מערכת בינה מלאכותית מבטיחה לזהות הידרדרות של חולי קורונה מאושפזים – 48 שעות לפני שהיא מתרחשת: חברת ארליסנס הישראלית פיתחה את המערכת הממוחשבת שכוללת סנסורים מתחת למזרן, לניטור מצב החולים בכל רגע. המערכת מנתחת את מצבם של החולים, ומתריעה על הידרדרות אפשרית. המערכת נוסתה בבית החולים שיבא על חולים מונשמים בגל הראשון של הקורונה.
פיתוח המערכת החל במחקר שנערך בבוסטון לפני כשלוש שנים ובחן פרמטרים שונים העשויים לזהות הידרדרות במצבם של חולים נשימתיים. על בסיס המידע שהצטבר מניסוי זה, נבנתה המערכת.
2 צפייה בגלריה
זיהוי חולי קורונה ארליסנס
זיהוי חולי קורונה ארליסנס
הנחת סנסורים מתחת למזרן
במהלך גל הקורונה הראשון, ביצעה חברת אורליסנס סיקור על 100 חולי קורונה שאושפזו במרכז הרפואי של שיבא על סמך נתונים שהתקבלו לאחר שחרורם מהאשפוז. מהמחקר זיהו החוקרים שהפרמטרים הנבדקים על ידי המערכת עשויים להתריע מפני ההידרדרות לפני התרחשותם. מחקר נוסף שיתפרסם בקרוב איתר כי הפרמטרים הנבדקים על ידי המערכת עשויים לזהות בדיוק גבוה הידרדרות יומיים לפני התרחשותה.
המערכת כוללת חיישנים הנמצאים מתחת למזרן ומנטרים פרמטרים רפואיים רבים בחולה, מעבדת אותם ומתריעה על כל שינוי והידרדרות באמצעות עיבוד נתונים ושימוש בבינה מלאכותית. בין היתר בודקים הסנסורים את קצב הנשימה, הדופק, הסטורציה, שלבי השינה, תנועות ותזוזות במיטה החשובות גם למניעת היווצרות פצעי לחץ – הנחשבים לגורם תמותה מרכזי בחולים מאושפזים ועוד.
הנתונים הנבדקים משודרים למחשב פעמיים בשנייה. המערכת מעבדת את כלל הנתונים, יחד עם נתונים מבדיקות דם רציפות שמתבצעות למאושפז, משווה אותם לפרוטוקולים רפואיים, וכשמזוהה שינוי מסוכן היא מתריעה מפני הידרדרות אפשרית.
2 צפייה בגלריה
זיהוי חולי קורונה ארליסנס
זיהוי חולי קורונה ארליסנס
מסך בתחנת האחיות עם הפרמטרים הרבים שנבדקים ומעובדים בבינה מלאכותית
"המערכת מאפשרת לנו לעבור בתוך תהליך האשפוז מרפואה מגיבה לרפואה מונעת", אומר ד"ר גדי סגל, מנהל מחלקה פנימית בשיבא שם הוצבה המערכת, "באופן זה הצוות שלנו מרכז מאמץ בחולים שנמצאים במצב של טרום הידרדרות ומצליח למנוע הידרדרות לפחות בחלק מהמקרים. יש לזה משמעויות גם על עומס במחלקות הטיפול הנמרץ אבל מעל הכול, יש לזה משמעויות של הצלת חיים".
"משבר הקורונה מעמיד את מערכת הבריאות בעומסים כבדים", אומר גיא מגר, מנהל ארליסנס ישראל, "גם במערכת המיומנת ביותר יכול לקרות מצב של פספוס חולה שנמצא טרם הידרדרות, היות שהשינויים במדדים בשלבים מוקדמים הם שינויים קלים מאוד שמודל הבינה המלאכותית בשילוב עם ניטור רציף, מצליח לגלות. הטכנולוגיה הזו עשויה להיות בהמשך גם הבסיס לצמצום מספר המטופלים בבתי חולים ומעבר של יותר חולים למעקב ביתי מבוקר".