חדשות

מערכת בינה מלאכותית עשויה לסייע בזיהוי שברים בעצמות בצילום רנטגן (מתוך כנס ENDO 2020)

07/04/2020

 

מערכת בינה מלאכותית נמצאה טובה יותר מרדיולוגים בזיהוי שברים בבדיקות הדמיה ועשויה לסייע בהפניית מספר גדול יותר של מטופלים בסיכון לאוסטיאופורוזיס לטיפול הולם למניעת שבר נוסף, כך עולה מנתונים שהוצגו במהלך הכנס הווירטואלי מטעם ה-Endocrine Society.

 

מערכת X-Ray Artificial Intelligence Tool (XRAIT) מבוססת על עיבוד שפה טבעית לסקירת דו"חות הדמיה לשברים וזיהוי חולים עם אוסטיאופורוזיס שלא אובחן. במחקר הנוכחי השתמשו החוקרים בכלי זה לניתוח למעלה מ-5,000 דו"חות הדמיות של מטופלים מעל גיל 50 שנים, אשר פנו לחדר מיון והשלימו הדמיית עצם במהלך תקופה של שלושה חודשים. תוצאות XRIT נבחנו אל מול בחינה ידנית של הרשומות של 224 נבדקים שהופנו לשירותי טיפול בשברים בבית החולים באותה תקופה.

 

מערכת הבינה המלאכותית זיהתה 349 חולים עם שברים שנבעו ככל הנראה ממסת עצם נמוכה, בהשוואה ל-98 חולים עם שברים שזוהו בעקבות מעבר ידני על הדו"חות (שיעורי זיהוי גבוהים פי 3.5).

 

החוקרים בחנו גם את תוצאות השימוש בכלי XRAIT על מאגר נתונים בלתי-תלוי של אוכלוסיה נפרדת של מבוגרים מעל גיל 60 שנים באוסטרליה. מהנתונים עלה כי המערכת זיהתה במדויק שברים ב-7 מבין 10 מקרים ושללה נכונה אבחנה של שבר ב-9 מבין 10 מקרים.

 

החוקרים ציינו כי לבתי חולים רבים יש כיום שירותי טיפול בשברים היכולים לזהות מטופלים עם שברים, העשויים לנבוע מאוסטיאופורוזיס שלא אובחן קודם לכן. עם זאת, הערכה ידנית של דו"חות ההדמיה של חולים דורשת זמן ועלולה לפספס חלק מאלו בסיכון לאוסטיאופורוזיס.

 

לסיכום, באמצעות מערכת XRAIT ניתן לנצל טוב יותר משאבים במערכת בריאות מוגבלת ולנהל בצורה מיטבית את הטיפול בחולים בסיכון לשברים נוספים.

 

מתוך כנס ENDO 2020

 

לידיעה במדסקייפ

מידע נוסף לעיונך

© e-Med 2020 | כל הזכויות שמורות
שתף מקרה קליני