העתיד כבר כאן: ה-AI שעשוי לזהות זיהום עמיד בשלב האבחון

חוקרים מאוניברסיטת אריאל ושירותי בריאות כללית פיתחו מודלים של בינה מלאכותית (AI) שמטרתם לזהות בשלב האבחון הראשוני אם דלקת בדרכי השתן בילדים נגרמת מחיידק עמיד לאנטיביוטיקה. המחקר, שכלל ניתוח של כ-36 אלף מקרי זיהום, בחן כיצד ניתן להשתמש במידע קיים בתיק הרפואי של הילד, כגון גיל, מין, מצב סוציו-אקונומי, מחלות רקע, היסטוריית שימוש באנטיביוטיקה וזיהומים קודמים, כדי להעריך את הסיכון לזיהום הנגרם מחיידקים המייצרים את האנזים ESBL, המקנה עמידות לאנטיביוטיקות.

אחד הממצאים המרכזיים הוא שילדים שכבר סבלו בעבר מזיהום ESBL נמצאים בסיכון גבוה פי 18 ללקות בזיהום מסוג זה שוב. המודלים שפותחו הראו יכולת גבוהה לשלול זיהום עמיד, עם ערך ניבוי שלילי של כ-0.98. משמעות הדבר היא שכאשר המודל העריך שהזיהום אינו עמיד, ההערכה הייתה נכונה ברוב המכריע של המקרים. יכולת זו עשויה לאפשר לרופאים לקבל החלטות טיפוליות מושכלות יותר, במיוחד כאשר תוצאות תרבית החיידקים, שאורכות מספר ימים, טרם התקבלו.

הצורך בזיהוי מוקדם של זיהומים עמידים קריטי, שכן הם קשורים לשיעורי תחלואה גבוהים יותר, אשפוזים ממושכים ואף אשפוז בטיפול נמרץ. עם זאת, החוקרים מדגישים כי המודלים נמצאים עדיין בשלב מחקרי ואינם מהווים תחליף לשיקול דעת קליני של הרופא. נדרשים מחקרים נוספים לאימות המודלים באוכלוסיות נוספות ובחינת השפעתם על תוצאות הטיפול בעולם האמיתי, אך הפוטנציאל לשילוב AI ברפואה לצורך קבלת החלטות מהירות ומדויקות יותר, במיוחד לנוכח עליית העמידות לאנטיביוטיקה, הוא משמעותי.