בינה מלאכותית יכולה לשפר תזונה תוך ורידית לתינוקות מוקדמים, כך הראה מחקר רפואי סטנפורד. המחקר, שיפרסם 25 במרץ ב רפואת טבעהוא בין הראשונים להדגים כיצד אלגוריתם AI יכול לאפשר לרופאים לקבל החלטות קליניות טובות יותר עבור ילודים חולים.
האלגוריתם משתמש במידע ברשומות הרפואיות האלקטרוניות של Preemies כדי לחזות אילו חומרים מזינים הם צריכים ובאילו כמויות. כלי ה- AI הוכשר על נתונים מכמעט 80,000 מרשמים בעבר לתזונה תוך ורידית, שקשורה למידע על אופן הצעתה של החולים הזעירים.
השימוש ב- AI כדי לסייע בקביעת תזונה IV עלול להפחית שגיאות רפואיות, לחסוך זמן וכסף ולהקל על הטיפול במקומות בהגדרות של משאבים נמוכים, אמרו החוקרים. תזונה IV, הידועה גם בשם תזונה Parenteral Total Parenteral, היא הדרך היחידה להאכיל מקדמות שנולדו לפני שמערכות העיכול שלהן בוגרות מספיק כדי לספוג חומרים מזינים.
כרגע אנו מגלים מרשם TPN לכל תינוק, באופן אינדיבידואלי, כל יום. אנו עושים את זה מאפס ומספקים להם את זה. תזונה Parenteral Total היא המקור הגדול ביותר לטעות רפואית ביחידות טיפול נמרץ בילודים, הן בארצות הברית והן ברחבי העולם. "
NIMA AGHAEEPOUR, PhD, מחבר לימודים בכיר, פרופסור חבר להרדמה, רפואת פרואופרטיבי ורפואת כאב ורפואת ילדים
לא רק ש- Explory נוטה לשגיאות, אלא שהוא גם מקשה על הרופאים לדעת אם הם קיבלו את הנוסחה נכון. אין בדיקת דם כדי למדוד אם פרמי קיבל את המספר הנכון של קלוריות בכל יום, למשל, ובניגוד לתינוקות לטווח מלא, טרמיות לא בהכרח בוכות כשהם רעבים ומראים שביעות רצון כשהם מלאים.
"תזונה היא אחד התחומים של טיפול נמרץ בילודים, שם אנו חלשים ביותר", אמר שותף המחקר דייוויד סטיבנסון, ד"ר, ניאונטולוג ופרופסור הרולד ק. פבר ברפואת ילדים.
"אנחנו לא יכולים להתקרב למה שהשליה עושה," אמר.
תהליך איטי
כ -10% מהתינוקות נולדים בטרם עת, כלומר לפחות שלושה שבועות לפני תאריכי הידידה שלהם. תינוקות שנולדו יותר משמונה שבועות מוקדם אינם מוכנים לספוג חומרים מזינים דרך מעיים שלהם ודורשים הזנת IV. בנוסף, חלק מהקודמים חווים סיבוכים במערכת העיכול של לידה מוקדמת וזקוקים לתזונה IV בזמן שהמעי מרפא.
נכון לעכשיו, תזונה IV נקבעת מדי יום לחולים אלה על בסיס אינדיבידואלי. החולים זקוקים למקרון תזונה, אבני הבניין המולקולריות של חלבון, שומן ופחמימות; מיקרו -תזונה כמו ויטמינים, מינרלים ואלקטרוליטים; ותרופות כמו הפרין, המתווספת לתכשיר ה- IV להפחתת הסיכון לקרישי דם. המרשמים הנוכחיים מבוססים על גורמים כמו משקל התינוק, שלב ההתפתחות ותוצאות עבודת המעבדה שלהם.
מתן מרשמים אלה דורש קלט מששה מומחים העובדים יחד בתהליך רב -תורני: ניאונטולוג או רוקח כותב כל מרשם, הנבדק על ידי דיאטנית להרכב מזין ועל ידי רוקח שני לבטיחות. המרשם עובר לבית מרקחת מורכב, שם הוא מוכן, ואז ליחידה לטיפול נמרץ בילודים, שם אחות אחת נותנת ל- IV ואחות שנייה בדיקות כפולות שכל מטופל מקבל את ההכנה הנכונה.
"זו תרופה בסיכון גבוה מכיוון שמדובר בתערובת של הרבה דברים שונים", אמר מחבר המחקר שותף שבנאם גאסרי, פארמר, מנכ"ל ומנהל רוקחות ראשי בבריאות ילדים ברפואה סטנפורד. "אם היינו מייצרים TPNs מוכנים לשימוש, זה היה מועיל מאוד. אני חושב שזה יהיה בטוח יותר עבור חולים."
לקראת נוסחאות סטנדרטיות
החוקרים תהו אם הם יכולים להשתמש ב- AI כדי לעזור לספק לבתי חולים נוסחאות תזונתיות מיוצרות ומוכנות לשימוש.
אלגוריתם ה- AI שלהם הוכשר על 10 שנים של נתוני רשומות רפואיות אלקטרוניות מהיחידה לטיפול נמרץ בילודים בבית החולים לוסיל פקארד לילדים סטנפורד, כולל 79,790 מרשמים לתזונה IV של 5,913 חולים בטרם עת. לאלגוריתם הייתה גם גישה למידע על התוצאות הרפואיות של המטופלים, מה שמאפשר לו למצוא דפוסים עדינים שחיברו את רמות התזונה לבריאות התינוקות. למרות שהרופאים לא תמיד קיבלו כל מרשם קודם לכן בדיוק, נפח הנתונים עזר להתגבר על בעיה זו, מה שמאפשר לאלגוריתם ללמוד בצורה כללית על מה שעובד עבור תינוקות במצבים רפואיים שונים.
"זה כוח של AI: לפעמים נתונים לא מושלמים מספיק טובים כל עוד יש לך הרבה מהם," אמר Aghaeepour.
לאחר אימונים בעשור של נתוני המטופלים, האלגוריתם קיבץ מרשמים מזינים דומים כדי לקבוע כמה נוסחאות סטנדרטיות יענו על צרכי התזונה של כל המטופלים, ומה ייכנס לכל אחד מהם.
"תהינו: מה אם נעשה שלוש נוסחאות סטנדרטיות, או 10 או 100?" אמר אגאיאפור. "מסתבר שעם 15 נוסחאות מובחנות לתזונה IV, מה שאתה ממליץ די דומה למדי למה שהרופאים, הרוקחים והדיאטנים היו עושים בכל מקרה. אבל אז ניתן להשתמש ב -15 הנוסחאות מבוססות AI כדי לשפר משמעותית את המהירות והבטיחות."
יתר על כן, החוקרים הראו כי אלגוריתם ה- AI יכול להשתמש בנתונים מהרישומים הרפואיים האלקטרוניים של המטופלים כדי לחזות אילו מתוך 15 הנוסחאות שכל אחד תינוק עשוי להזדקק לו, וזה יכול להתאים את ההמלצות בכל יום, ככל שהמטופלים גדלו ומצבם הרפואי השתנה. לכן, האלגוריתם עשוי להמליץ לתינוק ספציפי לדרוש פורמולה מס '8 למשך חמישה ימים, ואז פורמולה מס' 3 למשך שבוע, ואז פורמולה מס '14 לכמה ימים וכן הלאה.
כדי לבדוק כיצד גישה זו תערום נגד מרשמים אמיתיים, צוות המחקר יצר מבחן עבור 10 ניאונטולוגים: הרופאים הוצגו מידע קליני עבור חולי עבר, לצד מרשמי התזונה IV שהם קיבלו בפועל והמרשמים שהאלגוריתם ימליץ עליהם. לא נאמר לרופאים איזה מרשם היה איזה; הם נשאלו מה הם חושבים שהם טובים יותר. הרופאים העדיפו בעקביות את המרשמים שנוצרו על ידי AI על המרשמים האמיתיים.
החוקרים השתמשו גם ב- AI כדי לסרוק את הרשומות הרפואיות האלקטרוניות מחולי עבר, ומחפשים מקרים בהם מרשם התזונה בפועל של המטופל היה שונה בתכלית ממה שה- AI היה ממליץ. עבור אותם חולים, הסיכון לתמותה, אלח דם ומחלות מעי היה גבוה משמעותית מאשר עבור חולים שהמרשמים שלהם תואמים את מה שה- AI היה המליץ, הם מצאו.
הצוות גם אישר את מודל ה- AI באמצעות נתונים אמיתיים מאוניברסיטת קליפורניה, סן פרנסיסקו (כולל 63,273 מרשמי תזונה מ -3,417 חולים) ומצא כי המודל עשה עבודה טובה בחיזוי צרכי התזונה לאוכלוסייה זו.
שלבים ליישום
השלב הבא יהיה לנהל ניסוי קליני אקראי בו חלק מהמטופלים מקבלים מרשמים מזינים בשיטה הידנית, אחרים מקבלים מרשמים מומלצים ב- AI והחוקרים רואים כיצד כל קבוצה מתעכבת.
בהנחה שהמערכת מיושמת, הצוות מתכנן לרשום רופאים ורוקחים להמשיך לבדוק את המלצות ה- AI ולהתאים את המרשמים במידת הצורך.
"המלצת ה- AI מבוססת על כל המידע שנוסף לתיעוד הרפואי האלקטרוני של המטופל, כך שאם משהו חסר מהרישום, ההמלצה לא תהיה מדויקת", אמר גאסרי. "אנו זקוקים לקלינאי שיסתכל על זה וביקורת."
אולם ברגע שלמרשם אישור רפואי, ניתן היה לתת את אחת מ -15 הנוסחאות התזונתיות הסטנדרטיות, על מדף בית חולים, למטופלת מייד, הוסיפה.
השימוש בנוסחאות סטנדרטיות יהפוך גם את תזונה IV לנגישה יותר ופחות יקרה, מכיוון שהיא כבר לא תדרוש את צוות המומחים הגדול המעורב כעת, וגם לא גישה לבית מרקחת מורכב. זה יכול להיות יתרונות לבתי חולים במדינות בעלות הכנסה נמוכה או בהגדרות אחרות של משאבים נמוכים.
"זה משקף את תקוותנו לאופן בו AI ישפר את הרפואה: מה שהיא הולכת לעשות זה לשפר את הרופאים ולהפוך את הטיפול העליון לנגיש יותר", אמר סטיבנסון. "יש לקוות שזה גם ייתן לרופאים שלנו יותר זמן לעשות את הדברים שהמחשבים לא יכולים לעשות, כמו לבלות עם תינוקות ומשפחותיהם, להקשיב להם ולספק נוחות והרגעה."
מדענים מאוניברסיטת דרום קליפורניה קק לרפואה ובית החולים לילדים בלוס אנג'לס תרמו למחקר.
עבודה זו נתמכה על ידי המוסדות הלאומיים לבריאות (Grant R35GM138353), המרכז הלאומי לקידום מדעי התרגום (Grant UL1TR001872), המכון הלאומי של יוניס קנדי, לבריאות הילד והתפתחות אנושית (גרנט R42HD15517), בורו -קרן, קרן ה ', א.ש. מכון המחקר באמצעות תוכנית המחקר התרגומי של סטנפורד, קרן הטכנולוגיה של Stanford High Perfect ו- Stanford Biodesign. פרויקט זה נתמך גם על ידי המרכז הלאומי לקידום מדעי התרגום, מכוני הבריאות הלאומיים, באמצעות מכון מדעי קליני ותרגומי UCSF.
