במאמר שפורסם בכתב העת Pediatrics מדווחים חוקרים על תוצאות מחקר חדש, מהן עולה כי בדיקה יחידה עשויה לסייע בזיהוי כל התינוקות אשר יפתחו רטינופתיה חמורה של פגות למעלה מחודש לפני האבחנה ובספציפיות בינונית-עד-גבוהה.
ברקע למחקר מסבירים החוקרים כי רטינופתיה של פגות הינה גורם מוביל לעיוורון בילדות. בדיקות סקר וטיפול מפחיתים את הסיכון הנ”ל, אך כרוכים בבדיקות רבות של התינוקות, אשר רובם לא צפויים לפתח מחלה חמורה. מחקר קודם הציע כי טכנולוגיית בינה מלאכותית עשויה לסייע בזיהוי מחלה חמורה, דהיינו, כזו הדורשת טיפול, לפני אבחנה קלינית. כעת ביקשו החוקרים לבנות מודל סיכון המשל בינה מלאכותית עם נתונים דמוגרפיים קליניים להפחתת מספר הבדיקות, ללא פספוס מקרים של רטינופתיה הדורשים טיפול.
המחקר כלל תינוקות שעברו בדיקות סקר שגרתיות להערכת רטינופתיה של פגות (1,579 עיניים, 190 מקרים של רטינופתיה של פגות הדורשת טיפול) משמונה מרכזים בצפון אמריקה. מדד VSS (Vascular Severity Score) התבסס על הדמיות פונדוס בגיל מתוקן של 32-33 שבועות. ניתוח סטטיסטי לקח בחשבון את משקל הלידה, גיל היריון ומדד VSS.
מהנתונים עולה כי המודל שכלל את גיל ההיריון עם מדד VSS הדגים את התוצאות הטובות ביותר, כאשר בשתי סדרות נתונים, האחת שכלל 444 משתתפים והשנייה שכלל 132 משתתפים, המודל הדגים רגישות של 100%, עם ערך מנבא חיובי של 28.1% ו-22.6%, בהתאמה. הסגוליות של המודל עמדה על 48.9% במדגם אחד ועל 80.9% במדגם שני, עם ערך מנבא חיובי של 100%.
החוקרים מסכמים וכותבים כי הגישה המוצעת במאמר עשויה להוביל לזיהוי מוקדם יותר של היארעות רטינופתיה חמורה של פגות, עם הפחתת שיעורי אבחנה וטיפול מאוחרים לצד הפחתת מספר הבדיקות לרטינופתיה של פגות ומתח מיותר בתינוקות בסיכון נמוך.
תגובות רוצה להצטרף לדיון?
יש להתחבר כדי להגיב.
התחבראין תגובות עדיין. היה הראשון להגיב!