אזהרת לב

בפקולטה להנדסה ביו-רפואית בטכניון מציגים פריצת דרך באבחון מוקדם של אי-ספיקת לב. מדובר ב- DeepHHF – מודל חלוצי מבוסס בינה מלאכותית המזהה מטופלים בסיכון גבוה לאי-ספיקת לב וכך מאפשר לנקוט בעניינם צעדים מניעתיים שיחסכו מהם סבל וסכנת חיים. את המחקר שפורסם בכתב העת npj Digital Medicine הובילו פרופ’ יואכים בהר והדוקטורנט ערן זבולוני מהטכניון והשתתפו בו גם חוקרים ורופאים מבתי החולים רמב”ם ושערי צדק, האוניברסיטה העברית ולאומית שירותי בריאות.

אי-ספיקת לב (Heart failure) היא תופעה שכיחה המשפיעה כיום על כ-64 מיליון ברחבי העולם, והיא נפוצה במיוחד בקרב מבוגרים מעל גיל 65 (כ-12% מהם בעולם המפותח). תופעה זו פוגעת באיכות החיים – בתסמינים כגון עייפות, קוצר נשימה, בצקות ומגבלות מאמץ – עד כדי תמותה. לכן נעשים מאמצים רבים לקדם אבחון מוקדם המאפשר להפעיל טיפולים מונעים שבכוחם להציל חיים.

המודל שפיתחו חוקרי הטכניון, DeepHHF, אומן על כ-70 אלף בדיקות שהונגשו למחקר על ידי יחידת החדשנות של לאומית והוא מנתח רישומי אק”ג סטנדרטיים המתקבלים במשך יממה בבדיקות ביתיות (הולטר), ועל סמך הממצאים מזהה מטופלים המצויים בסיכון גבוה. מודל זה מזהה ברישומי האק”ג הפרעות זעירות שקשה לאתר בעין אנושית, וכך מייצר התרעה מוקדמת מאוד – לעתים שנים לפני מועד ההתממשות של הסיכון הלבבי.

לדברי המחבר הראשי של המאמר, פרופ’ יואכים בהר, “למיטב ידיעתנו אין כיום שום מודל שבכוחו לנבא את הסיכון האמור חמש שנים מראש על סמך תרשימי אק”ג-הולטר (Holter ECG) גולמיים. המשמעות היא שבאמצעות כלים סטנדרטיים ולא פולשניים מספק המודל שלנו נתונים חיוניים לזיהוי מוקדם ולנקיטת צעדי מניעה שבכוחם למנוע אשפוזים, סבל ותמותה.”

עוד השתתפו במחקר ד”ר רונית אלמוג מהטכניון ורמב”ם, מיכאל גליקסון משערי צדק, שני ברימר ביטון מהטכניון, ד”ר אילן גרין ויזהר לאופר מלאומית שירותי בריאות ועופר אמיר מהדסה.

למאמר לחצו כאן