מודל בינה מלאכותית, אשר פותח על-בסיס דגימות צואה, העריך בצורה מדויקת אם הכנת המעי של מטופלים הייתה מספקת לקראת קולונוסקופיה, כך עולה מנתונים חדשים שפורסמו בכתב העת Journal of Gastroenterology and Hepatology.

ברקע למחקר מסבירים החוקרים כי לעיתים קרובות מטופלים זקוקים לעזרה במהלך הכנת המעי לקולונוסקופיה, דבר המגדיל את העומס על הצוות הרפואי; ב-20-25% מבדיקות קולונוסקופיה מדווח כי המעי אינו מוכן כנדרש. הם פיתחו ובדקו כלי בינה מלאכותית (AI-PREPPO) המבוסס על הדמיות צואה במטרה לקבוע אם החולים היו מוכנים לבדיקה האנדוסקופית.

המחקר התצפיתי, רב-מרכזי, נערך ביפן בין 2022 ועד 2023 וכללו 37 חולים שהיו מיועדים לקולונוסקופיה (גיל חציוני של 57 שנים 45.9% נשים). לאחר התחלת שתיית 2 ליטרים של תמיסת פוליאתילן גליקול, החולים השתמשו במכשירי הטלפון החכמים לנטילת תמונות של הצואה באסלה לאחר כל פעולת מעיים והעלו את ההדמיות לאתר מאובטח.

ההדמיות סווגו לסדרת אימון וסדרת בדיקה, ההדמיות סווגו כמוכנות לקולונוסקופיה כאשר הצואה הייתה בצבע בהיר או צהוב בהיר ומימית ללא תוכן מוצק. ארבעה מודלים לזיהוי תמונה על-בסיס מערכת למידה עצמית.

החוקרים אספו 282 הדמיות צואה, כאשר 141 סווגו כמוכנים לבדיקה האנדוסקופית ו-141 לא מוכנים. מבין אלו, 224 הדמיות שימשו לאימון (המספר הוגדל ל-2,240 הדמיות) ו-58 לבדיקה.

כל ארבעת המודלים הדגימו דיוק גבוה, עם שטחים מתחת לעקומה שנעו בין 0.92 עד 0.95; הבדלים בין שטחים מתחת לעקומה לא היו משמעותיים.

מודל AI-PREPOO 1, המבוסס על MobileNetV3-Small Architecture, הדגים את האיזון הטוב ביותר, עם שטח מתחת לעקומה של 0.95, דיוק של 0.90, רגישות של 0.93 וסגוליות של 0.86.

במהלך הקולונוסקופיה, בכל החולים דווח על מדד Boston Bowel Preparation Scale של 6 ומעלה, עדות לכך שהדמיות מוכנות הקבילו להכנה הולמת של המעי.

החוקרים מסכמים וכותבים כי גישה זו עשויה לסייע בהקלה על העומס על האחיות הודות לצמצום בדיקות בהן המעי אינו מוכן באופן מספק.

J Gastro Hepatol, Feb 2026

לידיעה במדסקייפ