מחקר שממצאיו פורסמו בכתב העת The Annals of Family Medicine מצא כי כלים דיגיטליים מבוססי בינה מלאכותית מאפשרים זיהוי יעיל של תפקוד לקוי של חדר שמאל בלב אצל נשים בגיל הפוריות. המחקר מדגיש כי זיהוי מחלות לב וכלי דם לפני הכניסה להריון ובתחילתו יכול לשפר את הטיפול המיילדותי-קרדיולוגי.
עוד בעניין דומה
החוקרים ביקשו להעריך את הביצועים האבחוניים של כלים דיגיטליים מבוססי בינה מלאכותית לזיהוי פגיעה בתפקוד הסיסטולי של חדר שמאל (LVSD) בקרב נשים בגיל הפוריות.
המחקר התבסס על מחקר חתך חלוץ שכלל בשלב ראשון 100 נשים רצופות בגילאי 18-49 שהיה להן רופא ראשוני ואקוקרדיוגרפיה מתוכננת במרכז מאיו בפלורידה (קבוצה 1). ביום האקוקרדיוגרפיה בוצעו א.ק.ג 12 ערוצים והקלטות סטטוסקופ דיגיטלי (א.ק.ג ערוץ יחיד + פונוקרדיוגרפיה).
החוקרים השתמשו בלמידה עמוקה כדי לייצר הסתברויות חיזוי ל-LVSD (מוגדר כמקטע פליטה של חדר שמאל נמוך מ-50%) עבור הא.ק.ג 12 הערוצים (AI-ECG) והקלטות הסטטוסקופ (AI-stethoscope). בקבוצה שנייה של 100 משתתפות גויסו נשים רצופות שנבדקו ברפואה ראשונית כדי להעריך את שכיחות תוצאות הסריקה החיוביות של הבינה המלאכותית בשימוש שגרתי (קבוצה 2).
הגיל החציוני של המשתתפות היה 38.6 שנים (רבעון 1: 30.3 שנים, רבעון 3: 45.5 שנים), ו-71.9% הזדהו כחלק מהאוכלוסיה הלבנה שאינה היספנית. בקבוצה 1, ל-5% היה LVSD. לכלי ה-AI-ECG היה שטח מתחת לעקומה של 0.94, ולסטטוסקופ החכם (AI-stethoscope, לפי החיזוי המקסימלי מכל מיקומי החזה) היה שטח מתחת לעקומה של 0.98. בקבוצה 2, שכיחות תוצאות הסריקה החיוביות הייתה 1% ו-3.2% עבור AI-ECG ו-AI-stethoscope, בהתאמה.
החוקרים מסיקים כי כלי הבינה המלאכותית שנבדקו נמצאו יעילים לזיהוי קרדיומיופתיה הקשורה לתפקוד לקוי של חדר שמאל בקרב נשים בגיל הפוריות. כלים אלה עשויים להיות שימושיים להערכת מצב הלב וכלי הדם לפני הריון.
מקור:
הירשמו לקבלת עדכונים בנושאים שעלו בכתבה
