ממוגרפיה, בעזרת מודלים של בינה מלאכותית (AI), עשויים לחשוף הרבה יותר מסרטן, על פי מחקר שהוצג במפגש המדעי השנתי של המכללה האמריקאית לקרדיולוגיה (ACC.25). הממצאים מדגישים כיצד ניתן להשתמש בכלי סינון סרטן חשובים אלה גם כדי להעריך את כמות הצטברות הסידן בעורקים ברקמת השד – אינדיקטור לבריאות הלב וכלי הדם.
המרכזים האמריקניים לבקרת מחלות ומניעה ממליצים לנשים בגיל העמידה והבוגרות לקבל ממוגרפיה-צילום רנטגן של השד-למסך לסרטן שד כל שנה או שנתיים. כ -40 מיליון ממוגרפיה מבוצעים בארצות הברית מדי שנה. אמנם ניתן לראות הסתיידות של עורקי חזה על התמונות שהתקבלו, אך בדרך כלל לא מכמתים או מדווחים על מידע זה לנשים או לקלינאים שלהם. המחקר החדש, שהשתמש בטכניקת ניתוח תמונות AI שלא נעשה בו שימוש בעבר בממוגרפיה, מדגים כיצד AI יכול לעזור למלא פער זה על ידי ניתוח אוטומטי של הסתיידות עורקי השד ותרגום התוצאות לציון סיכון לב וכלי דם.
אנו רואים הזדמנות לנשים להוקרן לסרטן וגם לקבל גם מסך לב וכלי דם מהמוגרפיה שלהן. המחקר שלנו הראה כי הסתיידות עורקי השד היא חיזוי טוב למחלות לב וכלי דם, במיוחד בקרב חולים מתחת לגיל 60. אם אנו מסוגלים לסקר ולזהות חולים אלה מוקדם, אנו יכולים להפנות אותם לקרדיולוג להערכת סיכון נוספת. "
תיאו דפמד, MD, PhD, עמית פוסט -דוקטורט באוניברסיטת אמורי באטלנטה וסופר הראשי של המחקר
מחלות לב הן הגורם המוביל למוות בארצות הברית אך נותר לאבחן בקרב נשים ויש גם מודעות מפגרת. החוקרים אמרו כי השימוש בכלי בדיקת ממוגרפיה המאפשרים AI יכול לעזור בזיהוי יותר נשים עם סימנים מוקדמים של מחלות לב וכלי דם על ידי ניצול טוב יותר של בדיקות סינון שנשים רבות מקבלות באופן שגרתי.
הצטברות סידן בכלי דם היא סימן לנזק קרדיווסקולרי הקשור למחלות לב או הזדקנות בשלב מוקדם. מחקרים קודמים הראו כי נשים עם הצטברות סידן בעורקים עומדות בסיכון גבוה יותר של 51% למחלות לב ושבץ מוחי.
כדי לפתח את כלי המיון ששימש למחקר זה, החוקרים אימנו מודל AI למידה עמוקה לפילוח כלי שיט מסוינים בתמונות ממוגרפיה-המופיעים כפיקסלים בהירים בצילומי רנטגן-ולחשב את הסיכון העתידי לאירועים לב וכלי דם על בסיס נתונים שהתקבלו מנתוני הרשומה האלקטרונית. גישת הפילוח היא המפרידה בין מודל זה לבין מודלים קודמים של AI שפותחו לניתוח הסתיידות של עורקי שד. החוקרים אמרו כי המודל מתחזק גם על ידי השימוש בו במערך נתונים גדול לאימונים ובדיקה, שכללו תמונות ורישומי בריאות של למעלה מ 56,000 חולים שעברו ממוגרפיה ב- Emory Healthcare בין 2013 ל- 2020 והיו להם לפחות חמש שנות נתוני רישומי בריאות אלקטרוניים מעקב.
"התקדמות בלמידה עמוקה ו- AI הפכו את זה להרבה יותר אפשרי לחלץ ולהשתמש במידע נוסף מתמונות כדי ליידע את ההקרנה האופורטוניסטית", אמר דפמדי.
הממצאים הכוללים הראו שהמודל החדש ביצע היטב באפיון הסיכון הקרדיווסקולרי של המטופלים כנמוך, בינוני או חמור על סמך תמונות ממוגרפיה. לאחר חישוב הסיכון למות מכל סיבה שהיא או סבל מהתקף לב חריף, שבץ מוחי או אי ספיקת לב בשנתיים וחמש שנים, המודל הראה כי שיעור האירועים הרציניים הללו קרדיווסקולריים עלה עם רמת הסתיידות עורקי השד בשניים משלוש קטגוריות הגילאים שהוערכו-נגלות מתעצמות בגיל 60 ובגיל 60-80, אך לא בשל אלה מעל גיל 80. התערבויות, אמרו החוקרים.
התוצאות הראו גם כי נשים עם הרמה הגבוהה ביותר של הסתיידות עורקי השד (מעל 40 מ"מ2) היה שיעור נמוך משמעותית של חמש שנים של הישרדות ללא אירועים מאשר אלה עם הרמה הנמוכה ביותר (מתחת ל -10 מ"מ2). לדוגמה, 86.4% מאלו עם הסתיידות עורקי השד הגבוהה ביותר שרדו במשך חמש שנים לעומת 95.3% מאלו עם רמת ההסתיידות הנמוכה ביותר. זה מתורגם לכ- פי 2.8 מהסיכון למוות תוך חמש שנים בקרב חולים עם הסתיידות עורקי שד קשה בהשוואה לאלה עם הסתיידות עורקי שד מועטה עד ללא מעט.
מודל ה- AI פותח כשיתוף פעולה בין Emory Healthcare למרפאת מאיו ואינו זמין כיום לשימוש. אם היא מעבירה אימות חיצוני ומקבל אישור ממינהל המזון והתרופות האמריקני, החוקרים אמרו כי הכלי יכול להיות זמין מסחרית עבור מערכות בריאות אחרות כדי לשלב בעיבוד שגרתי של ממוגרפיה וטיפול במעקב. החוקרים מתכננים גם לחקור כיצד ניתן להשתמש במודלים של AI דומים להערכת סמנים ביולוגיים במצבים אחרים, כמו מחלות עורקים היקפיים ומחלות כליות, שעלולות להיות מופצות מממוגרפיה.
