"אני לא ישן בלילה, כי אצלנו טעויות עולות בחיי אדם"

במסגרת פאנל – "חדשנות במערכת הבריאות" בהנחיית יזהר לאופר, מנהל יחידת החדשנות Leumit Start בלאומית שירותי בריאות, בכירים בסקטור הבריאות מסכמים תובנות ולקחים מהיישום של בינה מלאכותית (AI) בארגונים שלהם. הפאנל התקיים במסגרת כנס GenAI for All של אנשים ומחשבים, שהתקיים באחרונה באולם איסט תל אביב, בהשתתפות מומחים ואנשי מקצוע ובהנחיית יהודה קונפורטס, העורך הראשי של הקבוצה.

"להתכונן לשלב הבא של הבינה המלאכותית"

ד"ר גל גושן, מנהל רפואי של מרכז ה-AI וראש האקדמיה לבינה מלאכותית במרכז לחדשנות ARC במרכז הרפואי שיבא, ציין, כי "קיים חשש להכניס טכנולוגיות חדשות כי בסוף אנו מטפלים באנשים, וטעויות יכולות לעלות בחיי אדם. אבל מעבר לזה – אחד האתגרים הגדולים של מגזר הבריאות הוא הצורך להטמיע את יישומי הבינה המלאכותית בהיקף גדול במערכת עתירת כוח אדם. אתגר נוסף הוא בבחירה באילו תהליכים לשלב בינה מלאכותית ובאילו תהליכים להימנע מכך בשלבים הנוכחיים". ד"ר גושן הוסיף, כי "בהסתכלות קדימה אנחנו צריכים גם להתכונן ליום שבו הבינה המלאכותית תדע ללמד את עצמה גם את מה שהיא אינה יודעת – מושג המוכר בשם AGI (ר"תArtificial General Intelligence – בינה מלאכותית כללית). לשלב הזה בבינה המלאכותית יהיו השלכות עצומות גם על תחום הרפואה".

ד"ר גל גושן, מנהל רפואי של מרכז ה-AI וראש האקדמיה לבינה מלאכותית במרכז לחדשנות ARC במרכז הרפואי שיבא. צילום: ניב קנטור

דן ולסקי, מנהל יחידת בינה מלאכותית יוצרת ודאטה במרכז הרפואי תל אביב איכילוב, אמר, כי "האתגר האמיתי הוא המעבר מפיילוט קטן לשימוש אמיתי ומלא בבית החולים. השאיפה שלנו היא לא רק להשתמש במודלי בינה מלאכותית, אלא גם להפיק את מירב הערך ממנה". ולסקי הוסיף, כי "בפרויקט שבוצע עם מחלקת האונקולוגיה באיכילוב בדקנו את האיכות של תוכניות טיפול שגובשו על ידי מערכת AI מול תוכניות טיפול שגובשו על ידי רופאים בשר ודם. הסתבר שתוכניות הטיפול שגובשו על ידי מערכת ה-AI תאמו או אף עלו ברמתן על אלו של רופאים מומחים בכ-60% מתוך 72 מקרים אמיתיים, והממצאים אומתו על ידי שישה אונקולוגים בכירים".

דן ולסקי, מנהל יחידת בינה מלאכותית יוצרת ודאטה במרכז הרפואי תל אביב איכילוב. צילום: ניב קנטור

"לאתר שותפים בתוך הארגון"

צביקה גלעדי, CDAO ומנהל מחלקת בינה מלאכותית ודאטה במכבי שירותי בריאות, סיפר, כי "אחד האתגרים הגדולים הוא לאתר את השותפים שלך בתוך הארגון לתהליך של הטמעת בינה מלאכותית. אם ניקח לדוגמה מערכת AI, המבצעת סיכום רפואי של בדיקות, הרי שנדרש שרופאים יבצעו ולידציה לטכנולוגיה, וזה במערכת שבה הרופאים לא סובלים מעודף זמן פנוי גם כך". גלעדי הוסיף, כי "באופן כללי, אנחנו מדברים על כך שבעתיד הלא רחוק עבודת הרופא תיראה אחרת. הבינה המלאכותית תאפשר לנו להציע רפואה אישית יותר, שמסוגלת להתאים טיפול מותאם לכל מטופל, ולסייע לנו לחבר טוב יותר את הממשקים בין קופות החולים ובתי החולים".

צביקה גלעדי, CDAO ומנהל מחלקת בינה מלאכותית ודאטה במכבי שירותי בריאות. צילום: ניב קנטור

נעם כהן, סגן נשיא מו"פ בחברת Eleos, ציין, כי "אנו פעילים בתחום של בריאות הנפש, והמטרה שלנו היא לספק למטפל כלים שהשימוש בהם פשוט, ושיאפשר עבודה בסקייל גדול. אנחנו נדרשים לשכנע מטפלים שהמערכות הללו לא רק מסייעות להם קלינית, אלא גם שומרות על הפרטיות והמידע של המטופלים. אנו מפעילים מעבדה משלנו, שמוודאת שהאתגרים הללו מכוסים הן מבחינת החשש של המטפלים והן מהבחינה הרגולטורית". כהן הוסיף, כי "תוך שנה עד שנתיים אנו נראה שינוי גדול בשימושיות של הבינה המלאכותית ונראה את השינוי הזה מוטמע גם בחברות וארגונים גדולים, ולא רק אצל המשתמשים הפרטיים".

נעם כהן, סגן נשיא מו"פ בחברת Eleos. צילום: ניב קנטור

"הפתיע אותנו הקצב המהיר"

גיא טיש, מייסד-שותף וה-CTO של חברת Briya, אמר, כי "אנו פיתחנו פלטפורמה מבוססת בינה מלאכותית לשיתוף מידע בין מוסדות רפואיים לגופי מחקר. לכאורה זה נשמע טריוויאלי שמוסדות רפואיים משתפים מידע עם גורמי מחקר רפואיים, אבל ממגוון של סיבות זה לא המצב. קיים קושי גדול לשתף מידע ונתונים, וזאת למרות שפע הנתונים שזמינים בסביבות בתי החולים. הפלטפורמה שלנו מציעה פתרון נגיש ומאובטח, שמאפשר להפיק ערך רב מהנתונים, ולקדם שיתופי פעולה משמעותיים בין בתי החולים וחברות המחקר". טיש הוסיף, כי "שלושת האתגרים הכי גדולים בשילוב בינה מלאכותית בעולם הרפואה הם – אבטחת מידע, פרטיות והסדרה של סוגיות האתיקה. חלק מזה יכול לנבוע מתוך התעשייה עצמה, אבל זה גם מצריך תקנות ברורות ורגולציה. צריך לומר, התובנה שהכתה בנו והפתיעה אותנו נוגעת לקצב המהיר שבו מאמצים את הבינה המלאכותית גם בעולם שמרני כמו הרפואה והבריאות".

גיא טיש, מייסד-שותף וה-CTO של חברת Briya. צילום: ניב קנטור