أحياناً تتشابه أعراض النوبة القلبية مع حالات صحية أخرى، مما يمكن أن يجعل التشخيص صعباً.
لذا لجأ باحثون في المملكة المتحدة إلى التعلم الآلي للتوصل إلى طريقة يمكن من خلالها تزويد الأطباء بطريقة سريعة ودقيقة لتشخيص النوبات القلبية، بما يساعد على تقصير الوقت اللازم لإجراء التشخيص وتقديم علاج أكثر كفاءة وفعالية للمرضى، وفق ما نقل موقع New Atlas عن دورية Nature Medicine.
بروتين التروبونين
أحد أفضل وأحد طرق تشخيص النوبات القلبية هي قياس مستويات بروتين تروبونين في الدم. ويتم إطلاق التروبونين عند تلف عضلة القلب، وتزداد عادة مستويات البروتين بشكل حاد في غضون 3 إلى 12 ساعة بعد نوبة قلبية، فيما تبلغ ذروتها بعد حوالي 24 ساعة.
واعتمدت العديد من المستشفيات في جميع أنحاء العالم مسارات تشخيصية تشمل تقييم مستويات التروبونين عندما يُشتبه في إصابة المريض بنوبة قلبية.
لكن توجد بعض القيود، حيث يتطلب قياس بروتين التروبونين جمع عينات الدم في الوقت المحدد، والذي يمكن أن يمثل تحدياً في أسلوب العمل داخل أقسام الطوارئ، لأن أطباء قسم الطوارئ يقومون بتصنيف المرضى فقط على أنهم في حالة خطر منخفض أو متوسط أو مرتفع للإصابة بنوبة قلبية دون النظر في المعلومات المهمة الأخرى مثل وقت بداية ظهور الأعراض أو نتائج مخطط كهربية القلب ECG، كما أنهم لا يأخذون في الاعتبار تأثير الجنس والعمر والأمراض المصاحبة.
خوارزمية تعلم آلي
وطور باحثون بريطانيون الآن خوارزمية تعلم آلي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تتسم بالسرعة والدقة. يشار إلى أنه تم تسمية الخوارزمية اختصاراً بـCoDE-ACS، وتعني التعاون لتشخيص وتقييم متلازمة الشريان التاجي الحادة، كما تم تصميمها لحساب احتمالية الإصابة بنوبة قلبية لمريض فردي.
كذلك استخدم الباحثون بيانات من 10286 مريضاً أصيبوا بنوبات قلبية محتملة في 6 بلدان حول العالم. وتم “تعليم” خوارزمية التعلم الآلي باستخدام جنس المريض وعمره ونتائج تخطيط القلب والتاريخ الطبي، بالإضافة إلى مستويات التروبونين، لتحديد احتمالية حدوث نوبة قلبية.
نسبة دقة 99.6%
مقارنة بالطرق الحالية، توصل الباحثون إلى أن CoDE-ACS يمكن أن يستبعد حدوث نوبة قلبية في أكثر من ضعف عدد المرضى، بدقة تصل إلى 99.6٪.
كما تنبأت الخوارزمية بدقة بنوبة قلبية عبر مجموعات فرعية، بما يشمل الرجال والنساء وكبار السن والمصابين بضعف كلوي أو أولئك الذين قدموا إلى المستشفى في وقت مبكر بعد ظهور الأعراض.
وبحسب الباحثين، فإن خوارزمية CoDE-ACS المبتكرة يمكن أن تمنع دخول المستشفى غير الضروري للمرضى الذين من غير المحتمل أن يكونوا قد أصيبوا بنوبة قلبية أو أولئك المعرضين لخطر منخفض للإصابة بأضرار في عضلة القلب أو الوفاة بعد نوبة قلبية، مما يمكن أن يجعل العلاج في حالات الطوارئ أكثر كفاءة وفعالية نتيجة لسرعة ودقة تحديد المرضى، الذين يمكنهم العودة إلى منازلهم بأمان وأيهم يحتاجون إلى البقاء لمزيد من الاختبارات.
إمكانات هائلة
في السياق قال الباحث نيكولاس ميلز إنه “بالنسبة للمرضى الذين يعانون من آلام حادة في الصدر بسبب نوبة قلبية، فإن التشخيص والعلاج المبكر ينقذ الأرواح”، مشيراً إلى أن هناك “العديد من الحالات الصحية التي تسبب هذه الأعراض الشائعة، وبالتالي لا يكون التشخيص واضحاً في جميع الحالات”.
فيما أردف أن “تسخير البيانات والذكاء الاصطناعي لدعم القرارات السريرية له إمكانات هائلة لتحسين رعاية المرضى والكفاءة في أقسام الطوارئ المزدحمة “، كاشفاً أنه “يتم حالياُ تجربة خوارزمية CoDE-ACS في اسكتلندا لمعرفة ما إذا كان بإمكانها تقليل الضغط على أقسام الطوارئ المكتظة”.