מודל AI לזיהוי תת-תזונה בחולים מונשמים: פריצת דרך ב-ICU

כלי חדשני מבוסס מודל בינה מלאכותית עשוי לזהות בזמן סיכון לתת-תזונה במטופלים מונשמים

חוקרים מ-Icahn School of Medicine פיתחו מודל AI בשם NutriSightT שמנבא את הסיכון לתת-תזונה בחולים מונשמים במחלקות טיפול נמרץ (ICU). המחקר, שפורסם בכתב העת היוקרתי Nature Communications ונתמך על ידי המכונים הלאומיים לבריאות בארה"ב (NIH), משתמש בנתונים קליניים שגרתיים כדי לאפשר התערבות תזונתית מוקדמת.

איך זה עובד?

• הכלי סורק בזמן אמת מדדים כמו סימנים חיוניים, תוצאות מעבדה, תרופות ונתוני הזנה.
• העדכונים מתבצעים כל 4 שעות בהתאם לשינויים במצב החולה.
• המערכת מזהה סיכונים כבר בימים השלישי עד השביעי להנשמה – תקופה קריטית שבה צרכי המטופל משתנים במהירות.

הנתונים המדאיגים שהתגלו

על פי המחקר:

• 41%-53% מהמטופלים סובלים מתת-תזונה כבר ביום השלישי להנשמה.
• 25%-35% מהם ממשיכים לסבול מתת-תזונה עד היום השביעי.

"תת-תזונה במטופלים מונשמים היא בעיה נפוצה שמחמירה את הסיכוי לסיבוכים והחלמה איטית", מסביר ד"ר אנקיט סאקוג'ה, אחד מהחוקרים המובילים. "הרעיון מאחורי NutriSightT הוא לתת לצוותים הרפואיים התרעה מוקדמת שמאפשרת התאמות תזונתיות לפני שהמצב מחמיר".

יכולות ייחודיות

מה שמייחד את המודל:

1. דינמיות: מתאים את החיזויים לשינויים בזמן אמת במצב החולה.
2. שקיפות: מצביע על הגורמים הספציפיים שמשפיעים על הסיכון (כמו רמת נתרן בדם, לחץ דם או מינון תרופות הרגעה).
3. אינטגרציה קלה: עובד עם נתונים קיימים ממערכות EHR (רישומים רפואיים אלקטרוניים).

חשוב להדגיש כי הכלי אינו מחליט החלטות קליניות, אלא משמש כ"מערכת התרעה מוקדמת" התומכת בהחלטות הצוות הרפואי.

הצעדים הבאים

החוקרים מתכננים:

• ניסויים קליניים פרוספקטיביים במספר מרכזים רפואיים.
• שילוב הכלי במערכות רישום רפואי קיימות.
• הרחבת היכולות לחישוב צרכי תזונה מורכבים יותר.

"זהו צעד חשוב לקראת טיפול מותאם אישית בחולים קריטיים", מסכם ד"ר גיריש נדקארני, ראש המחלקה לבינה מלאכותית ובריאות האדם. "המטרה הסופית היא לתת לכל מטופל את התזונה האופטימלית בזמן הנכון – מה שעשוי לשפר תוצאות רפואיות ולהציל חיים".