טרם ביצעת אימות לכתובת הדוא"ל שלך. לאימות כתובת הדואל שלך  לחצו כאן

רשימת קריאה

רשימת הקריאה מאפשרת לך לשמור כתבות ולקרוא אותן במועד מאוחר יותר באתר,במובייל או באפליקציה.

לחיצה על כפתור "שמור", בתחילת הכתבה תוסיף את הכתבה לרשימת הקריאה שלך.
לחיצה על "הסר" תסיר את הכתבה מרשימת הקריאה.

טכנולוגיה ישראלית תקצר את התורים ל–MRI ותציל חיים בלחיצת כפתור

טכנולוגיה ישראלית חדשה צפויה לעשות מהפכה בהליך פענוח בדיקות הדמיה כמו MRI או סי־טי. הדבר עשוי לשים סוף להמתנות הארוכות, להקל על הרדיולוגים, ולמנוע טעויות הרות גורל

תגובות
בדיקת MRI בבית החולים סורוקה, ב-2014
אוליבייה פיטוסי

שורת פיתוחים ישראליים מבשרים על מהפכה טכנולוגית שעשויה לקדם את אחד התחומים החשובים ביותר ברפואה המודרנית — והבעייתיים ביותר כיום: בעתיד הלא־רחוק, מחשבים יקראו ויפענחו תוצאות של בדיקות MRI, סי־טי ואולטראסאונד בדיוק, בפירוט ובמהירות. בכך, יקלו על העומס הבלתי־נסבל שמוטל כיום על המערכת, יזרזו את מתן המענה הנכון ביותר, ובקצרה — יצילו חיים.

בלחיצת כפתור יידעו המחשבים לזהות לב מוגדל, גידול בכבד, בצקת בריאות או כל ממצא פתולוגי חריג שעולה בבדיקת הדימות (סריקות גוף בדיקה היוצרת דימויים של העצם או חלל הגוף), במהירות וברמת דיוק גבוהה. בתוך שבריר שנייה נוסף הם יוכלו להציג את שוני הממצאים ביחס לבדיקות קודמות. ואם אחרי כל אלה עדיין יתלבטו הרופאים באשר להחלטה רפואית, יידע המחשב לאתר ולהציג מקרים רפואיים דומים מן העבר, לצד ניתוח מידע באשר לדרכי פעולה ושיעורי הצלחה. בחדרי המיון של בתי החולים יתריעו המערכות המתוחכמות על סמך סריקת תצלומים על דימום מוחי או פגיעה פנימית מסוכנת אחרת שאינה נראית לעין, וישפיעו על סדרי עדיפויות בטיפול בחולים הרבים.

התיאורים הללו אינם חלק מעולם אוטופי־רפואי דמיוני או חזון רחוק. הם קיימים ובשלים מבחינה טכנולוגית והם מסתמנים כאחד הפיתוחים המהותיים ביותר באבחון וטיפול רפואי של השנים הבאות. ביום רביעי התקיים באוניברסיטת תל אביב כנס בנושא תחת השם "רדיולוגיה חישובית — מגשרים בין טכנולוגיה ורדיולוגיה".

ראשת המעבדה לעיבוד תמונות רפואיות במחלקה להנדסה ביו־רפואית באוניברסיטת ת"א, פרופ' חיית גרינשפן, בעלת שם עולמי בתחום, היתה ממארגניו. בשנים האחרונות היא עסוקה בפיתוח פתרונות למצוקת פיענוח בדיקות הדימות, שמחמירה והולכת. העבודתה שעשתה עם מנהל מחלקת הדימות בשיבא, פרופ' אלי קונן, שהיה אף הוא מהמארגנים, הולידה כמה וכמה פיתוחים שעשויים בעתיד לא רק לקצר את התורים לבדיקות MRI, אלא להפוך את פענוחם למהימן יותר.

קשה להפריז כיום בחשיבותן של בדיקות הדימות כמו ב–MRI, סי־טי או אולטרסאונד. אין כמעט פרוצדורה אבחונית או רפואית, בוודאי פולשנית, שאינה כוללת בדיקה באחד ממכשירים אלה. כמו כן, כמות הבדיקות והמידע הרפואי רק גדלה והולכת. הבדיקה הופכת לטכנולוגית, ממוקדת ואיכותית יותר — אך בד בבד דורשת יותר מיומנות והתמקצעות בפענוח על ידי רדיולוגים.

מצוקת ההמתנה לבדיקות MRI ולאחר מכן לתוצאותיהן עלתה בחודשים האחרונים לכותרות והביאה את שר הבריאות יעקב ליצמן להוביל את "מהפכת ה–MRI". המצוקה אינה נעוצה רק במיעוט מכשירי בדיקה: הבעיה המהותית שלה היא מחסור חמור ברדיולוגים ביחס לכמות הבדיקות שמבוצעות במערכת הרפואית, דבר שיוצר עומס רב על המערכת.

"כמויות המידע שאנחנו נדרשים להתמודד איתן הן עצומות וזה רק הולך ונעשה קשה. אם בדיקת סי־טי בטן לפני 20 שנה כללה 100 תמונות, היום אנחנו כבר מדברים על כ–1,500 תמונות, שהן גם איכותיות יותר. ובנוסף, הבדיקות כיום הרבה יותר נגישות וזמינות. זה אומר שלרדיולוגים יש יותר מידע לעבד בפחות זמן. אנחנו קורסים מכמויות המידע, אנחנו צריכים עזרה", מספר קונן. בישראל, בכל רגע נתון ישנן אלפי בדיקות לא מפוענחות. גם בדיקות דחופות שנעשות במיון ממתינות לעתים כמה שעות לפענוח.

העומס הרב, לצד החשיבות של הניסיון המבדילה בין יכולותיהם של רדיולוגים מנוסים לצעירים, מגדילים את פוטנציאל הטעות. "מחקרים ברדיולוגיה מראים ששיעור הטעויות באיכות הפענוח הוא עצום ובכ–30% מבדיקות הסיטי יתנו לך רדיולוגים שונים תשובות שונות. אנחנו לא נותנים תשובות איכותיות מספיק כי מוח האדם לא מסוגל להשתלט על כמויות מידע כאלה ואלה טעויות שלעתים חורצות גורלות", אומר קונן.

התשובה למצב העגום שמתאר קונן צפויה להגיע מעולם ה"ביג דאטה" והבינה המלאכותית. באופן נקודתי, מדובר בענף שנקרא "למידה עמוקה" (Deep Learning) המבוסס על אלגוריתמים שמרכיבים מודל עיבוד נתונים משוכלל שמאפשר אחסון, הערכה, שליפה וניתוח של מידע רב בזמן אמת. מערכות מהסוג הזה עומדות בבסיס האנליזה של אתרים כמו גוגל ופייסבוק. "במעבדה אנחנו מפתחים כלים ממוחשבים — מעיבוד תמונה, דרך ראייה ממוחשבת ותוכנות לומדה חכמות — לטובת יישומים רפואיים", מסבירה גרינשפן.

 החיבור בין גרינשפן לקונן נוצר לפני כשמונה שנים. "הלכתי לחפש שיתופי פעולה בתחום באוניברסיטה וראיתי שהיא עוסקת בתחום של עיבוד תמונות. היו לצוות שלה אז אלגוריתמים שידעו לזהות איברי גוף שונים", מספר קונן. בתוך זמן קצר הצליחו לפתח אלגוריתם שזיהה בצילום חזה מקרים של לב מוגדל, בצקת בריאות ודלקת ריאות.

בזמן שחלף מאז, הדגימה המעבדה של גרינשפן עוד ועוד יכולות, שחלקן נרשמו מאז כפטנטים מסחריים. בין היתר פותחו במסגרת זאת מערכות שיודעות לזהות נגעים סרטניים במוח ובכבד בתצלומי סי־טי ו–MRI בדיוק ובמהירות. לצד אלה פותחו מערכות מעקב אוטומטיות של השוואה וכימות הממצאים ביחס לבדיקות עבר של המטופל כמו גם ביחס ממצאים למטופלים אחרים עם מקרים דומים.

לדברי גרינשפן וקונן, היכולת הטכנולוגית המעשית של ניתוח התוצאות היא רק חלק מהשינוי שיביאו איתן המערכות הללו. הן עתידות להפוך לגוף ידע חשוב ורחב בעל יכולות למידה שיוכל אף לגשר על הפער המקצועי הקיים כיום בין רדיולוג מתחיל לעמיתו הוותיק והמנוסה, וליצור סדר עדיפויות נכון יותר בטיפול בחולים. "הן יאפשרו לתת לנו תשובות איכותיות יותר בפרק זמן קצר בהרבה. במקרים של רפואה דחופה הן יכולות לשנות לגמרי את דפוס העבודה ולתעדף את הפענוח והאבחון על פי חומרת הממצאים — ולאו דווקא על פי סדר הבדיקות, כפי נעשה כיום", אמר קונן.

הדחיפה שצפוי לקבל תחום פענוח בדיקות הדימות מזמינה את השאלה האם או מתי תחליף המכונה החכמה את הרדיולוג. על פי גרינשפן וקונן, המערכות הללו הן כוח עזר משמעותי, אך לא תחליף. "באנלוגיה, זו לא מכונית ללא נהג, אלא יותר מערכת התרעה שמונעת התנגשות בקיר", מסביר קונן. את הכנס ארגנו, לצד קונן וגרינשפן, גם מנהל מחלקת הדימות, פרופ' יעקב סוסנה, ופרופ' לאו מוסקוביץ' מהמחלקה למדעי המחשב באוניברסיטה העברית.



תגובות

דלג על התגובות

בשליחת תגובה זו הנני מצהיר שאני מסכים/מסכימה עם תנאי השימוש של אתר הארץ

סדר את התגובות