הליכה יכולה לחשוף מחלות נסתרות: פריצת דרך של מדענים ישראלים

מדענים ממכון ויצמן למדע ברחובות, בראשות פרופסור ערן סגל, גילו כי ניתן לזהות באמצעות ניתוח הליכה, בעזרת בינה מלאכותית, מצבים בריאותיים שונים שאינם קשורים למערכת השלד והשרירים. המחקר, שפורסם בכתב העת "Nature Medicine", בחן 3,328 מבוגרים במסגרת פרויקט "Human Phenotype Project" הישראלי. המשתתפים ביצעו חמישה תרגילים מול מצלמה מיוחדת, שאספה 17,589 הקלטות וידאו. הבינה המלאכותית ניתחה 26 מפרקים, תוך התמקדות במהירות הליכה, אורך צעד, תנועות גפיים וקואורדינציה עדינה. הנתונים הושוו למדדים רפואיים, כולל בדיקות דם, מצב לב וכלי דם, חילוף חומרים ואיכות שינה. האלגוריתם זיהה קשרים מובהקים סטטיסטית בין תנועות הגוף ל-1,887 מתוך 3,210 פרמטרים שנבדקו. הקשרים היו מדויקים במיוחד בהערכת מדד מסת הגוף ושומן בטני. ממצאים מעניינים נוספו התגלו בנוגע לאלסטיות הכבד, מדד המשמש לאבחון פיברוזיס, כאשר ניתוח התנועות שיפר את הערכת מצב הכבד אף לאחר נטרול גיל ומשקל. במקרים מסוימים, המידע שהתקבל היה משמעותי כמו בדיקות ביוכימיות סטנדרטיות. המחקר גם מצא קשרים בין תנועות גוף מסוימות לדיכאון, ושיפר את זיהוי המשתתפים שדיווחו על דיכאון. בנוסף, זוהו דפוסים הקשורים לנטילת תרופות נוגדות דיכאון, אנטי-היסטמינים ותרופות להפחתת חומציות. החוקרים מדגישים כי לא ניתן לקבוע אבחנה ספציפית או זיהוי תרופות רק על סמך ההליכה. תנועות הרגליים היו אינפורמטיביות לגבי חילוף חומרים, כוח פיזי וחולשה הקשורה לגיל, בעוד שתנועות הגו שיקפו טוב יותר את איכות השינה וסגנון החיים. גם לאחר נטרול גורמים כמו גיל, גובה ומשקל, האלגוריתם המשיך לזהות מידע נוסף על מערכות גוף רבות. החוקרים מקווים שטכנולוגיה זו תאפשר בעתיד הערכה ראשונית של בריאות באמצעות צילומי וידאו פשוטים, ללא צורך בחיישנים מיוחדים, ותשמש בבתי חולים למעקב אחר מטופלים. הטכנולוגיה עדיין בשלבי מחקר ודורשת אימות נוסף בתנאים קליניים.