ניתוח וידאו בעזרת בינה מלאכותית של מבחן טרנדלנבורג: מחקר היתכנות

להסתכל על האופן שבו אנו עומדים על רגל אחת

בעיות רבות בירך ובברך מתגלות בפעולות יומיומיות פשוטות, כמו עמידה על רגל אחת כדי להכניס גרב. רופאים משתמשים לעיתים בתבחין מהיר במיטת המטופל שנקרא מבחן טרנדלנבורג כדי לבחון עד כמה השרירים סביב הירך עובדים. אבל מבחן זה מוערך בדרך כלל בעין, מה שעלול לפספס בעיות עדינות. מחקר זה בוחן האם וידאו פשוט מטלפון חכם, בשילוב בינה מלאכותית (AI), יכול להפוך את המבחן הפשוט למדידה אובייקטיבית מבוססת מספרים שאולי תשפר אבחון ושיקום.

מבחן פשוט עם מורכבות נסתרת

במבחן טרנדלנבורג אדם עומד על רגל אחת בעוד הרגל השנייה מורמת, קצת כמו צעד במהלוך איטי. באופן מסורתי, ירידה נראית של הצד המורם של האגן נחשבת כאות לחולשת שרירי הירך בצד העומד. עם זאת, מטופלים יכולים לפצות על ידי הנטיית הגוף העליון כלפי רגל העמידה, מה שמסתיר את ירידת האגן ומטעה את הבוחן. בנוסף, מה שהברך עושה במהלך המניפולציה הזו עשוי להשפיע על אופן העברת הכוחות דרך הרגל, ואולי להשפיע על שחיקת המפרק לאורך זמן. כל זה הופך את המבחן למורכב יותר ממה שהוא נראה במבט ראשון.

להפוך וידאו קליני לזוויות מדידות

החוקרים בנו מערכת מעשית שניתן להתאים אליה קליניקה אורתופדית עמוסה. השתתפו שתים-עשרה מבוגרים עם בעיות בירך: שבעה עברו החלפת ירך מלאה וחמישה חשו כאב בירך ללא מפרק מלאכותי. כל אדם צולם מהאחורה בטלפון חכם יחיד על חצובה בעת ביצוע מבחן טרנדלנבורג על כל רגל. אפליקציית תנועה מבוססת בינה מלאכותית שלא משתמשת בסימנים זיהתה באופן אוטומטי נקודות מפתח בגוף מתוך הווידאו. באמצעות נקודות אלה הצוות מדד שלושה פרמטרים: כמה האגן נשאר מאוזן, כמה גופה עליון נוטה לצד אחד, וכיצד זוית הברך השתנתה בין עמידה על שתי רגליים לעמידה על רגל אחת. התהליך המלא — הקלטה וניתוח — לקח חציוני של כשלוש וחצי דקות לכל מטופל, וכל הווידאוים היו ניתנים לשימוש.

איך אנשים באמת מפצים

המדידות הראו שירידות גדולות של האגן הן למעשה נדירות. בקבוצה האגן נותר קרוב לאופקי כשאנשים מצאו שיווי משקל על רגל אחת. מה שבלט במקום זאת היה הגו. מטופלים רבים, במיוחד אלה עם החלפות ירך, נטו את חלקם העליון כלפי הירך העומדת — אסטרטגיה שיכולה להפחית את העומס על שרירי הירך המוחלשים. מחצית מהמשתתפים, וחמישה מתוך שבעה עם ירכיים מלאכותיות, הראו נטיית גוף העולה על הגבול השמרני ששימש במחקרים קודמים. שינויים בברך היו גם הם נפוצים: שני שלישים מהמטופלים הראו לפחות שינוי של שלוש מעלות בברך בתצוגה מלפנים, מה שמרמז שדרך ההתמודדות של הירך עם חולשה עלולה להפנות כוחות הלאה לאורך הרגל.

מה המספרים יכולים להציע לרופאים

על ידי מדידת זוויות גלגול האגן, נטיית הגו ומישור הברך, הגישה הממוחשבת בעזרת AI חורגת מהמיון הפשוט של מבחן טרנדלנבורג כ"חיובי" או "שלילי". במקום להגיד פשוט שהמבחן חיובי או שלילי, ניתן לתעד בדיוק בכמה מעלות הגו נוטה או האגן נשמט, ולעקוב אחרי ערכים אלה לאורך זמן כאשר מטופלים מחלימים מניתוח או עוברים שיקום. מאחר שהמערכת משתמשת בטלפון חכם רגיל ובאפליקציה מסחרית, היא עשויה להיות ניתנת לאימוץ נרחב אם תוכח כמדויקת דיו. המחקר לא בחן את הדיוק מול מערכות מעבדה מתקדמות ולא כלל מתנדבים בריאים, ולכן תוצאותיו ראויות לפרשן כהוכחה שהשיטה עבדה מבחינה היתכנותית, ולא כתחליף למערכות התקן-זהב.

מההיתכנות לשימוש יומיומי

במילים פשוטות, מחקר זה מראה שווידאו קצר מטלפון חכם יכול ללכוד שינויים עדינים באופן שבו הגוף מאזין על רגל אחת — מידע שקשה לכמת בעין בלתי מזוינת. מטופלים עם החלפות ירך, במיוחד, שומרים לעתים על אחוד האגן על ידי הטיית הגו ושינוי יישור הברך, במקום על ידי ירידת אגן נראית לעין. עם בדיקות נוספות בקבוצות גדולות ומגוונות יותר ובשילוב השוואה למערכות תנועה תלת־ממדיות מתקדמות, הגדרה פשוטה זו עשויה להתפתח לכלי מעשי לניטור תפקוד הירך ולהנחיית שיקום בטוח ויעיל יותר בקליניקות שגרתיות.

ציטוט: O’Sullivan, K., Doyle, T., Quinn, E. et al. AI-assisted video analysis of the Trendelenburg test: a feasibility study. Sci Rep 16, 7733 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-38980-z

מילות מפתח: חולשת מפרידי הירך, מבחן טרנדלנבורג, ניתוח תנועה בבינה מלאכותית, החלפת מפרק ירך מלאה, הערכת צעד