הדמיה תרמית של הפנים ובינה מלאכותית מנבאות במדויק מחלת לב כלילית

מחקר שפורסם בכתב העת BMJ Health & Care Informatics מצא כי שילוב של הדמיה תרמית של הפנים ובינה מלאכותית (AI) יכול לחזות במדויק מחלת עורקים כליליים (CAD). השיטה הלא פולשנית, בזמן אמת, נמצאה יעילה יותר משיטות מסורתיות וניתן ליישם אותה בפועל הקליני כדי לשפר את דיוק האבחון ואת זרימת העבודה, אם תיבדק באוכלוסיות חולים גדולות יותר ומגוונות יותר מבחינה אתנית, כך מציעים החוקרים.

ההנחיות הנוכחיות לאבחון מחלת עורקים כליליים מסתמכות על הסתברויות גורמי סיכון, שאינן תמיד מדויקות או ניתנות ליישום באופן נרחב, אומרים החוקרים. בעוד שניתן להשלים שיטות אלו עם כלי אבחון אחרים, כגון אק"ג, אנגיוגרפיה ובדיקות דם, הן לרוב גוזלות זמן ופולשניות, מוסיפים החוקרים.

הדמיה תרמית, אשר רושמת את התפלגות ושינויי הטמפרטורה על פני השטח של אובייקט על ידי גילוי קרינה אינפרא אדומה, אינה פולשנית. היא הוכיחה את עצמה ככלי מבטיח להערכת מחלות, שכן היא יכולה לזהות אזורים של זרימת דם לא תקינה ודלקת על סמך דפוסי טמפרטורת העור.

הופעתן של טכנולוגיות למידת מכונה (AI), עם יכולתן לחלץ, לעבד ולשלב מידע מורכב, יכולה לשפר את הדיוק והיעילות של אבחון הדמיה תרמית.

החוקרים יצאו לבחון את האפשרות להשתמש בהדמיה תרמית בשילוב עם בינה מלאכותית כדי לחזות במדויק את נוכחותה של מחלת עורקים כליליים ללא צורך בשיטות פולשניות וגוזלות זמן בקרב 460 אנשים עם חשד למחלת לב. גילם הממוצע היה 58 שנים; 126 (27.5%) היו נשים.

תמונות תרמיות של פניהם צולמו לפני בדיקות אישור כדי לפתח ולאמת מודל הדמיה בעזרת בינה מלאכותית לגילוי מחלת עורקים כליליים.

בסך הכל, 322 משתתפים (70%) אובחנו עם מחלת לב כלילית. אנשים אלה היו בדרך כלל מבוגרים יותר ובעלי סיכוי גבוה יותר להיות גברים. הם גם נטו יותר לסבול מגורמי סיכון הקשורים לאורח חיים, גורמי סיכון קליניים וביוכימיים, ולשימוש בתרופות מונעות בתדירות גבוהה יותר.

הגישה באמצעות הדמיה תרמית ובינה מלאכותית הייתה טובה יותר בכ-13% בניבוי מחלת לב כלילית בהשוואה להערכה מוקדמת של הסיכון באמצעות גורמי סיכון מסורתיים וסימנים ותסמינים קליניים. מבין שלושת האינדיקטורים התרמיים המשמעותיים ביותר, הפרש הטמפרטורה הכולל בין הצד השמאלי והימני של הפנים היה המשפיע ביותר, ואחריו טמפרטורת הפנים המקסימלית וטמפרטורת הפנים הממוצעת.

בפרט, הטמפרטורה הממוצעת של אזור הלסת השמאלית הייתה הגורם המנבא החזק ביותר, ואחריו הפרש הטמפרטורה באזור העין הימנית והפרש הטמפרטורה בין הרקות השמאלית והימנית.

הגישה זיהתה ביעילות גם גורמי סיכון מסורתיים למחלות לב כליליות: כולסטרול גבוה, מין גברי, עישון, עודף משקל (BMI), רמת גלוקוז בצום וסמנים של דלקת.

החוקרים מכירים בגודל המדגם הקטן יחסית של המחקר שלהם ובעובדה שהוא נערך במרכז אחד בלבד. בנוסף, כל משתתפי המחקר הופנו לבדיקות אישור אם היה חשד למחלת לב.

עם זאת, הצוות כותב: "היכולת של [הדמיה תרמית] לחזות [מחלת עורקים כליליים] מצביעה על יישומים עתידיים פוטנציאליים והזדמנויות מחקר... כשיטה ביופיזיולוגית להערכת בריאות, [היא] מספקת מידע הקשור למחלות מעבר למדידות קליניות מסורתיות, מה שעשוי לשפר את הערכת [מחלות לב וכלי דם טרשתיות] ומצבים כרוניים קשורים."

"[ה]אופיו ללא מגע ובזמן אמת מאפשר הערכה מיידית של המחלה בנקודת הטיפול, מה שיכול לייעל את תהליכי העבודה הקליניים ולחסוך זמן לקבלת החלטות חשובות של רופאים ומטופלים. יש לו גם פוטנציאל לסינון מקדים המוני."

החוקרים מסכמים: "מודלי החיזוי [של הדמיה תרמית] שפיתחנו, המבוססים על טכנולוגיות [למידת מכונה] מתקדמות, הראו פוטנציאל מבטיח בהשוואה לכלי הקליניים המסורתיים הנוכחיים."

"יש צורך במחקרים נוספים הכוללים מספר גדול יותר של חולים ואוכלוסיות מגוונות כדי לאשר את התוקף החיצוני ואת הכללת הממצאים הנוכחיים."