בינה מלאכותית יכולה לסרוק כמויות עצומות של נתונים בריאותיים שאינם קשורים ספציפית למיגרנות, אך ניתן להשתמש בהם כדי לזהות אנשים בעלי נטייה למצב.
מחקר חדש של NTNU – האוניברסיטה הנורבגית למדע וטכנולוגיה – חושף כי מיגרנות עשויות להשאיר דפוס ביולוגי בכל הגוף, שעקבותיו ניתנים לזיהוי על ידי בינה מלאכותית.
ישנן חוסר עקביות רבות באבחון של מיגרנות. נראה שבינה מלאכותית יכולה לעזור לנו לבצע את האבחנה הנכונה".
אנקר סטוברוד, רופא וחוקר כאבי ראש ב-NTNU
חוקרים השתמשו בבינה מלאכותית כדי לנתח מידע שנאסף מיותר מ-43,000 משתתפים במהלך מחקר בריאות ברחבי המחוז, Helseundersøkelsen i Trøndelag (HUNT).
המחקר מראה שניתן לזהות את המצב באמצעות משחק גומלין מורכב בין גנטיקה, מאפיינים קליניים וגורמים סביבתיים.
"מיגרנות הן בעיה בריאותית מרכזית ברחבי העולם ויש לה השפעה ניכרת על איכות החיים. אבחונים מדויקים חשובים כדי שאנשים יוכלו לקבל את הטיפול הטוב ביותר האפשרי", אומר סטוברוד.
בעיה גדולה בבריאות הציבור
מחצית מאוכלוסיית העולם חווה כאבי ראש. עבור חלקם, כאבי הראש כה חמורים שיש להם מיגרנה.
מיגרנה מאופיינת בתסמינים הכוללים כאבי ראש פועמים, רגישות לאור ולקול, הקאות ובחילות. המצב משפיע על כ-15% מהאוכלוסיה הנורבגית והוא הגורם המוביל לנכות בקרב נשים מתחת לגיל 50.
אתגר אחד בזיהוי מיגרנות הוא שהאבחנה מבוססת לחלוטין על תסמינים.
"אין בדיקות דם או בדיקות ביולוגיות אחרות שניתן להשתמש בהן כחלק מתהליך האבחון. כל מה שיש לנו הוא תיאור של האדם את הסימפטומים שלו. אם האבחנה לא נכונה, הטיפול עלול גם לפספס את המטרה. לכן אנחנו בודקים אם נוכל לזהות סמנים ביולוגיים שיכולים לעזור לרופאים לעשות את האבחנה הנכונה", אומר שטוברוד.
זה המקום שבו AI נכנס לתמונה.
הבחנה בין אנשים עם מיגרנה לאנשים בריאים
החוקרים פיתחו מודל AI שיכול להבחין בין אנשים עם מיגרנה לאנשים ללא כאבי ראש. המודל לא קיבל גישה למידע על תסמיני כאב הראש של המשתתפים, אלא הסתמך על נתונים כמו גיל, מין ומידע בריאותי כללי.
"המידע כלל הכל, החל מעצירות ושימוש בתרופות ועד לכאבי גב. כללנו 60 משתנים שונים. העובדה שבינה מלאכותית יכלה לזהות מיגרנה בצורה כה מדויקת מבלי לדעת דבר על כאב הראש עצמו מעידה על כך שהמצב משאיר עקבות שמרחיקים הרבה מעבר להתקפים", אומר סטוברוד.
לא רק שהמחקר הצביע על כך שלמיגרנות יש חתימה ביולוגית ברורה וניתנת למעקב, הוא גם חשף כמה תת-קבוצות נסתרות בעבר של מיגרנה.
ארבע צורות שונות של מיגרנה
באמצעות שיטה שבה AI מחפש באופן עצמאי דפוסים בנתונים, החוקרים ניתחו יותר מ-12,000 אנשים עם צורות שונות של כאב ראש. הניתוח זיהה בתחילה שתי קבוצות עיקריות מובחנות.
הקבוצה הראשונה כללה 1,425 אנשים, יותר מ-90% מהם עמדו בקריטריונים למיגרנה.
לשאר (10,760 אנשים) היו סוגים אחרים של כאבי ראש אשר תאמו רק באופן חלקי את הקריטריונים למיגרנה, או שסבלו מצורות אחרות של כאב ראש לחלוטין.
זה מצביע על כך שבינה מלאכותית הצליחה לזהות פרופיל מיגרנה מובהק ללא תלות בקריטריונים לאבחון מסורתי. התגלית המעניינת ביותר הגיעה כאשר החוקרים בחנו מקרוב את קבוצת המיגרנות ומצאו ארבע תת-קבוצות בעלות מאפיינים שונים:
1. קבוצה של גברים בלבד
תת-קבוצה זו בלטה בבירור מכיוון שכל המשתתפים היו גברים. הממצא עשוי להצביע על כך שלמיגרנה בגברים יש מאפיינים בולטים שלעתים קרובות מסתירים כאשר חוקרים מנתחים נשים וגברים יחד.
2. קבוצה עם כאבי צוואר בולטים
אנשים בקבוצה זו דיווחו על כאבי צוואר משמעותיים בנוסף למיגרנה.
זה יכול לספק תובנות חדשות לגבי הקשר הידוע אך עדיין שנוי במחלוקת בין כאבי צוואר ומיגרנה.
3. קבוצה עם כאבי שרירים ושלד נרחבים, חרדה ודיכאון
לקבוצה זו הייתה שכיחות גבוהה יותר של כאב נרחב, בעיות נפשיות ואתגרים בריאותיים אחרים.
זה יכול לייצג צורה מורכבת יותר של מיגרנה שבה מעורבות מספר מערכות ביולוגיות בו זמנית.
4. קבוצה עם מיגרנה קלאסית
לקבוצה הסופית היו תסמינים שתואמים יותר את ההגדרה הקבועה של מיגרנה, כולל מיגרנה הילה, ללא הבעיות הבריאותיות הנוספות המובהקות שאפיינו את הקבוצות האחרות.
הילה מיגרנה היא קבוצה של תסמינים נוירולוגיים זמניים שיכולים להתרחש לפני או במהלך התקף. לרוב אלו הן הפרעות ראייה כמו אורות מהבהבים, דפוסי זיגזג, כתמים עיוורים או אזורים מנצנצים, אך הם יכולים להיות כרוכים גם בעקצוצים או חוסר תחושה, קושי בדיבור או תסמינים נוירולוגיים אחרים.
הגנטיקה תמכה בהבדלים
החוקרים גם השוו דפוסים גנטיים בין הקבוצות כדי לחקור אם תת הקבוצות שונות ביולוגית.
באופן מסורתי, ציון סיכון מבוסס משמש לחישוב הסיכון הגנטי למחלה בהתבסס על וריאנטים גנטיים קטנים רבים. במחקר NTNU, החוקרים בדקו גם מודלים גנטיים מבוססי AI חדשים יותר.
התוצאות הראו שבינה מלאכותית הייתה הטובה ביותר בהבחנה בין קבוצות המיגרנות השונות.
"זה מחזק את ההשערה שמיגרנה היא לא מחלה אחת, אלא קבוצה מגוונת של מצבים ביולוגיים שונים", אומר סטוברוד.
יכול לסלול את הדרך לטיפול אישי יותר
המחקר מצביע על כך שהאבחון בעתיד עשוי להפוך למונחי נתונים יותר, ולספק כלי נוסף לצד שיקול הדעת הקליני של הרופא ותיאור התסמינים של המטופל.
"עד כה, חלק ניכר מהמחקר על AI בשירותי הבריאות התבסס אך ורק על מספרים וסטטיסטיקות. AI צריך להיבדק על חולים המבקשים עזרה רפואית עבור כאבי ראש. המחקר הזה עדיין חסר. הכלים האלה בינה מלאכותית עדיין לא נבדקו בפרקטיקה הקלינית", אומר Stubberud.
הוא מדגיש שאם לצורות שונות של מיגרנה אכן יש סיבות ביולוגיות שונות, יכולות להיות לכך השלכות גם על הטיפול.
"חלק מהחולים עשויים להגיב טוב יותר לתרופות מסוימות או לאמצעי מניעה מאחרים", אומר סטוברוד.
