טוברקולוזיס (TB) היא בעיה ציבורית חמורה ברחבי העולם, שבשנת 2022 לבד הובילה לפסידת חיים של מעל מיליון אנשים. בעיות כמו אלה הובילו חוקרים לחקירת המסעיף המורכב שבטיפול ב-TB. שאלות כמו למה חלק מהחולים מתאוחרים וחלק כן מתאוחרים, ולמה תרופות ספציפיות יעילות לקצת חולים ולא לאחרים עם אותו המחלה בהם הטענה כידה את החוקרים שנים רבות.
נתונים היסטוריים מוכיחים כי ה-TB עצב את האנושות מאז אלפי שנים, עם חידושים בכך במומית מצרית המראה סימני החולי מאלף לפני הספירה בית ס"פ. בזמן שחיידקי TB מופיעים ברחבי העולם, מדינות כמו אוקראינה, מולדובה, בלארוס ורוסיה הוכה במיוחד בחול לא גמיש לתרופות שונות.
למרבה הצער, ההתקדמות בעיצוב טיפול ב-TB נעצרה כתוצאה מהתהפכויות במערכת הבריאות שנגרמו על ידי מלחמת האוקראינה הממשיכה והמשבר הבריאותי הגלובלי. העצירות בשירות רפואי עקבים לאחזורים בהתרגשויות בדיאגנוסטיקה ובטיפול ב-TB, כאשר התקדמות עשורים לאורך כל השנה הופכת לנקל.
אך עידן חדש בחקרו הרפואי הצמיח, אותו תקוות לטיפול יעיל יותר ויעיל ב-TB. צוות בין תחומי שחקרו פיתח כלי AI מהפכני אשר מסוגל לנתח כמויות גדולות של מידע רפואי כדי לאופטימום גישות טיפוליות עבור חולים אישיים.
המחקר של הצוות כלל ניתוח של יותר מ-200 סוגי בדיקות קליניות, תמונות רפואיות ומרשמים תרופתיים מיותר 5,000 חולים ב-TB מ-10 מדינות שונות. הם שיקלו מספר גורמים כולל מידע דמוגרפי, היסטוריה של טיפול קודם, המצאת התנאים הרפואיים אחרים ומידע מפורט על שמיות ה-TB והתנגדות תרופות.
בניגוד לכלים קודמים הממוקדים רק בסוגי מידע או משתנים, החוקרים אמנו כלי AI שקול ורב-מודלי. גישה זו מאפשרת ניתוח רב-משתנים שווה לתכליתים, מענה מקיף על הגורמים המשפיעים על תוצאות הטיפול ב-TB.
לא מעט, המודל ה-MI הצליח להשיג שיעור דיוק מרשים של 83% בחיזוי תחזית הטיפול כשנבדק על ידי נתוני חולים חדשים. זה עצם את כלי הAI הקיימים והודגים את הפוטנציאל של הרפואה האישית שנעזרת בAI.
החוקרים העירו כי תכונות קליניות מסוימות, כגון BMI נמוך ותזונה רעה, נחוצות לכישלון בטיפול. ממצאים כאלה מדגישים את חשיבות ההתערבויות המיועדות לשיפור התזונה, בעיקר באוכלוסיות שאינן מזונות המוצפות ל-TB.
בנוסף, המחקר חשף כי צירופי תרופות ספציפיים התגלו כיעילים יותר לסוגים מסוימים של דבקות חוליות המתנגדות לתרופות. אמצעי המניעה שיפה של זוגי תרופות אשר משפרים אחד את כוחותיהם, המטמאתם תיקנת תוצאות טיפול. זיהוי ידידני תרופות המפרים אחד לשני בשלב מוקדם בתהליך גילוי התרופות יכול למנוע כישלונות בטיפול.
ההשפעות של מחקר זה למניעת TB הן משמעותיות. על ידי דחיפת הניתוח של סוגים שונים של מידע קליני, יכולים החוקרים והרופאים לשפר את השקיפות של משאבים, לפתח התערבויות בריאות ציבורית ממוקדות להבטחת TB ברמה גלובלית. זה תואם למטרת ארגון הבריאות העולמי להדליף טוברקולוזיס עד 2035.
אך הכלי AI לא חסר בגבולותיו. שוני הדמוגרפיים וההשקפות בהם מתנהגות כלי הבריאות באזורים שונים אמורים להיות כלולים באופן רדוד ופיתוח. צוות החקירה מכיר בחשיבות רפינה נוספת במודל כדי להפוך אותו ליישומי אוניברסליים יותר.
לסיכום, המטרה היא להשתמש ביכולתם של כלי הAI להתאמת טיפול ב-TB בהתאמה אישית תוך עמידה בתכלית. על ידי השקפה מחדש על טיפול בתרופות אישי ראשיות, החוקרים מתאווים לעבוד כלפי קידום עבור חולים בתוספה. בעת הינכולת לקבל בחשבון רבי מידע סוגים, רופאים ניתן להעניק באופן יותר מדוייק ויעיל טיפולים, מובילים לחידוש תוצאות טובות יותר במערך נגד TB.
שאלות נפוצות
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com