוך-חדרית של חדר שמאל; ו
• 1.2 מ"מ פירושו שגיאה מוחלטת בהערכת עובי דופן אחורי של החדר השמאלי.

מדידות אלו הן קריטיות כדי להעריך במדויק את המבנה והתפקוד של החדר השמאלי, היבט מרכזי בבריאות הלב.

"עבודה זו מייצגת התקדמות בתחום הבינה המלאכותית לאקו לב, ואנו מקווים שהשחרור הציבורי של מודל הבינה המלאכותית שלנו יעודד את קהילת המחקר להתקדם לעבר גישות גמישות, מרובות משימות, מרובות צפיות לפירוש אקו לב", הוסיף.

PanEcho מוגבל על ידי האימות הרטרוספקטיבי שלה בנתונים שנרכשו בעבר. השלב הבא הוא אימות פרוספקטיבי של היישום שלו בסביבות טיפול בחולים בעולם האמיתי כדי לספק תובנות נוספות לגבי הכדאיות הקלינית שלו, אמר הולסט. "זה גם צריך להיות מוערך לשימוש עם מכונות אקו לב ניידות המשמשות בחדרי מיון ובמרפאות רפואיות קטנות יותר, שבהן יש פוטנציאל להשפעה החיובית הגדולה ביותר עם כלי בינה מלאכותית."

רקע לימודי, עיצוב ופרטים:

• PanEcho פותחה באמצעות 1.23 מיליון סרטוני אקו לב עם צפיות מרובות שהיו חלק מכמעט 34,000 בדיקות אקו לב דרך חזה שנערכו עבור אנשים שטופלו בבית חולים של מערכת הבריאות ייל-ניו הייבן (חמישה מקומות בקונטיקט) או שנראו באחת ממרפאות החוץ של המערכת בין 2016 ל-2022. תוכנית הבינה המלאכותית פותחה על ידי מעבדת CarDS בבית הספר לרפואה של ייל.
• בדיקות האקו לב היו מ-26,067 אנשים ייחודיים שהטיפול השגרתי שלהם כלל הדמיה מסוג זה.
• כ-52% מנתוני ההדמיה שנאספו היו ממבוגרים שהזדהו בעצמם כגברים.
• הגיל הממוצע של האנשים שבדיקת האקו לב שלהם היו חלק מהאוסף הזה היה 67.
• כ-80% מהמשתתפים באוסף ההדמיה צוינו כאנשים לבנים, 14.2% היו אנשים שחורים, 1.8% היו אנשים אסייתים ו-4.3% מאנשים שהזדהו בעצמם כגזע אחר במחקר זה.

החוקר הראשי של מחקר זה היה Rohan Khera, MD, MS, ראש מעבדת CarDS בבית הספר לרפואה של ייל. את העבודה הובילו מחברים ראשונים וחברי מעבדת CarDS, Gregory Holste, MSE, ו-Evangelos Oikonomou, MD, D.Phil. מחברים שותפים נוספים, גילויים ומקורות מימון מפורטים בתקציר.