שיטות טיפול ראשוניות מעטות מיועדות לאיתור בזמן של מחלת אלצהיימר ודמנציות קשורות. הזמן המוגבל שרופאים ראשוניים מסוגלים לבלות עם המטופלים, הצורך להתמקד בבעיות הבריאותיות שהביאו את המטופל למרפאה, כמו גם הסטיגמה של מחלת אלצהיימר ודמנציה הם סיבות מרכזיות לחוסר הכרה במצב.
חוקרים הוכיחו ששיטת בינה מלאכותית דיגיטלית מלאה בעלות אפסית לאיתור דמנציה ניתנת להרחבה על פני מרפאות טיפול ראשוני ללא זמן נוסף לרופאים.
בניסוי קליני אקראי פרגמטי בעולם האמיתי של יותר מ-5,000 מטופלים משיטות טיפול ראשוני, חוקרים ממכון Regenstrief, מבית הספר לרפואה של אוניברסיטת אינדיאנה, Eskenazi Health, בית הספר לרפואה של אוניברסיטת מיאמי ואוניברסיטת Lamar, בדקו גישה כפולה המשלבת את מערכת הדירוג המהירה של דמנציה (QDRS) – כלי בן 10 שאלות שנקרא מטופל, אמנותי (AI) סמן דיגיטלי פסיבי. שיטת השילוב של כלים אלו העלתה את שיעור האבחנות החדשות של אלצהיימר ודמנציה קשורה ב-31 אחוז בהשוואה לטיפול הרגיל, כל זאת מבלי לדרוש זמן נוסף לרופא או בדיקות יקרות.
כלי הבינה המלאכותית, שנמצא בפיתוח במשך יותר מ-10 שנים ב-Regenstrief על ידי מדען המחקר Malaz Boustani, MD, MPH וצוותו, הוא אלגוריתם למידת מכונה המשתמש בעיבוד שפה טבעית כדי לנתח נתונים מרשומות בריאות אלקטרוניות (EHRs). הוא מזהה מידע כגון בעיות זיכרון, דאגות בכלי הדם וגורמים אחרים הקשורים לדמנציה.
"בהתבסס על יותר מ-50 שנה של חדשנות במדעי הבריאות הדיגיטליים ולמידת מכונה, הסמן הדיגיטלי הפסיבי הזה שפותח במכון רגנסטריף הוא כעת קוד פתוח", אמר ד"ר בוסטאני, חבר סגל רגנסטריף ו-IU בית הספר לרפואה.
בהתאם למסורת של Regenstrief של מתודולוגיית רשומות רפואיות פתוחות, אין עמלת רישוי – רק העלות הבסיסית של הפריסה שלה, בדומה לאופן שבו הייתם פורסים כל אפליקציה. כל מערכת בריאות עם רישום רפואי אלקטרוני והצוות המתאים יכולה ליישם אותה. זה אפס עלות ואינו דורש זמן לרופא".
מלאז בוסטאני, מכון רגנסטריף
מעבר לגילוי הגובר, הגישה הדיגיטלית המשולבת הובילה גם לעלייה של 41 אחוזים בהערכות אבחנתיות עוקבות, כגון הדמיה עצבית ובדיקות קוגניטיביות, מה שמציע טיפול דמנציה מוקדם יותר ונגיש יותר לאוכלוסיות שמערכת הבריאות אינה משרתת אותה באופן מסורתי.
"זו הגישה הניתנת להרחבה ביותר לגילוי מוקדם שאני מכירה", אמר ד"ר בוסטאני, שהוא המחבר הראשי של הניסוי הקליני לזיהוי דיגיטלי של דמנציה בטיפול ראשוני. "רוב שיטות הגילוי המוקדם דורשות לפחות חמש דקות מזמנו של הרופא ולעיתים קרובות מגיעות עם דמי רישוי. הגישה הכפולה שלנו, לעומת זאת, דורשת אפס זמן או כסף לרופא".
הניסוי, שנערך בתשעה מרכזי בריאות פדרליים מוסמכים של Eskenazi Health Center באינדיאנפוליס, הטמיע את ה-QDRS והסמן הדיגיטלי הפסיבי ישירות בתיעוד הבריאות האלקטרוני של Epic. המערכת הזמינה אוטומטית מטופלים בני 65 ומעלה להשלים את סקר ה-QDRS הקצר דרך פורטל המטופלים שלהם, בעוד שאלגוריתם הסמנים הדיגיטליים הפסיביים ניתח באופן רציף נתונים קליניים קיימים כדי לסמן מטופלים בסיכון. התוצאות הופיעו אוטומטית בתיבת הדואר האלקטרוני של הרופא, מה שהוביל להערכה נוספת רק בעת הצורך – ללא צורך בתוספת זמן, צוות או בדיקה ידנית.
"מה שעוצמתי בגישה הזו הוא שהיא עוזרת ליישר את מגרש המשחקים", אמרה זינה בן מיילד, PhD, מדענית קשורה ל-Regenstrief ופרופסור באוניברסיטת Lamar, שפיתחה את כלי הסמן הדיגיטלי הפסיבי לצד ד"ר בוסטאני. "על ידי הטמעת הכלים הללו ישירות בתיעוד הבריאות האלקטרוני, נוכל להגיע למטופלים שאחרת עלולים להתעלם מהם – כדי להבטיח שלכולם, ללא קשר לרקע או למשאבים, תהיה אותה הזדמנות לגילוי מוקדם וטיפול."
"מערכת דירוג דמנציה מהירה תוכננה להעצים חולים ומשפחות לדווח על שינויים קוגניטיביים בקלות ובמהירות", אמר ג'יימס א' גאלווין, MD, MPH, פרופסור לנוירולוגיה ומנהל המרכז המקיף לבריאות המוח בבית הספר לרפואה של אוניברסיטת מיאמי מילר. "בשימוש עם כלים דיגיטליים כמו הסמן הדיגיטלי הפסיבי של Regenstrief, נוכל להביא את הגילוי המוקדם לקנה מידה – ביעילות וביעילות."
פריצת דרך זו מייצגת צעד גדול קדימה בתרגום AI ותוצאות המדווחות על ידי מטופלים לטיפול קליני יומיומי. על ידי שילוב כלים דיגיטליים ניתנים להרחבה הפועלים בצורה חלקה בתוך מערכות בריאות קיימות, צוות המחקר הדגים כיצד טכנולוגיה יכולה לחזק את הגילוי המוקדם, להפחית עומסים על צוותי טיפול ראשוני ולשפר את התוצאות עבור מבוגרים.
"עבודה זו מייצגת את השלב הבא במורשת חצי המאה שלנו ב-Regenstrief – שימוש בנתונים, חדשנות וחמלה כדי לשנות את אספקת שירותי הבריאות", אמר ד"ר בוסטאני. "הראינו שאפשר להביא את הכוח של בינה מלאכותית ותוצאות מדווחות על ידי מטופלים ישירות לתוך המרפאה – בצורה חלקה, במחיר סביר ובקנה מידה".
