עבור עד 30% מהחולים שאלרגיים לצבע ניגוד רפואי או שיש להם הגבלת צבע בגלל מצבים בריאותיים אחרים, הם עשויים לגלות שנדרש זמן רב יותר כדי לקבל אבחנה כשמדובר בבעיות ריאות מסכנות חיים כגון תסחיף ריאתי. הסיבה לכך היא ששיטות הדמיה שמזהות בעיות ריאות אך אינן משתמשות בצבע ניגוד אינן מדויקות ויכולות להיות גוזלות יותר זמן לניהולן.
כעת, תוכנת הדמיה חדשה, שפותחה על ידי רופא הריאות גיריש נאיר, MD, עם בית החולים האוניברסיטאי Corewell William Beaumont ברויאל אוק, מישיגן, והמהנדס הביו-רפואי אדוארד קסטילו, Ph.D., מאוניברסיטת טקסס באוסטין, פונה לתעשייה. בעיה רחבה ומתן למטופלים אלטרנטיבה אמינה יותר עם אבחונים מהירים יותר מראש.
CT-Derived Functional Imaging, או CTFI, היא תוכנת טומוגרפיה ממוחשבת שלוקחת מתמטיקה מסובכת, מכניסה אותה לנוסחה הנקראת Integrated Jacobian Formulation ומחשבת במהירות שינויים גדולים בנפח הריאות כאשר מטופל נושם פנימה והחוצה. השיטה מודדת גם שינויים במסת הדם כאשר מטופל שואף ונושף כשהוא במצב רגוע, ודם מוזרם לריאות.
כתוצאה מכך, התוכנה מסייעת לרופאים ולחוקרים לקבל נתוני חולים עקביים, מה שמוביל לאבחנות טובות יותר ולפרטים לגבי היכן למקד טיפולים פוטנציאליים – הכל ללא צבע ניגוד.
אבל זה לא רק עוזר לאלה שאינם יכולים לקבל צבע ניגוד – זה גם עוזר לכל החולים עם בעיות ריאות כמו מחלת ריאות חסימתית כרונית, או COPD וסרטן.
"עד עכשיו, בעיה מרכזית בהערכות נפח הריאות מסריקות CT של שאיפה ונשיפה הייתה שלא ניתן היה לשחזר את התוצאות עבור חולים בודדים", אמר ד"ר נאיר. "במילים אחרות, אם אתה עושה סריקת CT כדי לחשב הבדלי נפח בריאות בפעם הראשונה ואז אתה מנסה לעשות זאת שוב, אתה מקבל תוצאות שונות בכל פעם עבור אותו מטופל, מה שמקשה על האבחון והטיפול.
לדברי נאיר, קרינה אונקולוגית היא תחום אחד שבו הדיוק חיוני בטיפול בגידול סרטני בריאות.
קרינה מכוונת לטיפול בגידול חיונית ואם החולה נושם פנימה והחוצה, אז הגידול יזוז באופן טבעי או ישנה מיקום. זה יכול לגרום לכך שהקרינה תעבור לאזורים אחרים של הריאה ועלולה לגרום ליותר נזק מתועלת".
ד"ר גיריש נאיר, ד"ר, בית החולים האוניברסיטאי Corewell Health William Beaumont ברויאל אוק, מישיגן
באמצעות טכנולוגיית התוכנה החדשה ביותר הזו, החוקרים הראו שהם יכולים להימנע או להגביל קרינה לאזורים נורמליים של הריאות שעשויים להיות ליד גידול במהלך הטיפול. הם גם גילו ששימוש בתוכנה יכול לעזור לרופאים לזהות תסחיף ריאתי על ידי מדידה ומציאת שינויים במסת הדם באמצעות בדיקת CT פשוטה ללא ניגודיות, שאיפה ונשיפה.
"זה חשוב מכיוון שבדרך כלל כאשר אינך יכול להזריק צבע ניגוד, חולים מטופלים באופן תצפיתני בתרופות שבדרך כלל מפחיתות את הסיכון לקרישי דם אך נושאות סיכון לדימום או שצריכים לעבור סריקות גרעיניות שגוזלות זמן ועשויות לכלול הזרקת תרופה רדיואקטיבית או שאיפה של סוג מסוים של גז", אמר ד"ר נאיר. "השיטה שלנו קלה יותר ואינה כוללת אף אחד מאלה".
אבל היתרונות של תוכנה זו לא נעצרים שם.
תוצאות חדשות מוצגות ב-ATS 2024 המראות כיצד תוכנת ההדמיה החדשה הזו יכולה לחזות את התקדמות המחלה עבור חולי COPD לאורך תקופה של 10 שנים, דבר שהטכנולוגיות הנוכחיות לא הצליחו לעשות גם כן. בניתוח רטרוספקטיבי של קבוצה פרוספקטיבית הכוללת 8,583 חולי COPD, צוות המחקר מצא שהם יכולים:
- לשפר את מודל החיזוי של חולים בסיכון למות בהתבסס על תוצאות סריקת CT שאיפה-נשיפה שהושגו בתחילת/ההרשמה.
- להראות התקדמות המחלה בחולים העוברים טיפול ולקבוע אם הטיפול עובד.
- חולי פנוטיפ שעלולים להיות בסיכון גבוה יותר להתקדמות המחלה.
נכון לעכשיו, קסטילו ונאיר מובילים צוות חוקרים במענק של 1.38 מיליון דולר של מכונים לאומיים לבריאות של ארבע שנים לאחרונה, שבודק כיצד מודל למידת מכונה מבוסס CTFI עם סריקות CT יכול להגביר את הדיוק ולהמשיך לעזור לרופאים לזהות טוב יותר. חולים בסיכון להתקדמות המחלה ולשפר את שיעורי ההישרדות של COPD.
"בסופו של דבר, המטרה היא תמיד להבטיח שלרופאים יהיו הכלים הטובים ביותר העומדים לרשותם בעת הטיפול בחולים", אמר ד"ר קסטילו. "ל-AI יש פוטנציאל לקדם את עבודתנו באופן משמעותי על מנת לשפר את בריאות המטופל ולהציל חיים."
