מחקר חדש ופורץ דרך, פרי שיתוף פעולה של חוקרי בית החולים רמב"ם והמרכז הרפואי מאיו קליניק בארה"ב, הראה כי בעזרת כלים פשוטים, הזמינים במרכזים רפואיים רבים, אפשר לנבא את סיכוייהם של חולים במחלות שריר דלקתיות לחלות באי־ספיקת לב - מחלה העלולה לסכן את חייהם, ואף לנבא באחוזים גבוהים מי מהם עלול למות.
המחקר, שמוביל ד"ר שחר שלי, ראש תחום מחלות עצב־שריר במחלקת נוירולוגיה ברמב"ם, יחד עם חוקרי המחלקה הקרדיולוגית במרכז הרפואי "מאיו קליניק", המדורג בין הטובים בעולם, בוצע בשני שלבים והתמקד בחולי המחלקה שטופלו 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).
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 סטנדרטיים.
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.
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 התדרדרות מצבם הרפואי של המטופלים", הוא מסביר. "אנחנו מדברים פה על מניעת תחלואה קשה ואפילו מקרי מוות".
"טכנולוגיית בינה מלאכותית ממשיכה לחולל תמורות מהפכניות בתחומים כמו פיתוח תרופות וזיהוי מוקדם של חולים בסיכון גבוה להתערבות. המחקר בשיתוף פעולה עם מאיו קליניק נמשך, וישנם עוד פרויקטים רבים בפתח".
התרעות פיקוד העורף