כלי לימוד מכונה ובינה מלאכותית משולבים יותר ויותר בטיפול הקליני ובמאמר שפורסם בכתב העת Gastroenterology מדווחים חוקרים על מודל לימוד מכונה המוביל לחיזוי טוב יותר של הסיכון לדימום ממערכת העיכול העליונה, בהשוואה למדדי סיכון אחרים.
מדד סיכון חדש מסייע בחיזוי הסיכון לדימום מדרכי עיכול עליונות, שאינו משנית לדליות, ולסווג את החולים לקבוצת סיכון גבוה או נמוך לדימום חוזר ותמותה. במקרים בהם קיים סיכון נמוך לדימום ממערכת העיכול העליונה, לא נדרשת התערבות וניתן לטפל בחולים באופן אמבולטורי.
שלושת מדדי הסיכון המג'וריים לפני השלמת אנדוסקופיה כוללים את מדד Glasgow-Blatchford Score (GBS), מדד AIMS65 ומדד Rockall Score לפני אנדוסקופיה. בעבר הומלץ על מדד GBS של עד נקודה אחת לזיהוי מקרים בסיכון נמוך.
כעת, חוקרים פיתחו ותיקפו מודל לימוד מכונה לחיזוי תוצא משולב - הכולל התערבות המוסטאטית, צורך בעירוי, או תמותה – בחולים עם דימום ממערכת העיכול העליונה. הם השוו את הדיוק של המודל עם זה של מדדי סיכון קיימים לזיהוי מטופלים בסיכון נמוך.
מודל לימוד מכונה היה מדויק יותר בזיהוי חולים שענו על התוצא המשולב, בהשוואה לכל אחד ממדדי הסיכון הקיימים. בהנחת רגישות של 100%, מודל לימוד מכונה היה טוב יותר בניבוי מקרים בסיכון נמוך, בהשוואה למדד GBS אפסי (סגוליות של 26% לעומת 12%, בהתאמה). באשר למדדי הסיכון האחרים, החוקרים לא זיהו ערכי סף בהם הושגה רגישות של 100%.
החוקרים סיפקו אפליקציה מבוססת-רשת לחישוב הסיכון של מטופלים לדימום ממערכת העיכול העליונה.
Gastroenterology 2019 Sep 25