חדשות מתוקות על בינה מלאכותית

אלגוריתם חדש, שפותח במכון ויצמן למדע, יכול לחזות אילו נשים הרות יהיו בסיכון גבוה לסוכרת היריון, מצב רפואי שבו נשים שאינן חולות בסוכרת מפתחות רמות גבוהות של סוכר בדם. המחקר, שהוביל פרופ' ערן סגל, פורסם בכתב העת Nature Medicine.

המחקר ניתח נתונים של קרוב ל-600,000 הריונות, שנאספו בקופת חולים כללית. הוא קובע, שעל סמך התחזיות שהאלגוריתם גוזר מהנתונים, ייתכן שניתן למנוע סוכרת היריון באמצעות שינויים בתזונה ובאורח החיים.

"המטרה שלנו היא לעזור למערכת הבריאות לנקוט אמצעים למניעת הופעה של סוכרת במהלך ההיריון", אומר פרופ' סגל, מהמחלקה למדעי המחשב ומתמטיקה שימושית והמחלקה לביולוגיה מולקולרית של התא. המחקר נעשה בשיתוף פעולה עם חוקרים במרכז הרפואי רבין בפתח תקווה ובשירותי בריאות כללית.

סיכוני סוכרת ההיריון רבים, לאם ולתינוק כאחד. בדרך כלל היא מאובחנת בשליש השני של ההיריון באמצעות בדיקת סבילות: נותנים לאישה לשתות תמיסת גלוקוז ובודקים באיזו מהירות הגלוקוז בדמה חוזר לרמתו הרגילה.

פרופ' סגל ועמיתיו עיבדו נתונים של יותר מ-2,000 פרמטרים בכל היריון, כולל תוצאות בדיקת הדם וההיסטוריה הרפואית של כל אישה, והזינו אותם לאלגוריתם שיודע "לחבר את הנקודות" בין הנתונים הרפואיים לבין האבחנה. האלגוריתם גילה שתשעה מהפרמטרים הספיקו כדי לזהות במדויק את הנשים שהיו בסיכון גבוה לפתח סוכרת היריון. תשעת הפרמטרים כוללים את גיל האישה, את אינדקס מסת הגוף שלה, היסטוריה משפחתית של סוכרת ואת תוצאות בדיקות הסוכרת שלה מהריונות קודמים, אם היו.

הממצאים האלה מעידים על כך שאם אישה תענה על תשע שאלות בלבד, יהיה אפשר לומר מראש אם היא בסיכון גבוה לפתח סוכרת היריון. ואם המידע זמין בשלב מוקדם – בתחילת ההיריון או אפילו לפניו – ייתכן שיהיה אפשר להקטין את הסיכון שלה לפתח סוכרת היריון על ידי שינויים באורח החיים, כגון פעילות גופנית ודיאטה.

בה בעת, הנשים שהשאלון יזהה שהן בסיכון נמוך לפתח סוכרת היריון, יחסכו לעצמן את העלויות ואת אי הנוחות הכרוכים בבדיקת הגלוקוז.

המחקר הוא צעד נוסף קדימה של טכניקות הבינה המלאכותית בשירות הרפואה – הוא מדגים איך מערכי נתונים אנושיים גדולים, במיוחד רשומות רפואיות אלקטרוניות, מאפשרים לחזות תחזיות רפואיות אישיות ולהצביע על צעדי מניעה או התערבות.

Prof. Eran Segal is head of the Crown Human Genome Center at the Weizmann Institute of Science. His research is supported by the Larson Charitable Foundation New Scientist Fund; the Else Kroener Fresenius Foundation; the Adelis Foundation; Ms. Judith Benattar; Ms. Aliza Moussaieff; the Fannie Sherr Fund; the estate of Zvia Zeroni and the European Research Council