מודל בינה מלאכותית מהטכניון מזהה סיכון לאי ספיקת לב מראש

חוקרי הפקולטה להנדסה ביו רפואית בטכניון פיתחו מודל בינה מלאכותית בשם DeepHHF, שמנתח בדיקת הולטר, רישום א.ק.ג. רציף של 24 שעות, ומסמן מטופלים בסיכון מוגבר לאי ספיקת לב הרבה לפני הופעת התסמינים. לפי המחברים, המודל יכול לחזות את הסיכון עד חמש שנים מראש. המחקר פורסם ב 19 ביוני 2026 בכתב העת npj Digital Medicine, וכתב העת HospiMedica סיקר אותו.

אי ספיקת לב היא מצב שבו הלב אינו עונה על דרישות הדם של הגוף. היא פוגעת בכ 64 מיליון איש בעולם, ובמדינות מפותחות בכ 12 אחוז מהמבוגרים מעל גיל 65. זיהוי לפני הופעת המחלה יכול לאפשר טיפול מונע ולצמצם החמרה.

הרעיון פשוט: הולטר היא בדיקה שכבר קיימת בשגרה. המודל לוקח את ההקלטה הגולמית ומחפש בה סטיות עדינות שעין אנושית לא רואה, כך שההתראה יכולה להקדים אבחנה בכמה שנים. מכיוון שהשיטה נשענת על ניטור לא פולשני ונגיש, היא תוכננה להשתלב במסלולי הניטור הלבבי הקיימים.

את המודל אימנו על כ 70 אלף בדיקות הולטר ממאגר של שירותי בריאות לאומית. בפיתוח השתתפו גם חוקרים מהקריה הרפואית רמב״ם, ממרכז הרפואי שערי צדק, מהאוניברסיטה העברית ומהדסה. פרופ׳ יואכים בהר, החוקר הבכיר במחקר, אומר שלמיטב ידיעתם אין מודל קיים שמסוגל לחזות את הסיכון עד חמש שנים מראש מהקלטות הולטר גולמיות, ושהתחזית יכולה לאפשר זיהוי מוקדם ומניעה בזמן.

המחקר נעשה על נתוני עבר של מטופלים, ולא כהתערבות בזמן אמת, ולכן מודל כזה צריך עוד אימות לפני שישמש בקליניקה. אבל הכיוון מעודד: במקום להוסיף בדיקות יקרות, אפשר להפיק יותר מהבדיקה שכבר קיימת, ולהעניק למטופל התראה מוקדמת כשעוד אפשר לפעול.