חוקרים בטכניון הראו איך להשתמש בכלים מבוססי AI לפיתוח מערכות בקרדיולוגיה
מאת:
מערכת Telecom News, 12.7.21, 16:13
ישר ללב: למידה עמוקה ברפואה - חוקרים בטכניון הניחו את העקרונות לפיתוח נכון של כלים מבוססי בינה מלאכותית לעולם הרפואה.
בשנים האחרונות מתחוללת התקדמות מטאורית בתחומים של למידה עמוקה, אך כרגע כמעט שאין על המדף מוצרים רפואיים המשתמשים בטכנולוגיה כזו. כך, רופאים ממשיכים לבצע את עבודתם כפי שהיו רגילים בעשורים הקודמים.
כדי למצוא פתרון לבעיה חברה הקבוצה של פרופ'
יעל יניב מהפקולטה להנדסה ביו-רפואית, ראש המעבדה למערכות ביו-אנרגטיות וביו-חשמליות, לקבוצות המחקר של הפרופסורים
אלכס ברונשטיין ראש מעבדת
VISTA בפקולטה למדעי המחשב ע"ש טאוב, ו
אסף שוסטר מהמעבדה ללמידה במאפייני עתק בפקולטה למדעי המחשב ע"ש טאוב וראש משותף של המרכז ללמידה חישובית בפקולטה למדעי המחשב ע"ש טאוב.
כעת, בהנחייתם המשותפת, מחקר של
יונתן אלול, (בתמונה למעלה מימין),דוקטורנט במעבדותיהם של פרופ'
ברונשטיין, פרופ'
יניב ופרופ'
שוסטר, שהשלים בטכניון תואר ראשון בהנדסה ביו-רפואית ותואר שני בפקולטה למדעי המחשב, ושל
אביב רוזנברג, (בתמונה למעלה משמאל),
דוקטורנט במעבדתם של פרופ'
ברונשטיין ופרופ'
יניב, שהשלים בטכניון תואר ראשון בפקולטה להנדסת חשמל ומחשבים ע"ש ויטרבי ותואר שני בפקולטה להנדסה ביו-רפואית, התפרסם בכתב העת של האקדמיה האמריקנית למדעים -
PNAS.
במחקר תמכו משרד המדע והטכנולוגיה וקרן הסייבר. המחקר התקיים במסגרת
MLIS - המרכז ללמידה חישובית ולמערכות נבונות, שמשלב את כלל פעילות הבינה המלאכותית בטכניון.
החוקרים מדגימים במאמר מערכת מבוססת אינטליגנציה מלאכותית המזהה מחלות בצורה אוטומטית על סמך מאות תרשימי אק"ג - הטכנולוגיה הנפוצה ביותר כיום לאבחון בעיות לב.
המערכת החדשה מנתחת באופן אוטומטי את רישומי האק"ג באמצעות רשתות נוירונים רבודות - הכלי הבולט ביותר בתחום הלמידה החישובית כיום. רשתות אלו לומדות דפוסים שונים ע"י אימון על דוגמאות מרובות, והמערכת, שפיתחו החוקרים, אומנה על יותר מ-1.5 מיליון מקטעי אק"ג, שנדגמו ממאות חולים מבתי חולים במדינות שונות.
בדיקת האק"ג, שפותחה לפני יותר ממאה שנה, מספקת במהירות נתונים חשובים על מצב הלב, וזאת במהירות וללא צורך בפעולה פולשנית. הבעיה היא, שקריאת הרישום נעשית כיום ע"י קרדיולוג אנושי, וכך מחלחלים לפענוח הרישום אלמנטים סובייקטיביים.
לכן פועלות קבוצות מחקר רבות בעולם לפיתוח מערכות, שתבצענה פענוח אוטומטי יעיל ומדויק. יותר מכך, בשל יכולותיה לנתח נתונים מרובים מצליחה המערכת לזהות מצבי מחלה, שקרדיולוגים אנושיים, מנוסים ככל שיהיו, לא יוכלו לזהות.
המערכת, שפיתחו החוקרים, נבנתה על פי דרישות, שהגדירו קרדיולוגים מומחים, והיא מפיקה פלט הכולל את מידת הוודאות של התוצאות, סימון של אזורים חשודים על גבי גל האק"ג והתרעות על תוצאות לא מובהקות ועל סיכונים מוגברים לפתולוגיה, שלא נצפתה באות ה-אק"ג עצמו.
המערכת מפגינה רגישות מספקת בהתרעות על נבדקים המצויים בסיכון להפרעות קצב גם שהפרעת הקצב לא נמצאת בהקלטה, ועם זאת כמעט אינה מספקת התראות שווא. יתר על כן, המערכת החדשה מסבירה את החלטותיה במונחים המקובלים בעולם הקרדיולוגיה.
החוקרים מקווים, שמערכת זו תוכל לשמש לסריקות רוחב באוכלוסייה לזיהוי מוקדם של אנשים בסיכון לסבול מהפרעות קצב. ללא אבחון מוקדם כזה, אנשים אלה נמצאים בסיכון מוגבר ללקות בהתקפי לב ושבץ
.
