למידת מכונה תנבא פציעות

This post is also available in: English (אנגלית)

מחקר חדשני השתמש לאחרונה בניתוח נתוני ביג דאטה ולמידת מכונה על מנת לפתח מודל שמטרתו לחזות את התפתחותם של פצעי לחץ אצל מטופלים במחלקת טיפול נמרץ. מודל זה, כאשר יהיה בשימוש, הינו בעל פוטנציאל אדיר ויוכל לשחק תפקיד חשוב במתקנים צבאיים רפואיים המעניקים טיפול ראשוני ואף ממושך לחיילים, ולנבא פציעות לחץ דומות במצבים אלו. בנוסף, בעתיד הרחוק עם שיפור הטכנולוגיה ייתכן כי תצליח לנבא פציעות מסוגים אחרים, ובעקבות טוב לטפל בהן ביעילות יתרה, הן בקרב חיילים והן בקרב אזרחים.

המחקר פורסם בגיליון נובמבר של כתב העת American Journal of Critical Care, או AJCC. צוות המחקר בחן נתונים שנאספו במשך חמש שנים על מטופלים בוגרים במחלקת טיפול נמרץ כירורגי ובמחלקת טיפול נמרץ של הלב וכלי הדם, בבית החולים של אוניברסיטת יוטה אשר בסולט לייק סיטי.

במדגם הכולל נתונים של כ-6,376 מטופלים, פציעות לחץ שנוצרו בבית החולים בדרגה 1 או יותר התפתחו אצל 516 מטופלים, ופציעות בדרגה 2 או יותר התפתחו אצל 257 מטופלים. בעזרת שני משתנים אלה שזוהו על ידי הצוות, החוקרים השתמשו בלמידת מכונה על מנת לנתח כמויות גדולות של מידע קליני הזמין ברשומות המטופלים, ולבחון את היחס בין המשתנים המנבאים הזמינים.

הצוות השתמש בשיטה הידוע כ"יער אקראי" (random forest) אשר לרוב לא מושפע מקורלציה בינונית בין המשתנים, דבר שבדרך כלל נפוץ במחקרים רפואיים.    

החוקרים מאמינים שהמחקר שלהם הינו היחיד בו למידת מכונה מנוצלת על מנת לנבא את התפתחותם של פצעי לחץ בקרב מטופלי טיפול נמרץ.

על פי החוקרת הראשית ג'ני אלדרדן, "כלי הערכת סיכונים שכבר קיימים מסווגים את רוב המטופלים בטיפול נמרץ ככאלה הנמצאים סיכון גבוה לפיתוח פצעי לחץ, ולכן הם לא מספקים דרך להבדיל בין החולים הנמצאים באגף טיפול נמרץ מבחינת סיכוי לפצעי לחץ."

היא מוסיפה כי "לבסוף, המודל שלנו יוכל להציע לרופאים תבונה נוספת בזמן שהם מפתחים תוכנית טיפול למטופלים הנמצאים בסיכון הכי גבוהה, ולזהות את אלה שהכי זקוקים להתערבות שאינה נגישה כלכלית לכל פציינט."

בסופו של דבר, המודל יוכל לעזור לזהות אילו מטופלים נמצאים בסיכון הכי גבוה, ולאילו כדאי לספק מיטות חירום או בדיקות עור תכופות יותר. הצעד הבא הינו לתת תוקף ולהעריך את המודל במדגם חדש של מטופלים, כך לפי newswise.com.