בינה מלאכותית עשויה לחסוך אלפי בדיקות דם מיותרות

מחקר שנערך במעבדה ההמטולוגית במרכז הרפואי איכילוב מצא דרך שעשויה לצמצם את מספר בדיקות הדם הנדרשות בבירור רפואי מורכב, באמצעות שימוש בבינה מלאכותית ובמידע שכבר מתקבל בבדיקות שגרתיות.

המחקר בחן 7,454 בירורים לזיהוי לופוס אנטי-קואגולנט, נוגדן עצמי הקשור לתסמונת אנטי-פוספוליפידית. כמעט 90% מהבירורים הסתיימו ללא זיהוי הממצא. בממוצע, כל בירור כלל כשבע בדיקות קרישה שונות.

בדיקת דםצילום: מדיקל לינק

החוקרים בדקו אם ניתן לזהות כבר בתחילת התהליך אילו דגימות צפויות להיות שליליות, וכך להימנע מהמשך סדרת הבדיקות במקרים שבהם הסיכוי למצוא את הנוגדן נמוך מאוד.

לצורך כך השתמשו בשתי בדיקות קרישה שכבר מבוצעות באופן שגרתי. הבדיקות מודדות את זמן הקרישה בתנאים שונים, ובין היתר נבדלות בכמות הפוספוליפידים שבהן.

באמצעות מודל בינה מלאכותית נבחן היחס בין תוצאות שתי הבדיקות. המודל זיהה דפוס שמאפשר להעריך את הסבירות שהבירור המלא יסתיים בתוצאה שלילית.

כאשר המערכת סיווגה דגימה כבעלת סבירות גבוהה להיות שלילית, התחזית הייתה נכונה בכ-98% מהמקרים.

החוקרים מדגישים כי המטרה אינה להחליף את הבדיקות הקיימות או לקבוע באמצעות הבינה המלאכותית בלבד אם אדם חיובי או שלילי. דגימות שלא זוהו בוודאות גבוהה כשליליות ממשיכות לעבור את מלוא הבירור המקובל.

אם הגישה תוכיח את עצמה גם במעבדות נוספות, היא עשויה להפחית את מספר הבדיקות המורכבות, לקצר את זמן ההמתנה לתוצאות ולחסוך משאבים במעבדות.

המחקר פורסם בכתב העת Digital Medicine מקבוצת Nature. את המחקר הוביל ד"ר בנצי כץ, מנהל המעבדה ההמטולוגית באיכילוב, יחד עם חוקרים מאיכילוב ומאוניברסיטת תל אביב.