שני מחקרים שהוצגו בפגישה השנתית של הברית האירופית של האגודות לראומטולוגיה (EULAR) הראו את היעילות של הבינה המלאכותית (AI) בניבוי הופעה מוקדמת של דלקת מפרקים שגרונית (RA) בקרב מטופלים שלא עמדו בקריטריונים המלאים של המחלה טרם לכן. במחקר הראשון, שנערך במרכז הרפואי של אוניברסיטת ליידן בהולנד, פותחה שיטה מבוססת בינה מלאכותית לניתוח אוטומטי של סריקות גפיים לחיזוי מוקדם של RA. המחקר השני שכלל צוות חוקרים יפנים, בנה מודל שביכולתו לחזות את ההתקדמות מדלקת מפרקים לא מאובחנת (UA – Undifferentiated Arthritis) ל-RA. בשתי הגישות הללו יש פוטנציאל להקל על גילוי מוקדם של RA. ד”ר יאנלי לי, המרכז הרפואי של אוניברסיטת ליידן, הסביר את היתרונות שבחיזוי מוקדם של RA ואמר כי “במקרה בו נוכל לקבוע שמטופל עם חשד קליני של ארתרלגיה צפוי לפתח RA בעתיד הקרוב, נתחיל טיפול מוקדם יותר, וכך אנו עשויים להפחית את הסיכון להתקדמות המחלה”.
כיום, החיזוי להתפתחות RA מבוצע באמצעות הדמיות וסקלת RAMRIS. צוות המחקר אסף הדמיות של ידיים ורגליים מהמחלקה הרדיולוגית אוניברסיטת ליידן, מ-177 אנשים בריאים, 692 מטופלים עם CSA (Clinically Suspected Arthralgia) מתוכם 113 פיתחו RA, ו-969 עם EAC (Early Onset Arthritis) מתוכם 447 פיתחו RA. באמצעות ההדמיות הוכשר מודל לחיזוי התפתחות RA במסגרת זמן של שנתיים. דיוק המודל הוערך באמצעות השטח שמתחת לעקומת ROC (AUROC).
תוצאות המחקר הראו כי המודל שאומן באמצעות הדמיות הידיים השיג AUROC ממוצע של 0.84 להבחנה בין EAC למטופלים בריאים ו-0.83 להבחנה בין CSA למטופלים בריאים. המודל שאומן באמצעות הדמיות הידיים והרגליים השיג AUROC ממוצע של 0.71 להבחנה בין RA לבין מקרים שהינם EAC (ולא RA).
e-Med Tools
קצר קולע וממוקד
e-Med סמינרים
אי-מד תחקירים
Medscape Tools
Journal Club
מרכזי מידע ושירות
Facebook
מידע למפרסם
מאגר תרופות
מאגר אנשי המקצוע
אינדקס שימושי
חדשות משה"ב
eMed HealthClub
מחקרים קליניים
השאירו תגובה
רוצה להצטרף לדיון?תרגישו חופשי לתרום!