בינה מלאכותית מגלה אות חשמלי חדש בלב שמנבא מוות לבבי פתאומי

הממצאים המרכזיים ממחקר UC ברקלי על דום לב פתאומי

חוקרים מאוניברסיטת UC ברקלי, בהובלת פרופסור חבר זיאד אוברמייר, פרסמו ב-24 ביוני 2026 בכתב העת Nature מחקר המגלה שמודל למידה עמוקה שאומן על למעלה מ-440,000 אלקטרוקרדיוגרמות (א.ק.ג.) זיהה אות חשמלי שלא היה ידוע קודם לכן, בבדיקות לב שגרתיות, שמנבא דום לב פתאומי בדיוק גבוה בהרבה מהסטנדרט הקליני הנוכחי .

האות החשמלי הלא-מוכר

מודל הבינה המלאכותית זיהה תבניות גל עדינות בא.ק.ג.—פיקים וזרמים חשמליים שמייצר הלב—שקוראים אנושיים ובדיקות קליניות סטנדרטיות אינם מסוגלים לזהות . תבניות אלו מתאימות לתקלות במערכת החשמלית של הלב שמתרחשות לפני דום לב פתאומי. המנגנון הפיזיולוגי המדויק עדיין אינו מובן, אך נראה שהבינה המלאכותית כיוונה לתכונה שקשורה ללב שמפסיק לפעול בצורה קטלנית ופתאומית .

אימון ואימות

הצוות אימן מודל למידה עמוקה תוך שימוש בלמעלה מ-440,000 בדיקות א.ק.ג. משוודיה, אשר קושרו לתעודות פטירה. המודל "הוזן" בסריקות של אנשים בריאים, חולים בסיכון, ומי שמאוחר יותר מתו מדום לב פתאומי, עד שלמד לזהות תבניות גל שמנבאות תוצאה זו . לאחר מכן, הם אימתו את המודל על אלפי תיקי חולים נוספים מארה"ב (מחוז סן דייגו) ומטיוואן (טאיפיי) . מאמר נלווה ב-Nature מאשר שהמודל פותח תוך שימוש בנתוני א.ק.ג. נרחבים ורשומות תמותה .

ביצועי זיהוי סיכון

מערכת הבינה המלאכותית מזהה קבוצת סיכון גבוה עם שיעור שנתי של 7% לדום לב פתאומי, בהשוואה לבדיקות קליניות סטנדרטיות (המודדות כמה דם הלב פולט בכל פעימה) שמזהות קבוצת סיכון גבוה עם שיעור שנתי של 4.6% בלבד . המודל סימן מאגר סיכון רחב יותר, וניבא טוב יותר מי יסבול מדום לב פתאומי — הבדלים שיתורגמו לאלפי חולים מדי שנה שכיום נחשבים לבעלי סיכון נמוך לפי מדדים קונבנציונליים .

מדוע הזיהוי היה כה קשה עד כה

דום לב פתאומי הורג יותר מ-300,000 איש בארה"ב מדי שנה, ומתרחש כשהמערכת החשמלית של הלב מפסיקה לפתע לפעול ללא כל אזהרה . אוברמייר מציין שקיים טיפול יעיל — קוצבי-מפעם מושתלים (דפיברילטורים) שמחזירים את הלב לקצב תקין — אך רופאים לא מסוגלים לקבוע מי צריך אחד כזה לפני שיהיה מאוחר מדי . הבעיה המרכזית היא שאנשים מתים בפתאומיות כזו, שכמעט בלתי אפשרי לדעת מה קורה בתוך הלב מיד לפני המוות; נתיחות שלאחר המוות מגלות פרטים מבניים אך לא את התפקוד החשמלי מיד לפני המוות .

הצעדים הבאים

החוקרים מתכננים להטמיע את האלגוריתם במערכות בריאות כדי לסייע לרופאים לזהות טוב יותר מי זקוק לקוצב-מפעם מושתל . המחקר גם פותח את הדלת למחקר חדש על המנגנון הפיזיולוגי הבסיסי מאחורי תקלות חשמליות לבביות. אוברמייר הצהיר שהמטרה היא "לא רק לקבל החלטות טובות יותר, אלא גם להתחיל להבין מה באמת קורה עם החולים האלה לפני שהלב שלהם עוצר" . מכיוון שבדיקות א.ק.ג. הן שגרתיות, בעלות נמוכה וזמינות במרכזים רפואיים ברחבי העולם, הכלי יכול להיות מופץ בקנה מידה רחב כדי להציל חיים .