בדיקת אק"ג ובינה מלאכותית זיהו סיכון לאי ספיקת לב ולתמותה

מחקר חדש, פרי שיתוף פעולה של חוקרי רמב"ם ו"מאיו קליניק", ארה"ב, הראה כי בעזרת כלים פשוטים הזמינים במרכזים רפואיים רבים, ניתן לנבות את סיכוייהם של חולים במחלות שריר דלקתיות לחלות באי ספיקת לב ואף לנבא באחוזים גבוהים מי מהם עלול למות.

המחקר, אותו מוביל ד"ר שחר שלי, ראש תחום מחלות עצב-שריר במחלקת נוירולוגיה ברמב"ם, יחד עם חוקרי המחלקה הקרדיולוגית במרכז הרפואי מאיו קליניק, בוצע בשני שלבים והתמקד בחולי המחלקה אשר טופלו בעבר בבית החולים האמריקאי.

בשלב הראשון לקחו החוקרים את כלל החולים אשר במשך 20 שנים (2000-2020) קיבלו אבחנה של מחלות שריר דלקתיות (89 מטופלים). בשלב השני, בעזרת איסוף תרשימי אק"ג פשוטים באותה תקופה ופיתוח של אלגוריתם בינה מלאכותית, הצליחו החוקרים לזהות מי מהם צפוי לסבול ממעורבות שריר הלב כחלק מהמחלה.

ד"ר שחר שלי, ראש תחום מחלות עצב-שריר, מחלקת נוירולוגיה ברמב"ם.""השימוש בבינה מלאכותית ככלי מחקרי מהיר ומדויק על אק"ג, חוסך זמן רב ועלויות". ילום: דוברות רמב"ם

על פי תוצאות המחקר, האלגוריתם הצליח לנבא מעורבות של שריר הלב ברגישות של 80%. ממצא מעניין נוסף הוא שבקבוצת חולים עם אק"ג ואקו תקינים למראה, האלגוריתם ניבא מעורבות של שריר הלב עוד לפני האבחון באמצעים סטנדרטים. פרט לזיהוי מעורבות שריר הלב בחולים הללו, המודל האבחוני שנחקר, תפקד טוב בניבוי תמותה, כאשר במטופלים שסומנו כחולים עם "סיכון גבוה" נרשמו אחוזי תמותה שהיו גבוהים פי שבעה בהשוואה לאחרים.

מחלות שריר דלקתיות הן מחלות מורכבות ומסכנות חיים שיכולות לגרום לתמותה ונכות משמעותית. ידוע כי לחלק רב מחולים אלה יש מעורבות של שריר הלב, מה שגורם לעלייה נוספת בתמותה ומהווה אינדיקציה לטיפול אינטנסיבי. באי ספיקת לב, לרוב בשל בעיה בחדר השמאלי, מתקשה הלב לספק את הדרישות המטבוליות של האיברים השונים בגוף, דבר הגורם לקוצר נשימה, לעייפות ולבצקת.

לדבריו של ד"ר שלי, מחקר זה עומד בחזית המדע ומאפשר את הבסיס לזיהוי מוקדם של מטופלים בסיכון לאי ספיקת לב: "בהמשך הדרך, השימוש במודל הזה יאפשר מתן טיפולים מתאימים בשלב מוקדם, עוד לפני הידרדרות מצבם הרפואי של המטופלים", הוא מסביר. "אנחנו מדברים פה על מניעת תחלואה קשה ואפילו מקרי מוות".

מנקודת מבט מחקרית-טכנית, מסביר ד"ר שלי, "השימוש בבינה מלאכותית, ככלי מחקרי מהיר ומדויק על אק"ג, חוסך זמן רב ועלויות. השיטה שבה ביצענו את המחקר פותחת פתח למחקרים אחרים, אשר עושים שימוש באק"ג ככלי מחקרי בבתי חולים בהם אקו לב לא זמין מיד לכל חולה. טכנולוגיית בינה מלאכותית ממשיכה לחולל תמורות מהפכניות בתחומים כמו פיתוח תרופות וזיהוי מוקדם של חולים בסיכון גבוה להתערבות. המחקר בשיתוף פעולה עם 'מאיו קליניק' ממשיך וישנם עוד פרויקטים רבים בפתח".