תוצאת חיפוש

ישראל נמצאת מתחת לממוצע העולמי של תמותה מסרטן הודות לאבחון מוקדם וטיפול מתקדם. למרות זאת, מדי שנה כ-30,000 מטופלים מאובחנים עם סרטן ו-11,000 נפטרים מן המחלה. חלק גדול מהמטופלים מאובחנים בשלב מתקדם של המחלה, כאשר כבר לא ניתן להציע ניתוח מרפא. גילוי והתערבות מוקדמים הוכחו כבעלי חשיבות גדולה ביותר בהפחתת תחלואה ותמותה מסרטן. אולם למרות שימוש קליני במספר מוגבל של טכנולוגיות, הרי שטכנולוגיות לאיתור ממאירות מוקדם ככל הניתן, עד כדי ניבוי ממאירות זמן רב לפני זיהויה הקליני, עדיין קיימות במסגרת פיתוח ומחקרים קליניים בלבד, כשהאתגר העיקרי הוא פיתוח בדיקה בעלת רגישות גבוהה מצד אחד, ומצד שני בעלת סגוליות (ספציפיות) מספקת למניעת בדיקות המשך מיותרות.

בשנים האחרונות, מספר טכניקות לחיזוי ממאירות הבשילו לכדי ניסויים קליניים ראשוניים, ומאמר זה סוקר את המתקדמות שבהן. בין הגישות הבולטות ניתן לציין בדיקת דם לאיתור מוטציות סרטניות או דפוסי מתילציה של דנ"א בזרם הדם, וכן יישום טכנולוגיות של למידת מכונה לחיזוי ממאירות על סמך סקירת תיקים רפואיים ממוחשבים ומעבר על בדיקות דימות.

הפתולוגיה היא חלק בלתי נפרד מהרצף האבחוני והטיפולי בעולם הרפואה, ויש לה חלק משמעותי בתהליכי  קבלת ההחלטות. תחום הפתולוגיה מוביל את עולם הרפואה המותאמת אישית, והוא ממלא תפקיד חשוב בתהליכים רבים הן בשדה הקליני והן בשדה הרפואה התרגומית.

פתולוגיה דיגיטלית היא תחום מתפתח שעשוי לתפוס בעתיד חלק משמעותי מצורת העבודה בפתולוגיה.

רעיונות שונים המכוונים לעיבוד דיגיטלי של דוגמאות רקמה קיימים מזה עשרות שנים, אך תחילת הפיתוחים המשמעותיים שאפשרו לפתולוגיה הדיגיטלית להתפתח למימדים שאנו רואים כיום (ועודם הולכים וגדלים), קרוב לוודאי שהחלה לפני מעט יותר מ-20 שנה – אז פותח הסורק הראשון שמסוגל לסרוק סלייד שלם, תחום שהלך והתפתח במהירות.

לצד החידושים הטכנולוגיים הללו, עולם הרפואה כולו מתקדם אל עבר גישות של רפואה מותאמת אישית, ושני אלה יחד מקדמים את עולם הפתולוגיה לכיוון המתבסס על פתולוגיה דיגיטלית – תחום שתופס נפחים הולכים וגדלים בעבודת הפתולוג. בראש ובראשונה התחום נותן תשתית לעבודת האבחון השגרתית, ועם התקדמותו יאפשר מיצוי מתקדם ומשופר של מידע מתוך אותן דגימות שעימן אנו עובדים כיום וקידום תחומים רבים, ביניהם רפואה מותאמת אישית, פיתוח תרופות חדשות, גילוי ביומרקרים ומטרות טיפוליות חדשות, מחקר אונקולוגי, מחקר אימונו-אונקולוגי ועוד.

בסקירה זו נדווח בקצרה על מהות הפתולוגיה הדיגיטלית, הפיתוח שלה, שיטות עיבוד מידע חדשות מבוססות בינה מלאכותית ולמידה עמוקה, יתרונות חסרונות ותפקידם של אלה בעשייה הקלינית ובמחקר הקליני והתרגומי כאחד, ונציג דוגמאות ליישום הרחב הנעשה בה.

הקדמה: מחלות לב וכלי דם הן גורם התמותה העיקרי בעולם. הביטויים השכיחים ביותר של מחלות אלו הם מחלת לב איסכמית ואוטם שריר הלב. למרות ההתקדמות בטיפול, לטיפולים הקיימים השפעות לוואי ומגבלות רבות.

כיום כבר ידוע כי לשיקום גופני השפעות מיטיבות על חולי לב, אך לא קיימת עדיין הגדרה מהו חלון הזמן המיטבי להתחלת השיקום לאחר אוטם שריר הלב.

בשנים האחרונות קיים עניין גובר בבחינת הקשר שבין מחלת לב איסכמית לדינמיקה המיטוכונדרית בתאי שריר הלב, השינויים המיטוכונדריים עלולים להוביל להאצת הנזק ללב, והטיפול בתרופות מבוססות פפטידים יכול להיות פתרון חדשני, יעיל ובטוח.

מטרת המחקר: בחינת היעילות של התערבות שיקומית או פולשנית לאחר אוטם שריר הלב, להערכת הזמן המיטבי להתחלת פעילות הגופנית לאחר אוטם, והערכת חשיבות התפקוד המיטוכונדרי בהיווצרות הנזק.

השערת המחקר: לפעילות גופנית מוקדמת ולשימוש בפפטיד יש השפעה מגנה ומיטיבה על הלב לאחר אוטם.

שיטות המחקר: 60 חולדות סווגו ל-6 קבוצות (n=10): 6 קבוצות עברו ניתוח לקשירת העורק השמאלי-קדמי היורד (LAD) ושחרורו לאחר 30 דקות, 3 קבוצות ביצעו אימון רצף-מתון לשמונה שבועות שהחלה בתזמונים שונים לאחר האוטם (שלושה, שבעה, ועשרים ואחת ימים מהאוטם), קבוצה נוספת, טופלה בהזרקה של פפטיד שתוכנן לעכב קשרי חלבון-חלבון לוויסות הדינמיקה  המיטוכונדרית 5 דקות לפני פתיחת העורק, קבוצה שעברה אוטם ללא טיפול, וקבוצה שעברה ניתוח דמה נקבעו כקבוצות בקרה.  הערכת התוצאות בוצעה בבחינת תפקוד המיטוכונדריה, אקוקרדיוגרפיה, סמנים דלקתיים וביוכימיים בדם, עקומות נפח/לחץ, מבחן מאמץ מירבי והיסטולוגיה.

תוצאות ומסקנות: פעילות גופנית או טיפול בפפטידים הביאו לתוצאות טובות יותר במדדי הפגיעה בלב בהשוואה לקבוצות הבקרה, ומצביעות על תזמון עדיף לטיפול ועל ההשפעה המיטוכונדרית בעקבות הפגיעה בלב.

המחקר התרגומי ברפואה עובר בעשור האחרון תמורות גדולות בעיקר על רקע ההתקדמות הטכנולוגית האדירה שנעשתה בתקופה זו. המחקר האונקולוגי מוביל את חזית המחקר התרגומי בעולם הרפואה ומושפע רבות מההתקדמות הטכנולוגית בשנים האחרונות.

במאמר זה, אנו סוקרים בקצרה את הטכנולוגיות המהוות את הבסיס ל"דור הבא של המחקר התרגומי" (Next generation translational research) באונקולוגיה בעשורים הקרובים והן את המגמות המתפתחות במחקר התרגומי באונקולוגיה, תוך יישום טכנולוגיות אלו. טכנולוגיות חדישות כגון שיטות לאיסוף נתונים מולקולריים רב ממדי (Multi-omics), שימוש בבינה מלאכותית (AI) לעיבוד נתונים וחיזוי, שימוש במחשוב ענן לניתוח נתונים ועוד, מובילות את המחקר התרגומי באונקולוגיה לעידן חדש שבו ניתן לעבד כמות אדירה של נתונים מסוגים שונים וממקורות שונים בו זמנית, וכך לקדם – הן את ההבנה של המנגנונים השונים בבסיס התפתחות הסרטן והן לסייע בפיתוח שיטות לאבחון, טיפול ומניעה.

בעקבות פיתוח הטכנולוגיות הללו, התפתחו מגמות חדשות במחקר התרגומי האונקולוגי, כגון מעבר מפיתוח טיפולים למחקר העוסק באבחון ומניעה של סרטן, מעבר מחקר השאת (Tumor) לחקר סביבת השאת, חקר השאת אורך זמן במקום בנקודת זמן בודדת ועוד. תהליך זה צפוי להתעצם בעתיד עם פיתוחן של טכנולוגיות נוספות ושכלולן של טכנולוגיות קיימות. האתגר העומד בפני החוקרים הוא מציאת המנגנונים המתאימים ליישום איכותי, סטנדרטי ויעיל בטכנולוגיות הללו, באופן שיקדם יישום מהיר לטיוב הטיפול האונקולוגי על כל רבדיו השונים.

ישראל נמצאת מתחת לממוצע העולמי של תמותה מסרטן הודות לאבחון מוקדם וטיפול מתקדם. למרות זאת, מדי שנה כ-30,000 מטופלים מאובחנים עם סרטן ו-11,000 נפטרים מן המחלה. חלק גדול מהמטופלים מאובחנים בשלב מתקדם של המחלה, כאשר כבר לא ניתן להציע ניתוח מרפא. גילוי והתערבות מוקדמים הוכחו כבעלי חשיבות גדולה ביותר בהפחתת תחלואה ותמותה מסרטן. אולם למרות שימוש קליני במספר מוגבל של טכנולוגיות, הרי שטכנולוגיות לאיתור ממאירות מוקדם ככל הניתן, עד כדי ניבוי ממאירות זמן רב לפני זיהויה הקליני, עדיין קיימות במסגרת פיתוח ומחקרים קליניים בלבד, כשהאתגר העיקרי הוא פיתוח בדיקה בעלת רגישות גבוהה מצד אחד, ומצד שני בעלת סגוליות (ספציפיות) מספקת למניעת בדיקות המשך מיותרות.

בשנים האחרונות, מספר טכניקות לחיזוי ממאירות הבשילו לכדי ניסויים קליניים ראשוניים, ומאמר זה סוקר את המתקדמות שבהן. בין הגישות הבולטות ניתן לציין בדיקת דם לאיתור מוטציות סרטניות או דפוסי מתילציה של דנ"א בזרם הדם, וכן יישום טכנולוגיות של למידת מכונה לחיזוי ממאירות על סמך סקירת תיקים רפואיים ממוחשבים ומעבר על בדיקות דימות.

הפתולוגיה היא חלק בלתי נפרד מהרצף האבחוני והטיפולי בעולם הרפואה, ויש לה חלק משמעותי בתהליכי  קבלת ההחלטות. תחום הפתולוגיה מוביל את עולם הרפואה המותאמת אישית, והוא ממלא תפקיד חשוב בתהליכים רבים הן בשדה הקליני והן בשדה הרפואה התרגומית.

פתולוגיה דיגיטלית היא תחום מתפתח שעשוי לתפוס בעתיד חלק משמעותי מצורת העבודה בפתולוגיה.

רעיונות שונים המכוונים לעיבוד דיגיטלי של דוגמאות רקמה קיימים מזה עשרות שנים, אך תחילת הפיתוחים המשמעותיים שאפשרו לפתולוגיה הדיגיטלית להתפתח למימדים שאנו רואים כיום (ועודם הולכים וגדלים), קרוב לוודאי שהחלה לפני מעט יותר מ-20 שנה – אז פותח הסורק הראשון שמסוגל לסרוק סלייד שלם, תחום שהלך והתפתח במהירות.

לצד החידושים הטכנולוגיים הללו, עולם הרפואה כולו מתקדם אל עבר גישות של רפואה מותאמת אישית, ושני אלה יחד מקדמים את עולם הפתולוגיה לכיוון המתבסס על פתולוגיה דיגיטלית – תחום שתופס נפחים הולכים וגדלים בעבודת הפתולוג. בראש ובראשונה התחום נותן תשתית לעבודת האבחון השגרתית, ועם התקדמותו יאפשר מיצוי מתקדם ומשופר של מידע מתוך אותן דגימות שעימן אנו עובדים כיום וקידום תחומים רבים, ביניהם רפואה מותאמת אישית, פיתוח תרופות חדשות, גילוי ביומרקרים ומטרות טיפוליות חדשות, מחקר אונקולוגי, מחקר אימונו-אונקולוגי ועוד.

בסקירה זו נדווח בקצרה על מהות הפתולוגיה הדיגיטלית, הפיתוח שלה, שיטות עיבוד מידע חדשות מבוססות בינה מלאכותית ולמידה עמוקה, יתרונות חסרונות ותפקידם של אלה בעשייה הקלינית ובמחקר הקליני והתרגומי כאחד, ונציג דוגמאות ליישום הרחב הנעשה בה.

קיימת התאמה גבוהה בין מטופלי כוויות למטופלים שנפגעו מפגיעות מלחמה או טרור. הפציעות של מטופלים בכוויות ופגועי מלחמה גורמות לחסרים גדולים של רקמות רכות. הנתונים על מטופלים בכוויות הם יחסית מעטים לפי הספרות והדרישות לטיפול מבחינת כוח אדם או חומרים ייעודיים הן שונות מטיפולים רגילים של פציעות רגילות. כמו כן, קיימים הבדלים בין שיעורי התמותה, התחלואה וזמן השהות בבית החולים בהשוואה בין מטופלים בכוויות למטופלים בפציעות רגילות.  במאמר זה, אנו רוצים להציג את ההיערכות במניעה, הכנה, תגובה ושיקום בנושא הכוויות ופגיעה ברקמות רכות, המופקדת בידי מומחים בכירורגיה פלסטית ואסתטית בישראל.

הקדמה:  עמידות לאנטיביוטיקה נובעת מגורמים שונים. למיטב ידיעתנו, לא קיים מידע בספרות אודות ההלימה בין עמידות לאנטיביוטיקה לבין המוצא האתני של המטופלים.

מטרת העבודה: בחרנו מודל של הרות מאושפזות באבחנה של פיאלונפיריטיס, ובחנו את הקשר בין מוצאן האתני לבין התגובה לטיפול האנטיביוטי.

שיטות מחקר: במחקר עוקבה זה 105 מטופלות המאושפזות באבחנה של פיאלונפריטיס בהיריון.

 המטופלות סווגו לפי מוצאן האתני: ערבי (40%), צפון אפריקה (13%), אשכנז (10%), אתיופיה (3%), איראן, קווקאז, עיראק (3%), טורקיה (2%), אוזבקיסטן (3%) ותימן (2%). הוחרגו מוצאים אתניים "מעורבים". נבדקה רגישות לאנטיביוטיקה כתלות במוצא וכן תוצאים מיילדותיים, לכל מטופלת נבדק החיידק המחולל ועימו רגישותו ועמידותו לאנטיביוטיקה.

תוצאות: הקבוצות האתניות כללו ערביות (40% מכלל המטופלות) ונשים שאינן ערביות. בקרב נשים הרות ערביות מצאנו עמידות לציפרופלוקצצין בהשוואה לשאר הנבדקות (33% לעומת 7%, 0.026=P) ופחות רגישות לאימיפנם (60% לעומת 90%, 0.03=P).

מסקנות: מצאנו קשר בין מוצא ההרה לבין רגישות לאנטיביוטיקה בקרב הנשים המאושפזות באבחנה של פיאלונפריטיס בהיריון.

דיון: המוצא האתני של המטופלת בשילוב עם נתונים פרמקוגנטיים עשוי להוביל לטיפול ממוקד יותר, להפחתת זנים עמידים, לקיצור הטיפול ולהפחתת השפעות הלוואי – כמצופה מרפואה מותאמת אישית.

הבינה המלאכותית הוצגה לראשונה בשנת 1956 ומהווה מרכיב מרכזי במהפכה התעשייתית הרביעית בתולדות האנושות. עם הזמן הפכה שיטה זו לשיטה המועדפת לניתוח תמונות רפואיות. כיום, היישומים של בינה מלאכותית בתחום הרפואה בכלל ורפואת עיניים בפרט מגוונים וכוללים אבחון ומעקב אחר התפתחות מחלות עיניות. לדוגמה, אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לזהות אקטזיות וסימנים פרה-קליניים של קרטוקונוס (קרנית חרוטית) באמצעות צילומים ופלט נתונים ממיפויי קרנית שונים.

למידת מכונה (Machine Learning) היא טכניקה ספציפית ליישום של בינה מלאכותית. היא מוגדרת כסדרה של שיטות אוטומטיות לזיהוי דפוסים ותבניות במידע נתון ומתן תחזית עתידית. טכנולוגיה זו יושמה לראשונה כבר בשנות השמונים של המאה הקודמת. למידה עמוקה ((Deep Learning היא סוג מתקדם של למידת מכונה בהשראת מידול פעולת המוח האנושי, הבנויה כשכבות שכל אחת אחראית על זיהוי תבניות ובכך מצליחה למדל תופעות מורכבות. היתרון המשמעותי של למידה עמוקה ברפואה הוא בכך שהיא מאפשרת מעקב וניטור זול ויעיל. למידה עמוקה נמצאת בשימוש במעקב במחלות עיניים כגון רטינופתיה סוכרתית, ניוון מקולרי תלוי גיל, גלאוקומה (ברקית), ירוד (קטרקט) ורטינופתיה של הפגות. מחלות אלה ואחרות דורשות מעקב תכוף על מנת לבחון שינויים לאורך זמן. טכנולוגיית מחשוב זו היא אמנם בעלת חשיבות רבה לזיהוי ודירוג מחלות עיניים שונות אך זקוקה עדיין למספר אישורים קליניים נוספים על מנת שתוכל להוות עזר רשמי בשימוש נרחב ליכולת אבחנתית אנושית.

אכלזיה (achalasia) היא הפרעה בתנועתיות הוושט המאופיינת בהיעדר הרפיה של שוער הוושט התחתון ופריסטלטיקה לא תקינה של הוושט בזמן בליעה. האטיולוגיה לאכלזיה מסווגת לאכלזיה ראשונית אידיופתית  ולאכלזיה שניונית כדוגמת ממאירות, מחלת צ'אגאס (Chagas Disease)  ועוד.

התסמין הנפוץ ביותר באכלזיה הוא פרע בליעה (דיספגיה). במסגרת הערכת חולה המלין על דיספגיה הוא יעבור סדרת בדיקות הכוללת בעיקר: גסטרוסקופיה, מנומטריה ברזולוציה גבוהה ובליעת בריום. אכלזיה מסווגת לשלושה תתי סוגים לפי הקלסיפיקציה על שם שיקגו.

הטיפול באכלזיה מסווג לטיפול תרופתי, אנדוסקופי או ניתוח. מטרת הטיפול היא הטבה בתסמינים הנלווים כתוצאה מהלחץ הגבוה בשוער הוושט התחתון והפרעת התנועתיות של הוושט, ומניעת סיבוכים מאוחרים של המחלה. הטיפול האנדוסקופי כולל הרחבות פנאומטיות, טיפול יעיל הדורש פעולות חוזרות והזרקת רעלן בוטוליניום השמור למטופלים בסיכון גבוה. הניתוח המקובל בעולם הוא ניתוח לפרוסוקפיה למיוטומיה על שם הלר עם ביצוע פונדופליקציה חלקית. טיפול אנדוסקופי

מתקדם, POEM (Per Oral Endoscopic Myotomy) הוא שיטה לביצוע חיתוך של שריר הוושט בגישה אנדוסקופית. טכניקת ה-POEM אינה מתאימה במטופלים עם בקע בסרעפת או עם ושט סיגמואידית. שיעורי הסיבוכים דומים בין שתי השיטות ועומדים על פחות מ-2.7%. בשל היעדר פונדופליקציה ב-POEM נמצא שיעור גבוה יותר של החזר קיבה-ושט. למעלה ממחצית מהמטופלים שעברו POEM נוטלים סותרי חומצה פומיים גם ארבע שנים לאחר הפעולה.

בבואנו להשוות בין הטיפול הניתוחי לבין POEM, מצאנו כי יעילות הטיפולים דומה. מאז הצגת POEM בשנת 2008, הליך זה זכה להכרה עולמית כטיפול ראשוני עבור חולים עם אכלזיה והפרעות תנועתיות אחרות של הוושט. התוצאות קצרות הטווח אינן נחותות מאלו של Heller Myotomy, כאשר הספרות העדכנית מרמזת גם על יעילות זהה לטווח ארוך. בסקירה זו נביא את השיקולים העיקריים, הקווים המנחים לבחירת החולים בדגש על מיוטומיה על שם הלר לעומת POEM.  

סידור הווסת לכלה המעוניינת להגיע בטהרה לחתונה מצריך שילוב שיקולים רפואיים והלכתיים.

מבחינה הלכתית, הכלה עוברת לפני החתונה תהליך של טהרה: כשפסק הדימום הווסתי הכלה עושה בדיקת הפסק טהרה (בדיקה פנימית בנרתיק עם בד לבן, שמוודאת שאין הפרשה דמית מהרחם).

מיום למחרת היא סופרת שבעה ימים נקיים, שבהם היא מבצעת בדיקה פנימית עם בד לבן (הנקרא "עד"). ביום השביעי בערב הכלה טובלת במקווה. הטבילה נערכת לפחות יום אחד לפני החתונה.

בהתאם, יש לתכנן שלא יהיו דימום/כתמים לפחות שמונה ימים (ועדיף 10 ימים לפני החתונה, לביטחון). במקרים חריגים ייתכן שרב יתיר לכלה לטבול בבוקר החתונה וכך יספיקו שבעה ימים לפני החתונה.  

הקדמה: החלל התת עכבישי (Subarachnoid space, או SAS) הוא חלל פוטנציאלי מסביב למוח שבו זורם נוֹזֵל חוּט הַשִּׁדְרָה (CSF). מחקרים קודמים תיארו בעזרת אולטרסאונד ותהודה מגנטית (MRI) טרום לידתית כיצד ה-SAS משתנה לאורך ההיריון ומדדו את הערכים הנורמטיביים שלו על פי שבוע ההיריון. אנו התעניינו בחקירת הקשר בין ה-SAS לבין פתולוגיות שונות של העובר: מקרוצפליה ומיקרוצפליה.

מטרות: לבחון את הקשר בין הנפח של מוח העובר לבין רוחב ה-SAS כפי שנמדד ב-MRI טרום-לידתי בפתולוגיות של העובר, ולחקור האם קיים מתאם (קורלציה) בין שבוע ההיריון לבין יחס זה.

שיטות מחקר: נערך מחקר רטרוספקטיבי שכלל 77 עוברים שעברו MRI טרום-לידתי בשבועות 37-29 להיריון: 23 עם נורמוצפליה, 27 עם חשד למיקרוצפליה ו-27 עם חשד למקרוצפליה. רוחב ה-SAS נמדד בעשר נקודות ב-MRI מוח עובר, וחושב היחס בין נפח המוח לבין רוחב החלל (SS ratio).  

תוצאות: ה-SS ratio התקבל כגבוה ביותר בקבוצת המיקרוצפליה וכנמוך ביותר בקבוצת הנורמוצפליה, וביניהם קבוצת המקרוצפליה. ההשוואות התקבלו כמובהקות סטטיסטית, פרט להשוואה בין קבוצות הנורמוצפליה למקרוצפליה. התקבל מתאם חיובי בין ה-SS ratio לבין שבוע ההיריון עם מתאם ספירמן חזק.

מסקנות: קיימת שונות מובהקת ב-SS ratio בין קבוצות עוברים עם חשד למיקרוצפליה ומקרוצפליה לבין קבוצת עוברים עם היקף ראש תקין. ה-SS ratio גדל עם שבוע ההיריון החל משבוע 29.

דיון: מכיוון שהוכח כי ל-SAS השפעה על היקף ראש העובר ושלהיקף ראש העובר חשיבות רבה בהתפתחות העובר, בחרנו לבחון את ה-SS ratio בעוברים עם היקפי ראש פתולוגיים: מקרוצפליה ומיקרוצפליה. ידוע כי הנפח של מוח העובר וה-SAS שניהם גדלים החל משבוע היריון ספציפי, כך ששבוע ההיריון משפיע על היחס בין השניים.

סיכום: היחס בין נפח מוח העובר לבין רוחב ה-SAS מושפע מפתולוגיות של היקף ראש העובר. מומלץ כי מחקרים בעתיד יתמקדו בפתולוגיות נוספות בעובר.

הקדמה: נבוסים מלנוציטיים מציגים תבניות שונות, אשר נבדלות בסיכון למלנומה, וניתנות לזיהוי באמצעות סריקה לא-פולשנית במיקרוסקופ קונפולי.

מטרות: לאמן מודל למידה עמוקה מסוג Generative Adversarial Network (GAN) לייצר תמונות מלאכותיות המדמות תבניות קונפוקליות של נבוסים באופן המאפשר זיהוי וסיווג מהימן על ידי חוקרים אנושיים ועל ידי מודל ממוחשב נפרד מסוג Convolutional Neural Network (CNN).

שיטות מחקר: תמונות קונפוקליות של נבוסים, אשר הציגו תבנית אחידה שניתנת לסיווג אנושי, עברו סיווג לאחת משלוש תבניות – רשתית, טבעתית או כדורית. התמונות שימשו לאימון מודל GAN שיצר תמונות מלאכותיות המדמות תבניות קונפוקליות. מקבץ מתוך התמונות המלאכותיות נבחר באופן אקראי ועבר סיווג אנושי על ידי שני חוקרים בלתי תלויים. לאחר מכן, עבר אותו מקבץ תמונות סיווג אוטומטי על ידי מודל CNN, אשר עבר קודם לכן אימון באמצעות אותן תמונות מקור ששימשו לאימון מודל ה-GAN. בוצעה השוואה של הסיווג האנושי אל מול הסיווג האוטומטי בתמונות המלאכותיות.

תוצאות: סט האימון למודל ה-GAN הורכב מ-1496 תמונות קונפוקליות, כולל 977 (65.3%) עם תבנית רשתית, 261 (17.4%) עם תבנית טבעתית ו- 258 (17.2%) עם תבנית כדורית. מודל ה-GAN יצר 6,000 תמונות סינתטיות המדמות תבניות קונפוקליות. מתוכן, 302 תמונות קונפוקליות נבחרו באופן אקראי ועברו סיווג על ידי חוקר אנושי – 83 (27.5%) סווגו כבעלות תבנית רשתית, 131 (43.4%) טבעתית, ו-88 (29.1%) כדורית. בבחינת הדירות הסיווג, נמצאה התאמה של 91.7% בין החוקרים האנושיים, והתאמה של 87.7% בין הסיווג האנושי לבין הסיווג האוטומטי באמצעות מודל ה-CNN. 

מסקנות: ניתן ליצור תמונות מלאכותיות המדמות תבניות קונפוקליות וניתנות לזיהוי ולסיווג אנושי וממוחשב בהדירות טובה. מאגרי תמונות קונפוקליות מלאכותיות יכולים לשמש להדרכת משתמשים חדשים, לאימון למידת מכונה, ולשיתוף מידע בין מרכזי מחקר.