תקציר: פרופ׳ מרדכי רוזנר

לטקסט המלא

מחלה קרדיו-וסקולרית הינה סיבת המוות השכיחה ביותר בכל העולם ואחראית ל- 32 אחוזים מכל התמותה. בשנת 2015 יותר מ- 400 מיליון אנשים היו חולים במחלות קרדיו-וסקולריות ו- 17 מיליונים מתו מהם בכל העולם. אי לכך חשוב ביותר להעריך את הסיכון ללקות במחלה קרדיו-וסקולרית ולמנוע מחלות קרדיו-וסקולריות. צילומי פונדוס של הרשתית מכילים מידע בעל ערך רב בנוגע לבריאות כלי הדם. עם התפתחות שיטות הדמיה שנעזרות במחשב ניתן לבצע מדידות שונות שיהיו בהתאמה לחומרה של אי ספקת לב,  לסוגים מסוימים של אוטם וליתר לחץ דם.

למידה עמוקה (deep learning) הינה תת-נושא בעולם הבינה המלאכותית, במסגרתו מאפשרים למכונות (אפליקציות, מערכות, מחשבים) לנתח תהליכי לימוד כדי שיהיו דומים ליכולת חשיבה וניתוח של מוח אנושי. פיתוחים של למידה עמוקה גילו לאחרונה שניתן לנבא גורמי סיכון למחלה קרדיו-וסקולרית כמו גיל, מין ועישון מניתוח צילומי פונדוס של הרשתית. עד עתה לא הצליחו לנבא אתרוסקלרוזיס, שהינו סמן תת-קליני של מחלקה קרדיו-וסקולרית באמצעות צילומי רשתית ולמידה עמוקה. גם לא נבדק עד עתה הקשר בין הממצאים בצילומי הרשתית לבין הזמן עד להתפתחות המחלה הקרדיו-וסקולרית. במחקר הנוכחי פותח ואומת מודל של למידה מעמיקה אשר משתמש בצילומי פונדוס של הרשתית כדי לנבא אם לנבדק יש אתרוסקלרוזיס.  המחברים כינו את הערך המנבא בשם deep learning-funduscopic atherosclerosis score (DL-FAS). בנוסף לכך נבדק אם לערך זה שלDL-FAS  היה ערך מוסף בניבוי מוות ממחלה קרדיו-וסקולרית בנוסף ל- Framingham Risk Score (FRS) באוכלוסייה של יותר מ-30,000 חולים.  

החוקרים היו מסיאול, דרום קוריאה: מהמחלקה למדעים ביו-רפואיים של  Seoul National University Graduate School, Seoul, מהמחלקה לרפואת משפחה, מהמחלקה לרפואת עיניים, מהמכון למחקר ביו-רפואי, ומהמשרד למידע של בית החולים של האוניברסיטה הלאומית של סיאול, וכן מחברת InTheSmart.  המחקר היה רטרוספקטיבי והתבסס על מאגר המידע במרכז לקידום הבריאות של בית החולים של האוניברסיטה הלאומית של סיאול. מודל הלמידה המעמיקה הורץ על 15,408 צילומים במטרה לנבא אתרוסקלרוזיס של עורק הקרוטיד. לאחר מכן, בקרב 32.227 אנשים בגיל  30 עד 80 שנה אשר עברו בדיקות מעקב תקופתיות, אותרו 78 מקרי מוות כתוצאה ממחלה קרדיו-וסקולרית לאחר מעקב מדיאני של 7.6 שנים, עד סוף 2017, ונבדק באיזו מידה ערך ה- DL-FAS  מנבא מקרי מוות אלה. החישובים הראו שבאלה עם DL-FAS גדול מ- 0.66 היה סיכון מוגבר למוות ממחלה קרדיו-וסקולרית בהשוואה לאלה עם DL-FAS  קטן מ- 0.33. השימוש בשילוב של מדדי ה- DL-FAS וה- FRS הגביר את מידת ההתאמה בהשוואה למודל שהשתמש רק במדד FRS.

לסיכום: החוקרים הצליחו לפתח מודל למידה מעמיקה שיכול לנבא אתרוסקלרוזיס מתמונות פונדוס של הרשתית, והראו שמדד ה- DL-FAS הוא מנבא בלתי תלוי של מוות ממחלה קרדיו-וסקולרית ומחזק את כוח הניבוי כאשר הוא מצורף ל- FRS, בהשוואה לכוח הניבוי של FRS לבד.

 

Chang J, Ko A, Park SM, Choi S, Kim K, Kim SM, Yun JM, Kang U, Shin IH,

Shin JY, Ko T, Lee J, Oh B-L, Park KH

Association of Cardiovascular Mortality and Deep Learning-Funduscopic Atherosclerosis Score derived from Retinal Fundus Images

American Journal of Ophthalmology (2020),
doi: https://doi.org/10.1016/j.ajo.2020.03.027.