אדם ללא ניסיון קודם באולטרסאונד יכול, לאחר הכשרה קצרה ובעזרת הנחיה של בינה מלאכותית, לצלם את הלב בתוך דקות ספורות באיכות שמאפשרת לסמן חשד להיצרות משמעותית של מסתם אבי העורקים. כך עולה ממחקר חדש שפורסם ב-JAMA Cardiology ובחן תהליך כמעט מלא - מהכוונת האדם שמחזיק את המתמר ועד לפענוח האוטומטי של התמונה.
החלק הפרוספקטיבי של המחקר כלל 1,302 מבוגרים שכבר הופנו מסיבה רפואית לאקו-לב מקיף. תשעה אנשי מחקר ללא ניסיון קודם בסונוגרפיה ביצעו אצלם בדיקה ממוקדת באמצעות מכשיר אולטרסאונד ידני, כאשר תוכנת בינה מלאכותית של UltraSight הדריכה אותם בזמן אמת כיצד להזיז את המתמר ולהגיע לזוויות הצילום הרצויות. זמן הסריקה החציוני היה ארבע דקות בלבד.
ארבע שעות הדרכה - ואז בדיקה עצמאית
המפעילים לא היו טכנאי אקו, רופאי לב או אנשי צוות עם ניסיון קודם בדימות על-שמעי. לפני תחילת המחקר הם קיבלו ארבע שעות של הכשרה מובנית, ולאחר מכן השתמשו ב-Philips Lumify ובמערכת UltraSight שאושרה בידי ה-FDA להכוונה בזמן אמת של צילום אולטרסאונד לב.
המערכת אינה מחזיקה את המתמר במקום המשתמש. היא מנתחת את הווידאו בזמן אמת ומנחה אותו כיצד לשנות זווית, מיקום וכיוון עד לקבלת חתך מתאים.
זו נקודת מפתח בחידוש: בינה מלאכותית אינה רק "רואה" תמונה שכבר צולמה בידי מומחה, אלא מסייעת מלכתחילה לאדם חסר ניסיון ליצור אותה.
כמעט כל הנבדקים סיפקו תמונה שניתן להעריך
מבין 1,302 הבדיקות, אצל 1,268 נבדקים - 97.4% - הושגו תמונות ברמה שאפשרה הערכה אבחנתית. האלגוריתם האוטומטי עצמו הצליח לבצע סיווג ב-1,258 בדיקות, שהם 96.6%. שכיחות היצרות מסתם אבי העורקים בדרגה בינונית ומעלה הייתה 3.7%.
כלומר, זו הייתה אוכלוסייה שבה המחלה אינה שכיחה במיוחד - תנאי שמדמה טוב יותר שימוש עתידי ככלי מיון מאשר מחקר שמרכז מראש הרבה חולים ידועים.
ה-AI לבדו היה רגיש - אבל יצר לא מעט חיוביים כוזבים
כאשר האלגוריתם פענח את הבדיקה ללא מעבר של קרדיולוג, הרגישות הייתה 93.5% והסגוליות 96.4%.
ערך הניבוי השלילי היה גבוה מאוד - 99.7% - כלומר בדיקה שהמערכת סימנה כשלילית הייתה כמעט תמיד שלילית גם באקו המקיף.
אבל ערך הניבוי החיובי היה רק 49.4%.
במילים פשוטות, בערך מחצית מהבדיקות שסומנו כחיוביות בידי הבינה המלאכותית בלבד לא אושרו בסופו של דבר כהיצרות בינונית או חמורה.
זהו חיסרון משמעותי אם המטרה היא לשלוח כל מי שסומן לבדיקה מקיפה.
המומחה נכנס רק בכ-10% מהבדיקות
כדי לצמצם את התרעות השווא, החוקרים בחנו מסלול דו-שלבי. הבדיקות שסווגו כשליליות בידי האלגוריתם יצאו מהמסלול. רק בדיקות חיוביות או כאלה שה-AI לא הצליח לפרש הועברו לעיון קצר של קרדיולוג מומחה.
בסך הכל נדרש המומחה לעבור על כ-10% מהבדיקות.
לאחר הסינון הזה עלתה הסגוליות ל-99.7% וערך הניבוי החיובי ל-91.1%. רק 4.8% מכלל הנבדקים היו נשלחים לבסוף לאקו-לב מלא.
זהו יתרון תפעולי משמעותי: במקום שמומחה יבצע או יפענח כל בדיקה, הוא מתערב רק באחוז קטן מהמקרים.
אבל שבעה חולים הוחמצו
המחיר היה ירידה ברגישות. במסלול הדו-שלבי הרגישות הייתה 85.4%. מתוך 48 נבדקים שסבלו בפועל מהיצרות בינונית או חמורה, שבעה לא סווגו בסופו של דבר כחיוביים.
זו נקודה קריטית אם חושבים על סקר באוכלוסייה.
מערכת שדורשת מעט בדיקות המשך וחוסכת עבודת מומחים היא אטרקטיבית, אבל אם היא מפספסת כ-15% מהחולים עם המחלה שנועדה לזהות, צריך לבחון היטב באיזו אוכלוסייה ובאיזה סף נכון להשתמש בה.
לא אקו-לב מלא
הבדיקה שנעשתה במחקר היא FoCUS - אולטרסאונד לב ממוקד. היא אינה כוללת את כל המדידות שבאקו-לב מקיף ואינה מחליפה בדיקת דופלר מלאה הדרושה לקביעת חומרת היצרות המסתם.
האלגוריתם מזהה מתוך הסרטונים הדו-ממדיים דפוסים שמתאימים להיצרות בינונית ומעלה.
לכן הוא משמש למעשה כשער: מי נראה תקין מספיק כדי שלא להמשיך מיד לבירור מלא, ומי זקוק לאקו מקיף אצל מומחה.
המודל עצמו כבר נבדק בכמה אזורים
לפני השלב הפרוספקטיבי, החוקרים פיתחו את מודל הפענוח על 6,753 נבדקים ובחנו אותו במאגרי אימות נוספים.
במבחן הפנימי ובקבוצות גאוגרפיות נפרדות מאריזונה ומפלורידה התקבל AUROC של 0.99. גם ב-602 בדיקות FoCUS שצולמו בידי סונוגרפים מנוסים התקבלה רגישות של 95% וסגוליות של 97%.
אלה ביצועים גבוהים מאוד.
אבל השלב החשוב יותר היה השלב שבו הטכנולוגיה נבדקה מתחילתה ועד סופה אצל אדם שאין לו מיומנות אולטרסאונד - משום שזהו בדיוק התרחיש שעליו נשענת ההבטחה להרחבת הגישה לבדיקה.
החידוש הוא "סגירת המעגל"
פרשנות שהתפרסמה לצד המחקר ב-JAMA Cardiology הגדירה את העבודה כצעד לכיוון "סגירת המעגל" באקו-לב מבוסס בינה מלאכותית.
עד היום מחקרים רבים עסקו באחד משני שלבים: אלגוריתם שמסייע לצלם, או אלגוריתם שמפענח צילום שכבר נעשה.
כאן חוברו שני החלקים: AI אחד מדריך אדם חסר ניסיון לקבל תמונה, ו-AI אחר מנתח את התוצאה.
מבחינה מערכתית, זהו החלק שמאפשר לחשוב על שימוש במרפאות שבהן אין סונוגרף או קרדיולוג זמין.
היצרות מסתם עלולה להישאר שקטה
היצרות מסתם אבי העורקים שכיחה במיוחד בגיל המבוגר. לפי המאמר, היא קיימת בכ-12% מבני 75 ומעלה בדרגות שונות, ועדיין אינה מאובחנת ומטופלת במידה מספקת.
כאשר ההיצרות הופכת חמורה היא עלולה לגרום לקוצר נשימה, כאבים בחזה, עילפון, אי-ספיקת לב ולעלייה בתמותה.
הבעיה היא שחלק מהאנשים מגיעים לאבחנה רק לאחר הופעת תסמינים.
מכאן המשיכה של בדיקת סינון קצרה וזולה יחסית שאפשר לבצע במרפאה שאינה מרפאת לב.
מדוע זה מעניין בישראל
בישראל קיים פער גדול בין מרכזים שבהם זמינות בדיקות אקו ומומחי הדמיית לב גבוהה לבין מרפאות קהילה, בתי אבות ואזורים שבהם השירות פחות נגיש.
מכשיר אולטרסאונד ידני עם מערכת שמנחה בזמן אמת גם רופא משפחה, אח או איש צוות אחר יכול, תאורטית, להפוך בדיקה ראשונית של הלב לנגישה יותר.
הזווית הישראלית חזקה אפילו יותר משום שמערכת UltraSight עצמה היא בעלת שורשים ישראלים, והטכנולוגיה שלה כבר נבדקה בעבר גם בשיבא. החברה פיתחה תוכנה שמטרתה לאפשר למשתמשים ללא ניסיון בסונוגרפיה לרכוש תמונות אקו באיכות אבחנתית.
בנוסף, אחד משני המחברים להתכתבות במאמר הוא ד"ר גל צבן, קרדיולוג וחוקר ישראלי, שכיום משתייך גם ל-Mayo Clinic.
אבל זו עדיין לא בדיקת סקר באוכלוסייה
זו אולי המגבלה החשובה ביותר. כל 1,302 המשתתפים כבר הגיעו למרכז רפואי לצורך אקו-לב מלא מסיבה קלינית.
בדיקת ה-FoCUS נעשתה בתוך 15 דקות מהבדיקה המקיפה, ששימשה כתקן הייחוס.
לכן המחקר אינו מוכיח שהמערכת תשמור על אותם ביצועים כאשר תופעל אצל אלפי אנשים בבית אבות, במרפאת משפחה או באירוע סקר בקהילה.
האוכלוסייה שם עשויה להיות שונה מבחינת גיל, שכיחות המחלה, איכות הצילום ומחלות נלוות.
רוב המשתתפים היו לבנים
החוקרים מציינים מגבלת הכללה גם מבחינת האוכלוסייה. המחקר נערך בתוך מערכת Mayo Clinic בארה"ב, והרכב המשתתפים אינו בהכרח מייצג אוכלוסיות מגוונות בעולם.
מערכת שמתבססת על תמונת אולטרסאונד צפויה להיות רגישה פחות לצבע עור מאלגוריתמים חזותיים אחרים, אבל מבנה גוף, מחלות רקע, מכשור ומיומנות המפעיל עדיין יכולים להשפיע על איכות הבדיקה.
לכן נדרש אימות חיצוני עצמאי במערכות רפואיות אחרות.
עדיין לא הוכח שהמערכת משפרת תוצאות
המחקר בדק דיוק אבחנתי ויעילות תהליך העבודה. הוא לא בדק אם שימוש במערכת גורם לכך שהיצרות מסתם מתגלה מוקדם יותר בחיים האמיתיים, אם יותר מטופלים מגיעים לטיפול בזמן או אם יש פחות אשפוזים ותמותה.
גם לא נבחנה העלות הכוללת של התהליך לעומת שיטות סקר אחרות.
אלה יהיו שאלות הכרחיות לפני הרחבה של השימוש.
התוצאה המרשימה והמחיר שלה
המספר המרשים ביותר הוא כנראה ארבע דקות. היכולת של אדם ללא ניסיון קודם לבצע צילום לב שימושי בזמן כה קצר, לאחר הכשרה בסיסית ובהכוונה אוטומטית, ממחישה עד כמה בינה מלאכותית יכולה לשנות לא רק את הפענוח אלא גם את עצם האופן שבו בדיקה רפואית מבוצעת.
אבל המספר החשוב לא פחות הוא שבעה. שבעה מתוך 48 החולים עם היצרות בינונית או חמורה הוחמצו במסלול הדו-שלבי שנועד לצמצם הפניות מיותרות.
זהו האיזון שהמחקר הבא יצטרך לפתור: כמה מומחים ובדיקות מלאות ניתן לחסוך בלי לפספס יותר מדי חולים.
תגובות
רגע, שקט פה מדי
דעתך חשובה - תהיו הראשונים להגיב על הכתבה