פרופ' רן בליצר, שירותי בריאות כללית: "הרפואה תקועה מאה שנה – רק ה-IT יכול להצילה"

"המודל של בא מטופל למרפאה ושמים לו גבס לא יכול להמשיך לעבוד יותר, שכן עולם הרפואה יקרוס כלכלית בצורה הזו. רק רפואה מבוססת IT ו-Big Data ואנליטיקן, רפואה צופה פני עתיד ולא רפואה מגיבה – היא שתצליח להביא להצלת חיים מחד ולשרידות כלכלית של ארגוני הרפואה מאידך". כך אמר פרופ' רן בליצר, מנהל מכון כללית למחקר, שירותי בריאות כללית.

פרופ' בליצר, מנהל מחלקת תכנון מדיניות בריאות במשרד הרופא הראשי בכללית, דיבר בכנס BAI-Big Data, שנערך היום (ה'), בהפקת אנשים ומחשבים, במרכז הכנסים אווניו בקריית שדה התעופה. השתתפו בו 500 מקצועני BI ו-Big Data. הנחו את הכנס פלי הנמר, יזם ומנהיג אנשים ומחשבים ופלורה לוין, מנכ"לית משותפת של B-Pro.

לדברי פרופ' בליצר, "חדשנות ורפואה דיגיטלית הם לא 'נחמד שיש', אלא צורך קיומי והכרחי. תחלואה כרונית הופכת למגפה. יש עלייה דרמטית בשיעור החולים הכרוניים. ל-20% מהמטופלים מעל גיל 65 יש חמש מחלות כרוניות או יותר. למטופלים מעל גיל 45 יש 2 מחלות כרוניות. אנו מדינה צעירה, אך בתוך 15 שנים שיעור המבוגרים יגדל משמעותית. כך, מערכות הרפואה יגיעו למצב בו הן לא תוכלנה להחזיק את עצמן כלכלית".

צילום ועריכת וידיאו: ליאור רובינשטיין

הוא הציג נתון מהעולם, לפיו 60% מפשיטות הרגל של ארגונים בעולם הן על רקע רפואי, "זה המקום אליו נלך אם לא נשנה כיוון". לדבריו, "זה קורה כי אנו תקועים במקום שהיינו לפני מאה שנה, כשקמה הכללית. מישהו כואב לו, שם גבס. זה כבר לא עובד בתקופה של חולי כרוני. הרפואה התגובתית לא עובדת ונדרש שינוי מהותי". הדרך היחידה לשינוי, אמר פרופ' בליצר, "היא באמצעות הטיפול בנתונים. רק הדטה הוא זה היכול לחלץ אותנו ממצב של סחרור וחוסר שליטה מוחלט".

הכללית, אמר, הוא ארגון הבריאות הוותיק בעולם, והשני בגודלו מבחינת מספר מטופליו, המוערך ביותר מ-4 מיליון מבוטחים. מערך ה-BI בכללית, אמר, הוא רחב ביותר, וכולל יותר מ-10 אלף משתמשים (מתוך יותר מ-30 אלף עובדי הארגון, י.ה.).

"המידע בעייתי ונדרש לעשות משהו על מנת לטייב את הטיפול בו ואת הערך העסקי והתפעולי הניתן להפיק ממנו", אמר פרופ' בליצר וסיפר כי הכללית הקימו לפני שלוש שנים מכון מחקר, שהוא עומד בראשו, הכולל צוות רב-תחומי: רופאים, סטטיסטיקאים, אנשי BI, אנשי IT. "מטרתו – להפיק תובנות משותפות על מנת לסגור מעגל של מערכת לומדת, לא תובנות אקדמיות".

הוא הביא כמה דוגמאות לתובנות שנעשו בשל ניתוח חיזוי ושל טיפול ב-Big Data. כך, אמר, "יש מצב של אשפוזים חוזרים של זקנים, הנעשים תוך 30 יום. חשבנו שהמצב גרוע, למרות שמשך האשפוז בישראל הוא מהקצרים בעולם, ועומד על ארבעה ימים. הופתענו לגלות אחרי מחקר שהכללית הייתה מצויה בנקודת פתיחה טובה מהעולם בהיקף האשפוזים החוזרים למרות הזמן הקצר של האשפוז. זה קרה בשל חיבורי מידע, חיבור של רפואה וקהילה. רצינו לנבא מי יחזור לאשפוז חוזר. הצלחנו בעזרת אלגוריתמי ניבוי להבין מי יחזור ומי לא – לאשפוז חוזר. כך הבאנו לצמצום אשפוזים חוזרים. פיתחנו כלי ייחודי לאיתור מטופלים בסיכון לאשפוז חוזר. פיתחנו מדדים להשוואה בין מוסדות ומחלקות, עשינו תכנית מיפוי של זה". בסופו של דבר, סיפר פרופ' בליצר, "הגענו למצב של צמצום האשפוזים החוזרים בהיקף של 5%".

דוגמה אחרת לביצוע פעולות פרואקטיביות, אמר פרופ' בליצר, "היא בטיפול בקשישים. בכללית יש 520 אלף מבוטחים קשישים. חלק מאוכלוסיה זו נמצא בסיכון מסיבות שונות. חפשנו את אלה שניתן לתת להם טיפול פרואקטיבי. אנו מזהים אותם מראש, אנו עושים זאת עם כריית מידע, וככה מונעים הידרדרות עתידית במצבם – רק על בסיס טיפול במידע".

"הטיפול הנכון בחולה הכרוני הוא מאד מורכב", סיכם פרופ' בליצר, "אולם ניתו מידע רלוונטי יכול להניב מסקנות שיביאו לטיפול מניעתי, כזה שגם משפר את איכות חיי המטופלים וגם חוסך משאבים כספיים רבים. הדבר אפשרי בעזרת שימוש מושכל בכלי מידע. נדרש  שיתוף פנים ארגוני, יישום טיפול, בניית מדיניות. יש לשלב בין מכון המחקר, הקהילה, בתי החולים, מחלקות המיחשוב ואנשי ה-BI. רפואה מנבאת זה כבר כאן, זה לא תאוריות, אלא זה קורה בפועל".