05 דצמ' 2018

הכלי המשופר אשר מתבסס על למידת מכונה ובנק נתונים רחב של חולים, ישמש את הצוות הרפואי בתיאום הציפיות מול המטופל בנוגע להשלכות העתידיות של הניתוח

 

ניתוחים לקיצור קיבה הופכים לשכיחים ומקובלים יותר ויותר כטיפול בהשמנת יתר ובסוכרת מסוג 2. מחקר ישראלי-צרפתי חדש מדגים את יכולת הניבוי לריפוי מסוכרת חמש שנים לאחר ביצוע ניתוח לקיצור קיבה בחולים הסובלים מהשמנת יתר וסוכרת, בעזרת כלי ניבוי משופר.

המחקר בוצע ביוזמת ד"ר דרור דיקר, נשיא האגודה הישראלית לחקר וטיפול בהשמנה, והובל על ידו וע"י פרופ' אסף רודיך וד"ר רחל גולן מהפקולטה למדעי הבריאות באוניברסיטת בן-גוריון בנגב, בשיתוף חוקרים מאוניברסיטת סורבון בצרפת וחוקרים משירותי בריאות כללית.​​

המחקר בחן האם שיטת ניקוד חדשה המבוססת על נתוני החולים טרם הניתוח (בהם גיל, מסת גוף BMI, מדדי סוכרת וטיפול תרופתי), מאפשרת ניבוי משופר לריפוי מסוכרת בחולים סוכרתיים. בנוסף, נבחנה יעילות שיטת הניבוי בחולים שעברו אחד משלושת הניתוחים השכיחים בישראל. השיטה פותחה באמצעות גישות של למידת מכונה ( Machine Learning), על-בסיס שיטת ניקוד קודמת ובנק נתונים רחב של חוליםממצאי המחקר פורסמו בכתב העת Obesity Surgery.

במחקר נכללו נתוניהם של 1,459 חולים בסוכרת מסוג 2, שעברו ניתוח לקיצור קיבה בקופת חולים כללית בין השנים 1999-2011 ושעבורם היה מידע מעקב אודות מצב הסוכרת שלהם, חמש שנים לאחר ביצוע הניתוח. עד כה, שיטת הניקוד המוקבלת הייתה ה- DiaRem שפותחה בעבר על מנת לנבא ריפוי סוכרת שנה לאחר ניתוח מסוג מעקף קיבה (Roux-en-Y Gastric Bypass) בלבד. במחקר החדש נבחן כושר הניבוי של הבראה מסוכרת 5 שנים לאחר הניתוח, גם לאחר ניתוח שרוול (sleeve gastrectomy) וניתוח טבעת (Gastric banding).

"במחקר הנוכחי, פיתחנו את ה-Advanced DiaRem על מנת לנבא ריפוי סוכרת ארוך טווח (חמש שנים לאחר ביצוע הניתוח), בשלושה סוגי ניתוחים שונים לקיצור קיבה המקובלים בארץ: מעקף קיבה, ניתוח מסוג שרוול וניתוח מסוג טבעת", מסבירה ד"ר רחל גולן, ממובילות צוות המחקר מאוניברסיטת בן-גוריון. "בנוסף, השווינו את יכולת הניבוי של ה-Advanced DiaRem ליכולת הניבוי של ה-DiaRem   שהיה מקובל עד כה, ומצאנו שיכולת הניבוי של ה-Advanced DiaRem הייתה טובה יותר לניבוי לטווח רחוקבמיוחד לאחר ניתוחים מסוג מעקף קיבה, וכן לאחר ניתוח שרוול. תוצאות המחקר מספקות כלי שימושי בידיהם של הקלינאים בבואם להכין את המטופל לקראת הניתוח ובתיאום הציפיות מול המטופל בנוגע להשלכות ארוכות הטווח של הניתוח", אומרת ד"ר גולן.

פרופ' אסף רודיך, ראש צוות המחקר מוסיף: "עבודה זו היא דוגמא לשימוש ב"ביג דטא" (Big Data) לצורך שיפור רפואה המותאמת אישית. ניבוי מדויק יותר של תוצאות טיפול רפואי מסוים, במיוחד כאשר מדובר בפרוצדורה שהיא חודרנית לחולה, עם סיכון, ויקרה, מאפשר שיפור הליך קבלת החלטות רפואיות בצורה מושכלת. ככזה, הוא בעל חשיבות עליונה לחולה, לצוות המטפל, ולניהול נכון יותר של משאבי מערכת הבריאות".

מחקר זה נעשה במסגרת שת"פ מדעי ישראל-צרפת ע"י משרד המדע והטכנולוגיה. בנוסף, המחקר התאפשר בזכות שיתוף פעולה פורה בין חוקרי אוניברסיטת בן-גוריון בנגב וחוקרים משירותי בריאות כללית.