באחד הבקרים לפני מספר שבועות הגיע ד"ר אלון טור, מומחה לרפואת משפחה בשירותי בריאות כללית ומומחה ברפואה דיגיטלית, בשעה מוקדמת למרפאה שלו כדי לעבור על תיקי המטופלים. ד"ר טור משתמש במערכת בינה מלאכותית שפותחה בקופה, על מנת לוודא שכל המטופלים שלו מקבלים את הטיפול הנדרש. המערכת החלה לסרוק את המטופלים והצביעה על אחד מהם, גבר בן 60, כבעל סיכון גבוה לשבץ מוחי. המטופל אכן סבל ממחלות רקע שונות, אשר העמידו אותו בסיכון לאירוע לב וכלי דם. אולם למרות המעקב הרפואי ההדוק אחריו, לא היה שום נתון שהעיד על כך שהוא בסכנה מיידית. "אחת ההמלצות של המערכת הייתה לעשות למטופל הזה בדיקה של הולטר לחצֵי-דם, כלומר לחבר אותו למכשיר שמודד את לחץ הדם באופן רציף סביב השעון, ביום ובלילה", מספר טור. "הייתי מופתע. זו לא בדיקה שגרתית".
ההמלצה הנחרצת של המערכת גרמה לרופא להפנות את המטופל מיד לבדיקה הנדרשת. הבינה גם כתבה עבורו את ההפניה. "כשקיבלתי את תוצאות הבדיקה, הייתי בשוק", מספר ד"ר טור. "לזה לא ציפיתי. המדידות היו מאוד גבוהות. בשעות הערות לחץ הדם שלו הגיע לערכים כאלה שהעמידו אותו בסכנה מיידית. כל ויכוח עם אחד הלקוחות שלו היה יכול לגרום לו להתקף לב או לשבץ מוחי. הוא היה יכול לצאת בערב לטיול עם הכלב ולא ולחזור. כמובן שמיד התחלנו בטיפול אינטנסיבי להורדת לחץ הדם שלו וחייו ניצלו".
המערכת, Pi-C רפואה ראשונית שמה, פותחה על ידי חטיבות החדשנות, הרפואה בקהילה ומערכות מידע בכללית ונפרשה לאחרונה לשימוש כל הרופאים הראשוניים והאחיות בקופה. אחד מתפקידיה הוא לסמן לרופא מי נמצא בסיכון ומה פערי הטיפול בו שיש לסגור. לדוגמה, אם בדיקת דם שנערכה יומיים קודם הצביעה על בעיה בכליות, הרופא יקבל המלצה להחליף את הטיפול התרופתי בטיפול שמתאים יותר למצב החדש, גם אם הרופא והחולה לא הספיקו לראות את תוצאות בדיקת הדם.
"המערכת עוברת על מאות מאפיינים בתיק הרפואי של כל מבוטח", אומרת ד"ר ליהיא אייזן, המנהלת הרפואית של המערכת. "היא מזהה האם יש מטופל שלא מקבל את הטיפול הכי מתאים לו או מחלה שלא אובחנה, ונותנת המלצות מותאמות אישית, שמבוססות על ההנחיות הקליניות הכי עדכניות שיש".
העבודה שהבינה עושה במקרה הזה, אומרת אייזן, שקולה לעבודה של רופא מומחה. "יועץ בתחום מסוים יעבור במשך שעתיים על כל התיק הרפואי של המטופל ויכתוב המלצות. כל זה קורה במערכת שלנו באופן אוטומטי, בכל מרפאה במרכז ובפריפריה".
התפקיד השני והלא-פחות חשוב של המערכת הזו הוא זיהוי מטופלים בסיכון. "המערכת עובדת בהיקפים עצומים ולומדת מכמויות עצומות של מידע שקיים בתיקים הרפואיים", אומרת אייזן. "הבדיקה הזו נעשית מדי לילה בכל מרפאה, עבור מיליוני מבוטחי הקופה, והיא עדכנית לכל מה שנעשה עד הלילה. מטופל שעשה בדיקת דם יקבל למחרת המלצות עדכניות מה עליו לעשות על סמך תוצאות הבדיקה הזו". אייזן מדגישה כי ההמלצות האלה מועברות לעיונו של רופא המשפחה. "בסופו של דבר המילה האחרונה נשארת אצל הרופא. הוא מחליט מה הוא עושה איתן".
בשלב זה המערכת של כללית מוכוונת ל-12 נושאים קליניים, בהם לחץ דם, סוכרת ואוסטיאופורוזיס. לא רחוק היום, צופה אייזן, שבו המערכת תבדוק עוד שורה ארוכה של תחומים ותיתן המלצות נוספות. "המטרה היא לתת מענה בכל תחום רפואי".
איך מונעים טעויות של המערכת - מחלות שאינן קיימות, המלצות טיפוליות שגויות?
"המערכת בנויה על אולד פאשן AI, מבוססת לוגיקה וחוקים מאוד ברורים. אין מקום לאקראיות ולהמצאות. זה לא ChatGPT, שממציא דברים".
× × ×
אז העתיד כבר כאן, לפחות בתחום הרפואה. הבינה המלאכותית כבר משנה את עולם הרפואה בקצב מסחרר, ומביאה לפריצות דרך באבחון, בטיפול ובמחקר בשורה של תחומים רפואיים, מדימות ואונקולוגיה, דרך ניהול מחלות כרוניות ועד גילוי תרופות ומניעת מגפות.
מערכות מבוססות AI כבר מצליחות לזהות ממצאים חשודים בצילומי ממוגרפיה, CT ו-MRI בדיוק גבוה. אלגוריתמים לומדי-מכונה מזהים בבדיקות הדמיה מוקדים סרטניים בדיוק העולה לעיתים על זה של רדיולוגים אנושיים. מערכות AI מסוגלות לזהות תחת מיקרוסקופ גידולים מיקרוסקופיים שלא תמיד נראים לעין אנושית.
5 צפייה בגלריה
תוצאות מיידיות: מערכת AI לבדיקת הערכת גיל עצם, בדיקה חשובה במיוחד למעקב אחרי ילדים שסובלים מעיכוב בגדילה
ענקיות התרופות משתמשות ב-AI לאתר סמנים ביולוגיים שצופים הצלחה של טיפול מסוים אצל חלק מהחולים. מערכות כאלה מנתחות מאות אלפי נתוני גנום וגידולים, ומציעות תרופות תואמות למטופל ספציפי. אלגוריתמים מתקדמים מסוגלים לבחון גורמי סיכון ולהתריע על מחלות בטרם הופעת הסימפטומים, ובכך לאפשר התערבות מוקדמת ולעיתים מונעת.
דוגמאות לשימושים החדשים לא חסרות: סטטוסקופ AI חכם, שפותח בלונדון, מסוגל לאבחן שורה של מחלות לב והפרעות קצב תוך שימוש בן 15 שניות. בנוירולוגיה, מערכת AI מצליחה לזהות שבץ על בסיס CT מוח כבר בדקות הראשונות לאירוע, ומאפשרת לתת טיפול מציל חיים במהירות. בבריטניה, שיתוף פעולה בין דיפמיינד של גוגל לשירות הבריאות הלאומי הביא לפריצת דרך באבחון מחלות עיניים. מערכת ה-AI לומדת מסריקות רשתית ומזהה עשרות מחלות בדיוק שלא נופל מזה של רופאים בכירים. הבינה יודעת גם לחזות החמרה עתידית במחלות כרוניות כמו סוכרת, אי-ספיקת לב, מחלות ריאה ועוד. מערכות AI מסייעות לרופאים בבתי חולים בבחירת אנטיביוטיקה מתאימה לפי דפוסי עמידות, ואלגוריתמים מנבאים ספסיס, זיהום מסכן חיים הנפוץ בחולים מאושפזים, שעות לפני שהוא מתפרץ קלינית.
עד כמה רחוק זה יכול להגיע אפשר לראות בסין, שם כבר הוקם בית חולים ניסיוני שמופעל כולו על ידי AI. עובדים בו 14 רופאים וארבע אחיות, כולם וירטואליים. הם "יודעים" לכסות כ-21 תחומים רפואיים ויכולים לאבחן, לתת המלצות טיפוליות ולבצע מעקב אחר המשך טיפול ביותר מעשרת אלפים מטופלים ביום – כל זה בסביבה מדומה לחלוטין. הרופאים הווירטואליים לומדים ומשתפרים עם הזמן על בסיס אינטראקציות עם המטופלים, ונתונים רפואיים שמצטברים אצלם. תוצאות ראשוניות של הפעלת בית החולים מראות רמת דיוק גבוהה ביותר והתמודדות טובה עם מספר גדול של מקרים.
גם בישראל נעשה כיום שימוש במערכות AI כמעט בכל מוסד רפואי לשורה של מטרות, החל באבחון מוקדם של סרטן ועד חיזוי סיבוכים עתידיים אחרי ניתוח. בתי החולים הגדולים, בראשם שיבא ואיכילוב, כבר הקימו מחלקות AI של עשרות עובדים, שמתחרות ביניהן על התואר העתידי הנחשק: בית חולים מבוסס בינה מלאכותית.
"פרויקט קיי" הוא שמו של חדר המיון מבוסס הבינה המלאכותית של שיבא, שפועל כבר כחצי שנה וטיפל בכמה עשרות חולים שנבחרו בקפידה. מטופל שעונה על הקריטריונים מוזמן להיכנס למתחם נפרד במיון ולשוחח על מכאוביו עם אווטאר אמפתי, שממלא את מקומו של הרופא הרגיל. בינתיים מדובר בפיילוט בהיקף מצומצם שמתנהל במסגרת מחקרית תחת השגחה רפואית צמודה, אבל הוא מאפשר הצצה לחדר המיון של העתיד הקרוב.
"האווטאר שואל כל מה שצריך על מנת להגיע לאבחנה: מדוע הגעת, איפה כואב, כמה זמן כואב לך", מספר פרופ' איל צימליכמן, סמנכ"ל טרנספורמציה ו-AI ומייסד ARC, זרוע החדשנות של שיבא. "על סמך התשובות, הבינה מחליטה על בדיקות המשך שצריך לבצע, וכשמגיעות התוצאות המטופל מתיישב שוב על הכורסה ומקבל אבחנה וטיפול להמשך. זו מערכת שמשתפרת כל הזמן. בעוד שנה היא תיראה אחרת לגמרי".
ואיך זה מתקבל בפועל? רופא ממוחשב הוא יותר או פחות סימפתי מרופא אנושי?
"אנחנו מקבלים מהמטופלים פידבקים של שביעות רצון מאוד גבוהה. הבינה מאוד אמפתית אליהם ומביעה השתתפות ברגשות, אם זה שמחה או עצב. מבחינה רפואית, אין ספק שזה עושה את העבודה. רמת הדיוק מאוד גבוהה. לפעמים הבינה מעירה הערות שהרופאים שלנו לא חשבו עליהן".
אחד היעדים המרכזיים של מערכות ה-AI הוא הקלה על עבודת הצוותים הרפואיים. "הצוותים בכל העולם עובדים בשחיקה מטורפת", אומר צימליכמן. "אחת המטרות ששמים עליהן היום דגש חזק בארה"ב היא היכולת לעזור לקלינאים לתעד את המפגשים עם המטופלים. כשהם משוחחים עם המטופל הבינה מקשיבה, מסכמת אותה ומזינה אותה ישירות לתיק הרפואי. זה מייתר את האקט של הקלדה בזמן שאתה מדבר עם החולה, במקום להסתכל לו בעיניים". הטכנולוגיה הזו תוטמע בקרוב גם במרפאות בשיבא.
פיילוט נוסף שכבר מתקיים בבית החולים הוא תמצות המידע הרפואי מהתיק עבור הרופא. צימליכמן: "כשיש תיק רפואי גדול, לפעמים אפשר ללכת לאיבוד בתוך כל המידע והמלל. ה-AI יכולה לקרוא את התיק, ותוך חלקי שנייה לשלוף את הפרטים הרלוונטיים למפגש בתמצית קצרה".
התחום השלישי שבית החולים מכוון אליו הוא שימוש בבוטים, שינגישו למטופל את המידע הרלוונטי בטלפון ואפילו יבצעו אבחון ראשוני בכמה תחומים. אחד מהם הוא אווטאר של בריאות הנפש, שפותח בשיתוף פעולה עם מיקרוסופט, ומסוגל אחרי שיחה קצרה להגיע לאבחנה האם יש חשד לבעיה נפשית, בדגש על פוסט-טראומה, ולקבוע את דרגת החומרה שלה. "לצערנו אנחנו לא יכולים לאפשר גישה לכל מי שמבקש מטפל אנושי", אומר צימליכמן. "האווטאר הזה משמש לסוג של מיון ראשוני, לדעת מי מהמטופלים צריך לקבל טיפול אנושי מהר ומי יכול לחכות".
זה לא השימוש היחיד של הבוטים. "אם חולה צריך להגיע מחר לבדיקת קולונוסקופיה, יום קודם הוא ישוחח עם הבינה המלאכותית בטלפון, שתוודא שהוא מגיע מוכן לבדיקה. זה במקום שנחכה שאחות או רופא יתקשרו, מה שלא תמיד קורה כי אין מספיק צוות". בחזון של שיבא, כל הכלים הללו ייכנסו באופן נרחב לבית החולים כבר במהלך השנתיים הקרובות. "זה לא משהו תיאורטי-עתידני, אלה דברים שקורים היום", מדגיש צימליכמן. "הם ישנו באופן גורף את הדרך שבה אנחנו צורכים רפואה".
גם באיכילוב שוקדים על פתרונות AI בשורה של תחומים. במלחמה עם איראן, כשהחולים הורדו למתחמים תת-קרקעיים צפופים, פותחה בתוך שלושה ימים בלבד מערכת שתתריע על הדבקה בזיהומים. "3,000 שנה עסקנו ברפואה באותה דרך", אומר מנהל בית החולים פרופ' אלי שפרכר. "הטכנולוגיה השתפרה, אבל מהות עבודתנו לא השתנתה. בחמש השנים האחרונות, הרפואה זזה במהירות מסחררת, בעיקר בזכות כניסת ה-AI".
לפני כשנתיים הוקמה באיכילוב יחידה מיוחדת בשם INext Data, העוסקת ביישומים מבוססי AI. היחידה כוללת עשרות מומחים, שפיתחו כלי לניבוי הסיכון להידרדרות מטופלים במחלקות הפנימיות. "זה סוג של סטארט-אפ, שיושב בתוך בית החולים", אומרת ליאת ערד, מנהלת היחידה. "האלגוריתם שבנינו לחיזוי הידרדרות של מטופלים בוחן מדי חצי שעה 140 נתונים. אף רופא לא מסוגל לעשות את זה.
"החוכמה היא להאיץ את הפיתוחים האלה בחוכמה ובבטחה. אנחנו בונים את השינוי לאט-לאט, כמו סולם, ומאפשרים לקלינאים לעלות בו שלב-שלב, כדי לוודא שהם מקבלים מהטכנולוגיה הזו את הערך, בלי סיכון למטופלים".
יישום נוסף נוגע לאיתור מטופלים אשר מתאימים לקבלת טיפולים מתקדמים במסגרת ניסויים קליניים: "לא קל היה לאתר אותם בין מאות אלפי המטופלים באיכילוב", אומר פרופ' שפרכר. "כיום, בזכות ה-AI, ניתן להציע טיפולים שאינם נמצאים בסל אך כן זמינים דרך מחקרים למטופלים הנכונים. בשני המקרים, אפשר להגיד שהבינה המלאכותית מצילה חיים".
× × ×
גם מערכת הבריאות בקהילה כבר נעזרת בבינה מלאכותית בשורה של שימושים. AI מנבאת, כאמור, התקפי לב וסיבוכי סוכרת, ומונעת סיבוכים מסכני חיים. "את מודל הניבוי הראשון לזיהוי חולים שעתידים להידרדר לאי-ספיקת כליות, הכנסנו לשימוש אצל רופאי הקופה כבר ב-2010", מספר פרופ' רן בליצר, סמנכ"ל כללית ומנהל מערך החדשנות של הקופה. "עם השנים הוספנו עוד ועוד פיתוחים, שמאפשרים לנו לזהות מי בסיכון לסיבוכי שפעת, כדי לחסן אותו, מי בסיכון לשבר בירך, כדי לטפל ולמנוע, ומי נושא הפטיטיס C בדם, כדי לתת טיפול מרפא וכך למנוע סיבוכים עתידיים של שחמת כבד וסרטן. המערכת שיפרה את יכולת איתור המחלה הסמויה פי 100".
בשנים האחרונות הכניסה הקופה מערכות בינה מלאכותית מתקדמות לשורה של תחומים נוספים, בראשם דימות. "כל חולה שנכנס למיון של אחד מ-14 בתי החולים שלנו ועובר צילום, למשל של קרסול, הרופא רואה ריבוע צהוב קטן על המסך, מבוסס AI, ש'מגלה' לו היכן השבר", אומר פרופ' בליצר. "יותר ויותר בדיקות של זיהוי ויזואלי - פתולוגיה, ממוגרפיה, בדיקת קרקעית העין - כולן כבר נתמכות AI או בדרך להיות כאלה. בתוך כשלוש שנים זה יהיה הסטנדרט הרפואי שבלעדיו אבחון ייחשב לא זהיר".
בקופת החולים מכבי משתמשים במודלים מתמטיים על מנת לזהות את המבוטחים שנמצאים בסיכון גבוה לפתח סרטן המעי הגס על סמך שינויים בבדיקות דם שגרתיות, ולשלוח אותם לבדיקות נוספות. "האלגוריתם שלנו 'רץ' על בדיקות הדם השגרתיות של המטופלים, ויודע להצביע מטופלים על אלו שלא עשו דם סמוי או קולונוסקופיה ויש להם סיכון לסרטן", אומרת ראש מערך החדשנות במכבי שירותי בריאות נורית יהלום מילר. "על זה יש רובד נוסף, שמתעדף מי מהם זקוק בדחיפות לקולונוסקופיה".
אבל הכלים המבוקשים ביותר, כצפוי במערכת עמוסה כמו בישראל, הם אלה שממקסמים את זמנו של הרופא. "הצורך הנרחב ביותר הוא סיוע בתיעוד מפגשים ארוכים, כמו בהתפתחות הילד ובבריאות הנפש", אומרת יהלום מילר. "יש לנו פלטפורמה שנקראת 'בת קול', שמתעדת ומתמללת את הביקור. רופאים שהיו מתעדים את המפגש במשך 40 דקות אחרי כל ביקור, יכולים היום לוודא שהתיעוד הזה נעשה בפחות מעשר דקות".
× × ×
אלא שלצד ההבטחות המלהיבות, טמונים ב-AI גם סיכונים עצומים. השימוש במערכות כאלה בהיקף נרחב ובתחומים רגישים ומורכבים מעורר סוגיות רפואיות ואתיות כבדות משקל. נשאלת השאלה עד כמה אפשר לסמוך על הבינה המלאכותית, מי מפקח עליה ואיך מונעים פגיעה בחולים? מה יקרה לפרטיות החולים? מי נושא באחריות לטעות של התוכנה, וגם – מה יעלה בגורל החמלה האנושית בתוך מערכת שהולכת ונשלטת על ידי מחשבים?
מחקר שפורסם ב-2025 קבע כי מודלים רפואיים עדיין נמצאים בסיכון ליצור מידע מטעה, על סמך ידע קודם שאינו שלם או מדויק. מחקר שנערך באנגליה הראה כי מערכת שהייתה אמורה לזהות סרטן ריאות בבדיקות CT פיספסה ממצאים קריטיים בחלק מהמקרים. מחקר יפני גילה שמערכת שניתחה היסטוריה רפואית החמיצה מטופלים שנזקקו לאשפוז. אם מערכת כזו מציעה אבחנה לא נכונה והרופא מסתמך עליה בעיניים עצומות, מצבו של החולה עלול להחמיר. בנוסף, רופאים עלולים לסמוך יותר מדי על המערכת ולהמעיט בערך שיקול הדעת הקליני האנושי. הבינה המלאכותית, טוענים המומחים, אולי מצטיינת בסטטיסטיקה, אבל היא פחות טובה בהבנת נסיבות חיים, רקע תרבותי או פסיכולוגי, שעשויים להיות קריטיים בהחלטות הטיפולים.
ויש כמובן גם את הגורם האנושי, שלא תמיד שש לחידוש. מחקר שנערך בגרמניה הראה כי שיעורי האמון של המטופלים במערכות AI נמוכים משמעותית מאשר ברופאים בשר ודם, גם כאשר המחשב הפגין ביצועים טובים יותר מהקולגות האנושיים.
"הסיכונים מאוד מטרידים", מודה פרופ' בליצר. "העידן החדש של מודלי השפה כמו ChatGPT הביא יכולות חדשות ומדהימות, שיש להן כמה חולשות מרכזיות. אחת המרכזיות היא הנטייה של המודלים הללו להמציא ולפברק עובדות, ולעשות את זה באופן מאוד משכנע. המערכת רוצה לענות לשאלה בכל מחיר, כך היא אומנה. אם יש לה תשובה בזיכרון היא תביא אותה, ואם אין - היא תמציא ותשתדל לענות אותה כך שתיראה נכונה, מה שמקשה מאוד על היכולת שלנו לזהות את הפברוקים האלה, כי הם לא נראים מופרכים. בכל העולם מנסים לתקן את הבעיה הזו, אבל הנושא הזה עוד לא פתור".
סיכון נוסף נובע מהטיות המובנות ב-AI. בינה מלאכותית לומדת מתוך מאגרי מידע רפואיים. אם הנתונים חלקיים, שגויים או לא מייצגים, התוצאה תהיה מערכת מוטה, שעלולה להביא לאבחון פחות מדויק או להמלצות טיפוליות שגויות. ב-2019 פורסם בארה"ב כי אלגוריתם ששימש חברות ביטוח להערכת מבוטחים שנזקקים לטיפול רפואי נוסף הִפלה באופן מובהק מטופלים שחורים, משום שהתוכנה הסתמכה על עלויות עבר, והניחה בטעות שמי שהוציא פחות על טיפול רפואי מצבו פחות חמור. בפועל, מטופלים שחורים, שמקבלים פחות משאבים רפואיים, דורגו נמוך יותר ונמנעו מהם טיפולים מצילי חיים. "כשאתה נותן למערכת ללמוד ולחקות מציאות שאינה הוגנת, אתה עלול להנציח אותה", אומר בליצר. "אחד הדברים שמנסים היום לעשות הוא 'לכייל' מחדש את סולם הערכים של המודל כדי לוודא שיש ייצוג ומענה איכותי לכל תתי-האוכלוסיות".
כדי שהשימוש במערכות כאלה יהיה בטוח ואמין, נדרשת עבודה אינטנסיבית של בקרה, רגולציה ושקיפות והטמעה הדרגתית. כל אלו, כמובן, מאיטים את התהליך. "יש אתגר עצום ובלתי פתור איך עושים רגולציה בתחום הזה", אומר פרופ' בליצר, שהצוות בראשותו פיתח קריטריונים של "עשה" ו"אל תעשה" בתחום, שפורסמו בעיתון המדעי החשוב בעולם ואומצו כסטנדרט במוסדות רבים. "כשניסוי קליני בארה"ב מראה שתרופה מסוימת עובדת, יש סיבה טובה להניח שהיא תעבוד בכל מקום אחר, כי הביולוגיה של בני אדם זהה. מערכות המחשוב, לעומת זאת, שונות כל כך בין מדינות, ואפילו בין ארגוני בריאות שונים".
מדינת ישראל יושבת עדיין על הגדר בניסיון להבין את גודל המשימה. בימים אלה מגבשת ההסתדרות הרפואית כללי שימוש אתיים בבינה המלאכותית. כרגע מסתמכים גופים הבריאות בישראל על קווים מנחים שפיתחו בעצמם. "אנחנו רוצים לעשות ולהתקדם, ומצד שני להבטיח שבטיחות המטופל תישמר", אומרת יהלום מילר. "לצורך כך הקמנו צוות מומחים גדול מתחומים שונים, מהלשכה המשפטית עד רופאי משפחה, שמתכנס פעם בשבוע ומגבש את הכללים שיאפשרו לנו להשתמש בכלי הזה בחוכמה. קצב ההתקדמות של העולם הזה לא מאפשר לנו לחכות".
פרופ' שפרכר: "מערכות מבוססות AI לומדות במספר דקות את מה שרופא למד לאורך שנים רבות ואינן סובלות משחיקה או מעייפות. האם המערכות האלה חסינות מטעויות? בוודאי שלא. אבל הן סובלות מ'תסמונת הטסלה': כולם שמעו על התאונה הראשונה של המכונית האוטונומית, בו בזמן שאלפי מכוניות רגילות היו מעורבות בתאונות קשות".
× × ×
על דבר אחד אין ויכוח: זו רק ההתחלה. בעתיד הקרוב מאוד, צופים המומחים, רובוטים מסייעים לא יבצעו תנועות רק על פי הנחיות המנתח, אלא יקבלו בעצמם החלטות טקטיות בזמן אמת. חוקרים ברחבי העולם כבר עובדים על מערכות AI שיזהו למשל סימנים מוקדמים של מחלות נוירולוגיות כמו אלצהיימר, פרקינסון ו-ALS על פי בדיקות קול, כתב יד ודפוסי הליכה. חולים יעברו התאמה בזמן אמת של מינוני התרופות, שיותאמו לשלבים שונים של היום.
כל השינויים הללו ישנו כליל את הדרך שבה אנחנו צורכים שירותי רפואה. בעוד שנים ספורות אולי לא נצטרך ללכת לרופא. חיישנים שיהיו בבית או בכיס שלנו ינטרו מדדים חיוניים ויתריעו בזמן אמת על חריגות. המערכת תשגר את הנתונים ישירות לרופא, שיקבל את ההחלטות מרחוק.
אם בכל זאת החלטתם להגיע לחדר מיון, תיסרקו מיד על ידי מצלמות וחיישנים. אלגוריתמים מתקדמים יתריעו מיידית על התקף לב, ומצלמות באמבולנסים יזהו סימנים לשבץ מוחי.
"יש לנו הרבה מאוד אלגוריתמיקה שנמצאת בבחינה בעולמות קליניים מאוד מגוונים, מחיזוי מוקדם של התקפי לב עד לידה מוקדמת", אומרת יהלום מילר. "המוצרים הללו יאפשרו לנו למנוע מצבים מסוכנים ויעבירו את כובד הטיפול לאזורי המניעה. הם יאפשרו לנו לתת רפואה טובה יותר ומותאמת אישית".
"AI יהיה כמו חשמל - חלק בלתי נפרד מהפעילות של אנשי המקצוע בארגון הבריאות, כל אחד בתחומו", צופה פרופ' בליצר. "חלק משמעותי מהפעילות שכיום נעשית על ידי אדם תעבור לביצוע ממוכן על ידי מערכות AI".
בקצב הזה, אתה לא חושש שבקרוב תישאר בלי עבודה?
"אני סבור שההשפעה תהיה הפוכה. פעילות משעממת, חוזרנית וטכנית תיגרע, ופעילות של חשיבה עמוקה ושל מגע אישי עם המטופל תגבר. לאור נתוני סקר השחיקה האחרון במערכת הבריאות זה לא איום, זו הצלה".
"מכונה לא יכולה להבין את הסיפור המלא"
הדיון בסכנות השימוש בבינה המלאכותית הגיע במאי לוועדת הבריאות של הכנסת, ביוזמת יוסי ערבליך, היו"ר המייסד של ארגון "למענכם", המעניק ייעוץ והכוונה רפואית על בסיס וולונטרי. ערבליך, שקיבל את אות הנשיא למתנדב והשיא את משואת הרפואה והשיקום ביום העצמאות 24’, סיפר כי הוא מכיר באופן אישי מקרים של סיכון חיי חולים בעקבות השימוש ב-AI. "אם בעבר תפקיד היועץ הרפואי היה לפתוח דלתות בבתי החולים", הוא אומר, "היום התפקיד שלנו הפוך: לסגור דלתות בפני מידע מסוכן ולהגן על המטופל מפני שיטפון המידע, שמטשטש את הגבולות בין אמת לבדיה ויוצר אצלו חשדנות ביחס לטיפול".
ערבליך מזהיר כי "ההתמסרות למכונה עלולה לעלות בחיי אדם", וקורא לקיים תוכניות הכשרה ייעודיות לרופאים ולקבוע פרוטוקולים שיחייבו את הרופא לבדוק בעצמו את הנתונים לפני קבלת החלטה קלינית. "רפואה חכמה חייבת להיות קודם כל רפואה אחראית", הוא אומר. "על פי מחקרים שנעשו ברחבי העולם, יותר ויותר רופאים סומכים על מערכות AI עד כדי הפסקה של הפעלת שיקול דעת עצמאי. הבינה המלאכותית מתיימרת לקבוע אבחנות, ופה נדרשת מאיתנו פעולת ריסון. להסביר למטופל שעם כל הכבוד, יש רכיבי מידע שיכולים לשנות את התמונה ואינם ידועים לצ'אט. מכונה יכולה לנתח נתונים, אפילו לפענח, אבל היא לא יכולה להבין את הסיפור המלא מאחורי הבדיקה. הבינה המלאכותית יכולה לסייע ככלי ביקורת, כעין נוספת, אבל היא לא יכולה להחליף את המבט האנושי. אסור לנו להפקיד את הבריאות שלנו בידיו של אלגוריתם". בחודש הבא יקדיש ארגון “למענכם” את הוועידה השלישית שלו לנושא. בכנס, בהשתתפות נשיא המדינה, ידונו בכירי הרופאים וראשי מערכת הבריאות יחד עם ראשי ההייטק הישראלי ביתרונות ובסיכונים ברפואת AI.
