התקף לב, המכונה גם אוטם שריר הלב, מתרחש כאשר נחסמת זרימת הדם אל הלב, שנוצרת לרוב כתוצאה מהצרות של העורקים הכליליים, המזינים את הלב, עקב תהליך של טרשת עורקים הנובע משקיעת שומנים בדופן כלי הדם. התסמינים של התקף לב דומים לעתים למצבים רפואיים אחרים, מה שעלול להקשות על האבחון.
האם בעתיד נוכל למנוע התקפי לב? מכון ויצמן בפריצת דרך מדעית
אחת הדרכים הטובות והנפוצות ביותר לאבחן התקפי לב היא למדוד את רמות הטרופונין בדם. טרופונין משתחרר כאשר שריר הלב ניזוק, ורמות החלבון בדרך כלל עולות בחדות תוך שלוש עד 12 שעות לאחר התקף לב, ומגיעות לשיא כ-24 שעות לאחר מכן.
בתי חולים רבים ברחבי העולם אימצו מסלולי אבחון הכוללים הערכת רמות טרופונין כאשר מתעורר חשד להתקף לב. מדידת טרופונין דורשת איסוף דגימות דם בזמן, מה שיכול להיות מאתגר במחלקות לרפואה דחופה, מכיוון שרופאי המחלקה לרפואה דחופה מסווגים חולים רק כבעלי סיכון נמוך, בינוני או גבוה להתקף לב מבלי לקחת בחשבון מידע חשוב אחר כגון מתי מתחילים הסימפטומים או תוצאות א.ק.ג, והם אינם לוקחים בחשבון את ההשפעה של מין, גיל ותחלואה נלווית.
כתב העת "Nature Medicine" דיווח כי חוקרים בריטים פיתחו לאחרונה אלגוריתם מהיר ומדויק מבוסס בינה מלאכותית שנקרא CoDE-ACS, (שיתוף פעולה לאבחון והערכה של תסמונת כללית חריפה), והוא נועד לחשב את הסבירות להתקף לב בקרב מטופלים שהתעורר חשד כי לקו בו.
החוקרים השתמשו בנתונים של 10286,6 חולים שעברו התקפי לב פוטנציאליים ברחבי העולם. האלגוריתם "נלמד" באמצעות מין המטופל, גילו, תוצאות האק"ג וההיסטוריה הרפואית שלו, כמו גם רמות הטרופונין אצלו, כדי לקבוע את הסבירות להתקף לב.
בהשוואה לשיטות הנוכחיות, החוקרים הגיעו למסקנה כי CoDE-ACS יכול לשלול התקף לב ביותר מפי שניים חולים, עם דיוק של עד 99.6%.
האלגוריתם גם חזה במדויק התקף לב בין תת-קבוצות, כולל גברים, נשים, קשישים, אנשים עם פגיעה בכליות או אלה שהגיעו לבית החולים מוקדם לאחר הופעת התסמינים.
לדברי החוקרים, האלגוריתם החדשני יכול למנוע אשפוזים מיותרים לחולים שלא סביר שעברו התקף לב או כאלה בסיכון נמוך לנזק לשריר הלב או למוות לאחר התקף לב, מה שיכול להפוך את הטיפול הדחוף ליעיל יותר כתוצאה מהמהירות והדיוק בזיהוי חולים, אלו שיוכלו לחזור הביתה ואילו שיצטרכו להישאר לבדיקות נוספות.
"עבור חולים עם כאבים חמורים בחזה עקב התקף לב, אבחון מוקדם וטיפול מצילים חיים", אמר החוקר ניקולס מילס, שציין כי ישנם "מצבים בריאותיים רבים הגורמים לתסמינים נפוצים אלה, ולכן האבחנה אינה ברורה בכל המקרים".
"לרתימת נתונים ובינה מלאכותית לתמיכה בהחלטות קליניות יש פוטנציאל עצום לשפר את הטיפול בחולים ואת היעילות במחלקות חירום צפופות", הוסיף מילס, וחשף כי "האלגוריתם CoDE-ACS נמצא כעת בפיילוט בסקוטלנד כדי לראות אם הוא יכול להפחית את הלחץ על מחלקות החירום הצפופות".