כדי לאבחן מצבי לב, לרבות התקפי לב והפרעות בקצב הלב, רופאים מסתמכים בדרך כלל על אלקטרוקרדיוגרמות של 12 עופרת (ECG) – סידורים מורכבים של אלקטרודות וחוטים הממוקמים סביב החזה והגפיים כדי לזהות את הפעילות החשמלית של הלב. אבל אק"ג אלה דורשים ציוד ומומחיות מיוחדים, ולא לכל המרפאות יש את היכולת לבצע אותם.
כעת, צוות של מדענים וקלינאים מ-Scripps Research הראה שניתן לאבחן מצבי לב בצורה מדויקת פחות או יותר באמצעות שלוש אלקטרודות בלבד וכלי בינה מלאכותית (AI). במחקר שפורסם ב-1 באוגוסט 2024, ב npj רפואה דיגיטלית, המדענים מדווחים כי אלגוריתם הבינה המלאכותית שלהם יכול ליצור מחדש א.ק.ג מלא של 12 עופרת עם נתונים משלושה מובילי א.ק.ג בלבד. יתרה מכך, רופאים יכולים לזהות התקפי לב כמעט באותו דיוק כאשר הם בודקים את ה- AI שנוצרו בהשוואה ל- 12-leads ECGs מקוריים.
זה פותח את הדלת למטופלים שיוכלו לקבל נתונים קליניים איכותיים ורגישים לזמן מבלי לנסוע למקום שיש בו א.ק.ג של 12 עופרת. סביר להניח שזה אומר לא רק גישה מוגברת לטכנולוגיית ECG, אלא הפחתת עלויות ושיפור בטיחות המטופל".
אוון מיוז, MD, PhD, קרדיולוג, מוביל הגנומיקה הקרדיווסקולרית במכון התרגום של Scripps Research, עוזר פרופסור לרפואה מולקולרית ב-Scripps Research ומחבר בכיר של המאמר החדש
כדי לבנות את כלי הבינה המלאכותית החדש, הצוות השתמש בנתונים של יותר מ-600,000 א.ק.ג 12 עופרת שנאספו ממטופלים. לכמחצית מאותם א.ק.ג. היו מקצבי בריאות תקינים, בעוד שלשאר היו מגוון מצבי לב. Giorgio Quer, PhD, מנהל בינה מלאכותית ב- Scripps Research Translational Institute, עוזר פרופסור לרפואה דיגיטלית ב- Scripps Research ומחבר בכיר שותף של המאמר, אז החל לבדוק אילו שילובים של שתיים או שלוש אלקטרודות בלבד יכולים לשמש ל- AI ליצור מחדש את נתוני 12 הלידים.
"ידענו שהלידים קשורים איכשהו. אלגוריתמי למידה עמוקה אפשרו לנו לעבד מערך נתונים גדול מאוד ולהבין את היחסים הללו בין הלידים, מה שאיפשר את השחזור של 12 הלידים המלאים. התחלנו בתקווה לקבל שחזור מלא מגוף בלבד. לידים, כי אלה הם הקלים ביותר להגדיר ללא מומחים", אומר Quer. "אבל גילינו שקיבלנו נתונים הרבה יותר טובים כשהוספנו גם מוביל בחזה".
לאחר מכן החוקרים לקחו סט של 238 אק"ג, כאשר מחציתם הראו סימנים להתקף לב. הם הראו לקרדיולוגים את ה-ECG המקורי של 12 עופרת או א.ק.ג ששוחזר על ידי AI תוך שימוש בנתונים משלושת הלידים שנבחרו. הקרדיולוגים לא יכלו לזהות מי זה מה, והם גם זיהו נכון מדדי התקף לב ב-81.4 אחוזים מהמקרים בא.ק.ג שנוצרו בינה מלאכותית – קרוב מאוד לרמת הדיוק של 84.6 אחוזים של א.ק.ג. 12-עופרת מקוריים.
"היה חשוב לנו שלא רק שנראה שהאלגוריתם הזה עובד ברמה הטכנית, אלא שהנתונים שנוצרו על ידי האלגוריתם ניתנים לפירוש מדויק על ידי קרדיולוגים", אומר קוו.
החוקרים אומרים כי לפני שניתן יהיה להשתמש באלגוריתם לקבלת החלטות קליניות, יהיה צורך במחקרים פרוספקטיביים עם אוכלוסיות חולים שונות ובמסגרות קליניות שונות. עם זאת, אם הכלי ימשיך לתפקד היטב, הוא עשוי לפתוח את הדלת לבדיקות א.ק.ג. המתבצעות במסגרות חדשות עם ציוד ורופאים פחות מיוחדים – ולמטופלים, המשמעות היא אבחונים וטיפולים מהירים יותר.
"זהו מקרה אופטימלי עבור AI-; נטילת כמה לידים של האלקטרוקרדיוגרמה (12-leads)-; כדי להפוך אותה לאינפורמטיבית להפליא, שיש לה השלכות מעשיות גדולות על מטופלים בעתיד", אומר אריק טופול, MD, מנהל מייסד מכון התרגום של Scripps Research וסגן נשיא בכיר של Scripps Research.
המחקר הוא חלק מתיק עבודות הולך וגדל המרחיב את השימוש בכלי בינה מלאכותית במיון ואבחון מצבי לב. בשנת 2023, הקבוצה של Quer דיווחה כי מדבקת א.ק.ג בודדת שנלבשה במשך שבועיים יכולה לעזור לקבוע אילו מטופלים היו בסיכון הגבוה ביותר לפרפור פרוזדורים.
"העבודה החדשה הזו היא רק דוגמה אחת לאופן שבו אנחנו יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לאפשר דברים שלעולם לא יכולנו לעשות בעבר", אומר Quer.
