עשר דקות לכל היותר. זה הזמן הממוצע שמוקדש למפגש בין רופא למטופל. בזמן הקצר הזה הרופא נדרש לאסוף מידע, להקשיב, לבצע בדיקה גופנית, לספק אבחנה ולהחליט על המשך טיפול. השאלה היא כמה מהזמן הזה מוקדש לרפואה עצמה וכמה לפעולות שמחשב יודע לבצע מהר ומדויק יותר.
"הרופאים מוצפים במידע ומבלים זמן רב מול המסך", אומר ד"ר עמית גיל, מנהל ה-AI באסותא מרכזים רפואיים והמנהל הרפואי של "אסותא עד הבית". הוא מודע ל"רעש הלבן" המופיע ברקע, ורואה בבינה המלאכותית כלי לניקוי הרעש, כך שהמטפל יתרכז בדבר החשוב ביותר: האדם שמולו.
נבכי הבינה
"הרפואה עברה שינוי תפיסתי עמוק, במשך שנים התייחסנו לחולים לפי קטגוריות רחבות. למי שיש סרטן שד, יינתן טיפול מסוים, כמו לכל אחת אחרת. היום אנחנו מבינים שכל גידול שונה וכל מטופלת מגיבה אחרת. אנחנו מסווגים גידולי שד לפי פרופיל מולקולרי ומתאימים את הטיפול התרופתי בהתאם: גידולים שמגיבים לטיפול הורמונלי, לטיפול כימותרפי, לביולוגי ממוקד, ולאחרונה בתחום הטיפולים האימונותרפיים, מספר תרופות הוכחו כיעילות במיעוט הגידולים בשד, זו המהות של רפואה מותאמת אישית".
אלא שגם הסיווג המולקולרי לא תמיד נותן תשובה חד משמעית. בדיקות גנומיות עוזרות להחליט מי צריכה כימותרפיה, אבל הן יקרות, לוקחות זמן, ומשאירות חלק גדול מהמטופלות ב"אזור האפור". מחקרים עדכניים מראים שמערכות AI יכולות לנתח את הפתולוגיה ולתת תחזית מדויקת יותר: מי באמת זקוקה לכימותרפיה ומי יכולה להסתפק בטיפול הורמונלי בלבד.
"הבעיה היא שלעיתים ההתאמה דורשת עיבוד של כמויות מידע שמוח אנושי מתקשה להכיל.גם בדיקה גנטית ממוקדת מייצרת אלפי (ואף יותר) משתנים שצריך לנתח, ולזהות בתוכם את הדפוס המשמעותי. ה-AI יודע לקרוא את הנתונים, לזהות קשרים ולהצביע על ממצאים שבן אדם היה מחמיץ. גם בבדיקות דימות, מערכות AI מזהות ממצאים עדינים בתמונות CT או MRI שעין אנושית עלולה לפספס", מציין ד"ר גיל.
באסותא מרכזים רפואיים כבר פועלות מערכות בינה מלאכותית בתחום הדימות הרפואי. בנוסף יוטמעו כלים שנועדו לייעל את עבודת הרופאים בהיבטים שאינם קליניים במהותם אך גוזלים זמן יקר.
"הרופא מקבל מטופל לזמן קצר, מתוך סך הזמן הזה, חלק ניכר מוקדש לבניית תמונת מצב: קריאת בדיקות קודמות, סיכום ממצאי דימות, הבנת ההיסטוריה הרפואית. מערכת AI יכולה לייצר עבור הרופא סיכום מוכן מראש, שקופץ ברגע שפותחים את התיק, עשר שורות שאפשר לקרוא בדקה. מדובר בדקות יקרות שמתורגמות ליותר קשב עבור המטופל עצמו".
דוגמה לפיילוט שמיושם באסותא מרכזים רפואיים היא מערכת בינה מלאכותית המשולבת בתהליך הסריקה ב-MRI ומנתחת סריקות מוח בזמן אמת. "המערכת מזהה סימני שבץ כבר בסריקות הראשונות, לפני הזרקת חומר הניגוד", מתארת ד"ר אורלי פלוצ'ק, מנהלת החדשנות ומדיקל אינפורמטיקס באסותא מרכזים רפואיים.
"אם יש ממצא חשוד, הדימותן יודע לאתר רופא רדיולוג במהירות. אם אין ממצא, אפשר לקצר את הבדיקה, וחסכנו למטופל הזרקה מיותרת של חומר ניגוד. זו דוגמה לחדשנות שמשפרת איכות, בטיחות ויעילות, בלי להעמיס על הצוות".
כיצד משלבים בינה מלאכותית בלי לפגוע בבטיחות ובשיקול הקליני?
"המערכות שאנחנו מטמיעים היום אינן מקבלות החלטות קליניות, הן רק מכינות את הקרקע", מסביר ד"ר גיל. "הרופא תמיד נשאר בתמונה, הוא זה שקורא את הסיכום, בודק וחותם, האחריות היא שלו. ככל שהטכנולוגיה תתפתח ונצבור ניסיון, נוכל להרחיב את השימוש בה בהדרגה, אבל תמיד עם בן אדם שמפקח על התהליך, בבחינת –Human in the loop".
דברים שרואים מכאן
ד"ר גיל מציין כי בשנים הקרובות צפויה התפתחות משמעותית בתחום. "אנחנו רק בתחילת הדרך, הפוטנציאל עצום. מערכות שילוו מטופלים כרוניים בבית יוכלו לזהות סימני הידרדרות מוקדמים ולהתריע לפני שהמצב מחמיר. שילוב של ניטור רציף עם יכולות עיבוד מתקדמות יאפשר התערבות מדויקת בזמן הנכון. נוכל לאתר את הבעיה מוקדם ולטפל בה לפני שהיא מסלימה. המטרה היא לייצר רצף טיפולי חכם יותר, שמקדים לבעיות ולא רק מגיב אליהן".
ד"ר פלוצ'ק מחזקת את הדברים: "המבט קדימה הוא לרפואה מתכננת, מבוססת נתונים ומותאמת אישית, כזו שמאפשרת לנו להבין לא רק מה קורה עכשיו, אלא לאן נכון לכוון את הטיפול".
טכנולוגיה מתקדמת ככל שתהיה לא תביא לשינוי מהפכני אם היא אינה עונה על צורך אמיתי. ד"ר פלוצ'ק מכירה זאת היטב. היא עוסקת בניהול ורואה מטופלים במרפאה: "כרופאת משפחה, אני יושבת מול מטופלים ומבינה את המסע שלהם, את הפערים ואת נקודות החיכוך".
התפקיד הכפול שלה מכתיב את האופן שבו אסותא בוחנת פתרונות חדשניים. "חדשנות אמיתית לא יכולה להיות מהלך תיאורטי, אם נבוא מלמעלה ללא חיבור למציאות הקלינית, היכולת שלנו לעשות שינוי תהיה קטנה". לדבריה, כל רעיון עובר בחינה קלינית, בדיקת נתונים, רגולציה וחיבור למערכות הקיימות, אך תנאי הכרחי נוסף הוא שותף קליני מחויב. "אנחנו צריכים רופא שמאמין בכלי ורוצה ליישם אותו. בלי זה, רוב הפרויקטים לא מחזיקים מעמד לאורך זמן. מעבר לכך, כל הטמעה נמדדת גם בהשפעה שלה בפועל על איכות הטיפול, הבטיחות וזרימת העבודה".
אסותא כמרחב לפיתוח משותף
אסותא רואה עצמה כאקו סיסטם לשיתופי פעולה עם חברות טכנולוגיה. "אסותא מצטיינת בתחומים כמו רדיולוגיה, פתולוגיה, רפואת עיניים וטיפולי פריון. אלה תחומים עם עומק קליני ונתונים איכותיים, שמאפשרים design partnerships אמיתיים — לא רק פיילוטים, אלא פיתוח משותף. אנחנו פתוחים לעבוד עם חברות, לבחון פתרונות בסביבה קלינית חיה, ולבנות יחד כלים שמותאמים לצרכים של מערכת בריאות גדולה", מדגישה ד"ר פלוצ'ק.
מה ייחודה של אסותא בהטמעת חדשנות?
"אנחנו בודקים כל פתרון מכמה זוויות: האם הוא באמת חוסך זמן, האם הוא משפר את איכות ההחלטה הרפואית, והאם הוא מפחית עומס מהצוות. אם הוא לא עונה על לפחות אחד מהפרמטרים, אין סיבה לקדם אותו. חדשנות לא יכולה להיות מהלך תיאורטי או טכנולוגי בלבד. עליה להיות מחוברת למציאות הקלינית, לנתונים, לרגולציה ולמערכות הקיימות, אבל לא פחות חשוב, לאנשים שעובדים איתה".
עוד מדגישה ד"ר פלוצ'ק את חשיבות ההדרכה ובניית אמון עם הצוותים הרפואיים: "רופאים רבים לא מכירים את הכלים האלה. אנחנו צריכים ללוות אותם בתהליך בשקיפות ובמקצועיות, כדי שיחד נוכל ליצר שינוי".
כיצד מתרגמים את התפיסה הזו לעתיד?
"אנחנו בונים עכשיו תוכנית של longevity, רפואה מונעת מתקדמת, שמשלבת בדיקות גנטיות עם מעקב רפואי מותאם אישית. בעתיד נוכל לא רק לדעת שיש סיכון משפחתי, אלא להבין את הסיכון האישי ולבנות מסלול מעקב מדויק ואישי, לא לפי ממוצעים, אלא לפי האדם עצמו", מציינת ד"ר פלוצ'ק.
"חשוב להדגיש, בינה מלאכותית אינה מחליפה את שיקול הדעת הרפואי, אך היא משנה את האופן שבו הוא מתגבש. באסותא מרכזים רפואיים משתמשים בה כדי להקדים זיהוי, לדייק החלטות ולחזק רפואה שמבוססת על תכנון ומעקב, ולא רק על תגובה לאירועים קיימים", מסכם ד"ר גיל.
בשיתוף אסותא מרכזים רפואיים
