פיזיולוגיית הנשימה לאחר החזרת חולים לגב בעקבות הנחתם על הבטן כדי לנשום: חיזוי תמותה ב-28 יום בחולים במכונת הנשמה באמצעות למידת מכונה

מדוע הסיבוב של החולים חשוב

במהלך משבר ה-COVID-19, רופאים המטפלים בחולים החמורים ביותר על מכונות הנשמה לעתים קרובות הניחו אותם על בטנם — מהלך שנקרא מיצוב פרוני. שינוי פשוט זה בתנוחה יכול לשפר את האופן שבו אוויר ודם זורמים דרך ריאות פגועות. אך המהלך תובעני לצוות ואינו נטול סיכונים. המחקר הזה שואל שאלה מעשית שבעלת השלכות חיים או מוות: לאחר שהחולה מוחזר לנוח על גבו, האם האופן שבו הריאות מתנהגות יכול לעזור לרופאים לחזות מי צפוי לשרוד את החודש הקרוב — ולהנחות האם להמשיך במניפולציה זו או לעבור לטיפולים אחרים?

איך רופאים שופטים סשן של סיבוב כיום

בעיקר בתי החולים, הצלחת הנחת החולה על הבטן מוערכת בדרך כלל על ידי מספר יחיד שמייצג כמה טוב החמצן עובר מהאוויר אל הדם. אם מספר זה עולה במהירות, הסשן נחשב לעתים קרובות כמוצלח; אם לא, חלק מהצוותים עשויים להפסיק סשנים נוספים. עם זאת, התמקדות רק בחמצון עלולה להחמיץ סימנים חשובים אחרים של מאמץ ריאתי או נזק חבוי. המחברים של מחקר זה חשדו כי מה שקורה כמה שעות לאחר שהחולה מוחזר על גבו עשוי לחשוף יותר לגבי האם הריאות באמת התאוששו או שהשיפור היה קצר־מועד בלבד.

חפירה בנתוני טיפול נמרץ מהשטח

כדי לחקור זאת הפנו החוקרים למאגר נתונים הולנדי גדול של מבוגרים עם COVID-19 חמור שזקקו להנשמה מכנית ביחידת טיפול נמרץ. הם בחרו 522 חולים שעברו רצף ברור: שכיבה על הגב, מעבר על הבטן, ואז חזרה על הגב — הכל במסגרת תקופת ההנשמה הראשונה ובתנאי שמצב השכיבה על הבטן נשמר פחות מ-24 שעות. עבור כל מטופל אספו מדידות של גזי דם וכמה נוקשה או גמישה הריאות היו במהלך ארבע השעות לפני ההנחה על הבטן ובמהלך ארבע השעות לאחר החזרת החולה על הגב. לאחר מכן השתמשו בטכניקות מחשוב מודרניות, כולל שיטת למידת מכונה, כדי לבדוק האם דפוסים באותם מספרים יכולים לנבא מוות בתוך 28 יום מתחילת ההנשמה.

מה המספרים גילו על הריאות

כאשר השוו החוקרים בין שורדים ללא שורדים, הם מצאו שמדידות מסורתיות שנלקחו לפני ההנחה על הבטן היו די דומות בין הקבוצות. ההבדלים הופיעו לאחר שהחולים הוחזרו על גבם. אלה שמתו בתוך 28 יום נטו עדיין להזדקק להגדרות חמצן גבוהות יותר במאוורר, הראו העברה ירודה יותר של חמצן מאוויר לדם, וסימנים שחלק גדול יותר מהנשימה לא השתתף בהחלפת הגזים — רמז לאזורים ריאתיים חולים או לא ממולאים. ריאותיהם נראו גם נוקשות יותר, מה שהכריח את המאוורר לדחוף חזק יותר בכל שאיפה. לעומת זאת, שורדים הראו לעתים קרובות שיפורים מתמשכים בהעברת חמצן ויכלו להיות נתמכים עם פחות חמצן, מה שמעיד על גיוס מוצלח יותר של אזורים ריאתיים שהיו קרסו קודם.

נתינת המיקרופון למחשבים למצוא דפוסי הישרדות

מכיוון שרבות מהמדידות הללו של הריאות קשורות זו בזו בדרכים מורכבות, הצוות השתמש במודלים של למידת מכונה כדי לשלבן. הם צמצמו תחילה את המדידות המעניינות ביותר, ואז אימנו כמה סוגי מודלים על חלק מקבוצת המטופלים ובדקו אותם על השאר. אף מודל לא היה מושלם, אבל כולם יכלו להבחין בין שורדים ללא שורדים טוב יותר מהסתברות מקרית. מודל הידוע כ-XGBoost עמד בתוצאה הטובה ביותר באופן כללי, והשיג איזון בין זיהוי רוב החולים שימותו לבין הימנעות מהפעלת יותר מדי אזעקות שווא. תכונות מסוימות — במיוחד יחס החמצן בדם לכמות החמצן המסופקת, חלק הנשימה המבוזבז שלא החליפי גזים, גמישות הריאות וכמות החמצן שהמכונה עדיין נדרשה לספק — נשאו את המשקל הגדול ביותר בחיזויים.

מה המשמעות להחלטות ליד המיטה

עבור חולים ובני משפחותיהם, המסר המרכזי הוא שההתנהגות של הריאות לאחר סשן סיבוב עשויה לספר לרופאים יותר על סיכויי ההישרדות מאשר הקפיצה המיידית והחגיגית לעתים בחמצון הנצפית בזמן שהחולה על בטנו. המחקר הזה מציע שקבוצת מדידות שגרתית קצרה — הנלקחת כמה שעות לאחר ההחזרה על הגב — יכולה לסייע למיין חולים לקבוצות סיכון גבוהות ונמוכות יותר, אף על פי שהחיזוי רחוק מלהיות מושלם. בעוד שמודלי המחשב זקוקים לנתונים גדולים ומגוונים יותר כדי להפוך לאמינים ונוחים לשימוש קל, הם מצביעים לכיוון עתיד שבו החלטות על המשך פרונינג, ניסיון טיפולים מצילי חיים אחרים או התאמת הגדרות המאוורר יונחו על ידי תמונה עשירה יותר של תפקוד הריאות במקום מספר חמצן יחיד.

ציטוט: Lijović, L., Dam, T.A., Baek, M.S. et al. Respiratory physiology after resupination following prone ventilation to predict 28-day mortality in mechanically ventilated patients: a machine learning analysis. Sci Rep 16, 8188 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39336-3

מילות מפתח: תסמונת מצוקה נשימתית חריפה, הנחת על הבטן, הנשמה מכנית, יחידת טיפול נמרץ COVID-19, חיזוי באמצעות למידת מכונה