פודקאסט: לאן הולכת הרפואה בעידן הבינה המלאכותית?

הבינה המלאכותית נכנסה בשנים האחרונות גם למערכת הבריאות, שעוברת דיגיטציה באופן כללי. מהם היישומים שלה בקופות ובבתי החולים, ובמחקרים הרפואיים? מה היא כבר יודעת על תחום הבריאות? והאם, ואם כן כיצד, היא תשפר את הבריאות של כל אחת ואחד מאתנו? שוחחתי על כך בפודקאסט אנשים ומחשבים עם פרופ' רן בליצר, סמנכ"ל וראש מערך החדשנות של שירותי בריאות כללית, וכן מייסד ומנהל מכון המחקר של הקופה.

הראיון נערך לקראת כנס AI Digital Health של אנשים ומחשבים, שפרופ' בליצר יהיה המרצה המרכזי בו. הכנס יתקיים ביום ב', ה-9 ביוני, במרכז האירועים והכנסים לאגו בראשון לציון. פרופ' בליצר משרטט בראיון את מפת החדשנות בעולמות הבריאות הדיגיטלית, כיצד הבינה המלאכותית תשפיע עליהם והאם המכונה תחליף בעתיד פעולות של רופאים.

פרופ' בליצר הוא מומחה בעל שם עולמי בתחום החדשנות הרפואית, בארץ ובחו"ל. בנוסף לעבודתו בכללית, הוא מרצה באוניברסיטת בן גוריון וחבר בגוף המייעץ של מזכ"ל האו"ם לתחום הבינה המלאכותית. הוא מומחה לתחום בריאות הציבור ומנהל רפואי, ושימש בצה"ל כראש מדור אפידמולוגיה. אם אתם תוהים מאיפה הוא מוכר לכם, בתקופת הקורונה הוא שימש כראש קבינט המומחים הלאומי להתמודדות עם המשבר, ייעץ לממשלה והיה מרואיין מבוקש בערוצי הטלוויזיה.

פרופ' בליצר, הביוגרפיה שלך מלמדת שכבר בגיל 16 הלכת ללמוד רפואה כעתודאי. כבר אז החלטת שזה יהיה המקצוע שלך?
"לא ממש. החלטות שאתה מקבל בגיל 16 הן לא תמיד בהכרח מה שיהיה בהמשך. לא היה לי רקע של רופאים במשפחה, כך שאף אחד לא דחף אותי לשם, אבל הייתה לי תחושה שבמקצוע הזה אוכל להשפיע. בדיעבד אני יכול לומר שזו הייתה החלטה נכונה".

ספר קצת למאזינים שלא מכירים – מהו מכון המחקר שהקמת?
"המכון חוגג 15 שנה. הרעיון עלה ב-2009 , כאשר כבר אז עלתה התובנה שיש צורך לשפר, לייעל ולדייק את תפקודן של מערכות הבריאות על ידי הטמעת מידע רפואי חכם. היום זה נשמע טבעי, אבל תחשוב שאז, כל הנושא של בריאות דיגיטלית היה בחיתוליו, והקמת מכון מחקר לחדשנות היא דבר שממש לא נראה ברור להרבה אנשים.

מה שהקל על ההחלטה היה העובדה שהכללית השכילה כבר אז, הרבה לפני כולם, לעבור לרשומה רפואית ממוחשבת, שהיא פלטפורמה בסיסית, שאוגרת במקום אחד מידע רב. אבל עד שהקמנו את המכון המידע ברשומה הרפואית היה בעיקר לצרכים כלכליים, כלומר – לשפר קבלת החלטות ברמה התפעולית. המכון הגיע עם תפיסה שיש במאגר הרבה מידע שאפשר להסיק ממנו הרבה מסקנות ושניתן להזרים אותו לקהילה".

מהי שיטת העבודה של המכון כיום?
"במהלך השנים המכון הרחיב את הפעילות. הוא הפך לחטיבה ארגונית שמתמודדת עם מספר משימות. אנחנו עובדים כבית תוכנה ארגוני קלאסי, שמייצר פתרונות שאין בשום מקום אחר – כולם מבוססי דאטה. אחד התוצרים הוא מערכת שיושבת על שולחן העבודה של הרופא, ומעניקה לו את האפשרות לחזות תחלואה אצל מטופלים שלו ולתת להם מענה. זה מידע שוטף, שקופץ לו במחשב כל הזמן, עם הכוונה, למשל, מיהם המטופלים שיש להזמין אותם מיידית לרופא ולסייע להם. המידע בא לסייע ולא מחליף את שיקול הדעת של הרופא, אלא מעצים אותו".

הבינה המלאכותית מסייעת לרופא, אבל לא תחליף את הבינה האנושית שלו. צילום: ShutterStock

לפי מה אתם מחליטים מה לחקור, מה לפתח?
"הפעילות שלנו היא פרי של שיתוף פעולה בין חטיבות בתוך הכללית – חטיבת הקהילה, אגף הרפואה של הקהילה, חטיבת מערכות המידע והדיגיטל, וחטיבת החדשנות. הגופים האלה עובדים ביחד, ואנחנו עושים תהליך חשוב – להקשיב לצוותים הרפואיים, ללמוד להבין מה כואב להם ומה אפשר לשפר, ואז לתרגם את זה לפתרונות שאנחנו מפתחים, וכך מייצרים את מדע הנתונים בארגון. במקביל, יש לנו צוות מדהים של חטיבת מערכות המידע והדיגיטל, שעובד איתנו ביחד, כגוף אחד".

מהם היקפי הפעילות שלכם?
"ההיקפים נקבעים לפי היכולת של השטח להכיל את הפתרונות. בסופו של יום, אתה לא יכול לשנות את כל דפוסי הטיפול, וכל שינוי הוא תהליך ארוך, מורכב ועתיר אישורים. מעבר לפתרונות השוטפים, אנחנו מבצעים מחקרים. אחד המחקרים הראשונים היה בתחום המדיניות הציבורית, לפני 15 שנה, ובדקנו בו איפה יש פערים באיכות הטיפול הרפואי שנובעים מקשיים של אוכלוסיות קשות יום ומורכבות, כמו מאזורים סוציו-אקונומיים מסוימים, או קבוצות חזקות או חלשות יותר, ולשם מפנים משאבים. המחקר הניב הצלחות. הוא פורסם ב-2013 במקומות נחשבים בעולם וזכה לתגובות רבות".

זה מוביל לשאלה המעניינת: לאן הולכת הרפואה?
"יש כמה דברים שעומדים לקרות, והם קשורים במידה רבה לעולם הבינה המלאכותית. אנחנו מתקרבים לעידן שבו הדיאגנוסטיקה תשתנה ולא תהיה דומה למה שהתרגלנו אליה".

למה הכוונה?
"אנחנו רגילים לעבוד סביב תפיסה עקרונית שלפיה הרופא הבכיר במחלקה הוא בעל הידע והניסיון בכל מה שקשור לאבחון וניתוח מידע רפואי. המערכות החדשות, המכונות, יכולות כבר כיום לסייע למומחים לקבל החלטות, למשל לנתח תוצאות של צילומי רנטגן. רופא מומחה לדימות, רנטולוג, עובר על תוצאות של בדיקות, תמונות ומידע בשלוש לפנות בוקר, אחרי משמרת ארוכה. הוא צריך לדעת לאבחן את הבעיה ולטפל בחולה. הוא מתפלל שלא יטעה, כי הוא בסך הכול בן אדם. לכן, כבר יש, ויהיו עוד, מערכות ממוחשבות שיוכלו לסייע לפתולוג או לאיש הדימות לפענח חלק מהתוצאות, ולאפשר לו לטפל במקרים הבאמת דחופים וקשים. יש עוד הרבה דוגמאות שכבר קיימות ועוד יהיו".

מכונות יכולות לטעות. זה לא דבר של מה בכך.
"נכון, אבל יש יותר ויותר נתונים שמראים שאחוז הטעויות הולך וקטן, והוא קטן יותר מאחוז הטעויות של בני אדם. אז המכונה לא תחליף את הפתולוג, אבל בעזרת הבינה המלאכותית היא תאפשר לו לטפל במקרים המורכבים יותר, שדורשים שיקול דעת, ולוודא שהמכונה לא טעתה. בעתיד ייתכן מצב שהמכונה תיתן אבחה שהיא חד משמעית ותשחרר את הרופא מבדיקה, כי אז יהיו מספיק סטטיסטיקות שיוכיחו שהיא לא טעתה במקרים מאוד מסוימים. אנחנו עדיין לא שם, אבל זה בהחלט ייתכן.

מעבר לזה, יש בעבודת הצוותים הרפואיים הרבה מאוד עבודת אדמיניסטרציה. כבר כיום כלים של AI מסייעים להם בכך, ואני משוכנע שרופא או אחות שמחים שהם פטורים מזה ויכולים לעסוק בדברים החשובים באמת שהם צריכים לעסוק בהם".