הבינה המלאכותית (AI) כבר כאן והיא כבר הובילה למהפכה בתחום הבריאות אשר סייעה לשפר את האבחון, את התשתיות הקליניות וגם את הטיפול המונע. מאחר והבינה המלאכותית לא תחליף כנראה את הרופאים – לפחות לא בעשור הקרוב – והיא חייבת להתאים את עצמה גם לנושא שמירת פרטיות המידע של החולים, נשאלת השאלה היכן בדיוק יתרחשו השינויים הגדולים?
AI בעוד חמש שנים: מכונות חכמות יותר וסייענים וירטואליים
בואו נקפוץ קדימה חמש שנים ונראה כיצד ישתנה התחום. קפיצות מצטברות בטכנולוגיה יגדילו את הנוכחות ואת העוצמה של הדוגמאות המוזכרות לעיל, אבל היכן יתרחשו השינויים האמיתיים?
חישבו מה מתרחש מאחורי הקלעים כאשר אתם עובדים מול אלקסה או סירי, או כל סייעת ווירטואלית בטלפון שלכם. החל בזיהוי קולי שלומד להכיר את הקול המסוים שלכם, דרך שילוב של תוצאות בזמן אמת כדי למנף התנהגויות קודמות שלכם, ועד לשיתוף תוצאות בין מכשירים – הכל מתרחש מיד ורובנו בכלל לא חושבים על הבינה המלאכותית שמניעה את התהליך מאחורי הקלעים. לדברי סקוט טיז, מנהל קבוצת המחשוב עתיר הביצועים והבינה המלאכותית בלנובו, יש לצפות לתופעה דומה גם בטכנולוגיית האבחון.
תמונה 1: שיפור ברזולוציות וביכולות האנליטיות יאפשרו סריקה ואבחון מרחוק –
אפילו של תסמינים קטנים
“דמיינו שאתם הולכים לבית החולים לביצוע סריקת PET-CT או MRI. לפני שהרופא או הטכנאי בוחן את ההדמיות, אלגוריתם יפענח את המידע ויסמן כל ממצא חריג. זה יאיץ את קביעת הטיפול, יפנה את תשומת הלב לבעיות מהותיות ויעזור להבטיח שהמומחים לא יפספסו שום דבר. למעשה, תהליכים מסוג אלה נבדקים כבר עתה על ידי גורמים רגולטוריים”, אומר טיז.
שיפור ברזולוציות וביכולות האנליטיות יאפשרו סריקה ואבחון מרחוק – אפילו של תסמינים קטנים
רופאים, ככל הנראה, עשויים להיות מתאימים לאימוץ השימושים הללו בבינה מלאכותית, אבל מה לגבי שיטפון הנתונים שנדרש לעקוב אחריהם? הרעיון שמכשירים יוכלו לעקוב אחר המצב הבריאותי, ולשלוח למרפאות התראות על בעיות פוטנציאליות באופן אוטומטי, גורם לתהיות ממשיות בקרב לא מעט גורמים.
“עולות לא מעט שאלות סביב סוגיית ריבוי התראות ועומס הנתונים שזה ייצור, וזה לא עומד להשתנות בקרוב”, אומר ד”ר דן סטיבנס, קלינאי לשעבר ומנהל מוצרי הבריאות הגלובלי בלנובו. “הסוגיה הזו שאנחנו קוראים לה alert-fatigue זה משהו שנדרש לפתור, שכן על פי ההערכות כבר בעתיד הקרוב יתווסף גם זרם של נתונים שיגיעו מהתקנים לבישים, נתונים שיספקו תוספת אבחון שימושית וזמינה על פי דרישה”.
ההערכות הן שבנוסף נראה גם עליה בדרישה ל-“נוחות שימוש” שתעצב מחדש את הטיפול בחולים בסיכון נמוך – כלומר, כל מה שזמין באמצעות אתר אינטרנט או אפליקציה. בתחום הזה, בינה מלאכותית יכולה להוביל לסייע ליצירת טיפול רפואי בסגנון ‘בוט’ שיבנה סדרה של שאלות מכוונות בשילוב עם ביומטריה ואשר יסייע לאנשים למצוא את הטיפול הנכון עבורם.
תמונה 2: מחשב העל MareNostrum שמתארח בכנסיה בברצלונה ובאמצעותו לנובו
עוזרת להניע את מחקר הגנום
רפואה מרחוק (Telemedicine) הפכה את הייעוץ עם הרופא מאזור הנוחות הביתי לאפשרית כבר לפני מספר שנים, וטיפול מרחוק יכול להפחית עלויות באופן משמעותי. מה שאומר שגם אם רופא בשר ודם יצטרך בסופו של הליך לבחון את התוצאה ולאשר אותה, שיחה עם בינה מלאכותית שתספק הערכת הנתונים ישפרו ללא ספק את יעילות ואורך התהליך.
“אבחון של בינה מלאכותית הוא רצף מורכב, שיש בו היבטים של נוחות, הערכת סיכונים ודיוק שכולם ממלאים תפקיד חשוב”, אומר סטיבנס. “מה שאומר, ששימוש בגישת בבוט עשוי לתפוס, אבל לפחות בעתיד הקרוב זה לא יקרה במקרים של תסמינים מסוכנים”.
הבינה המלאכותית בעוד עשר שנים: רפואה אישית עם גישה גלובלית
עכשיו הניחו שהשינויים שהותוו לעיל אכן יתרחשו, כשהם מונעים קדימה עם התקדמויות טכנולוגיות ואימוץ רחב יותר. לצד זה, אפשר להניח שגם תפיסות מוטעות לגבי בינה מלאכותית ימשיכו להישחק, ויישומים מוצלחים של טכנולוגיה בסיוע בינה מלאכותית יסייעו בוודאי לשפר את אמון הציבור באלגוריתמים, ככל שהדבר נוגע לחיי היום-יום שלהם. מי יודע, אולי יהיו אלו צי הרכבים האוטונומיים, המנווטים בצורה חלקה ברחובות העיר ובכבישים המהירים, שיסייעו לשנות את התפיסה?
הבינה המלאכותית משתמשת במה שאפשר לכנות “קופסה שחורה” – הגאונות המהותית של הלמידה העמוקה המתרחשת מאחורי וילון סגור. אנחנו יודעים כמובן מהו הקלט והפלט, אך ייתכן שיהיה קשה לסמוך על תוצרים ותשובות כאשר התהליך הבסיסי למעשה מוסתר (וגם עשוי לסבול מהטיה מקרית).
אפשר להניח שאמון הציבור ילך ויתגבר כנראה לאורך העשור הבא, אבל גם ללא אימוץ מלא, הדברים יכולים להשתנות במידה רבה – אפילו בעולם הרפואה עמוס הרגולציות.
הרצף הגנומי, כשלעצמו הוא דבר מהפכני. מיפוי הגנום פתח חלון שמאפשר לנו ללמוד על מצבים תורשתיים, רגישות למחלות, תגובה פוטנציאלית לטיפול ואינספור תובנות אחרות. אבל התהליך לוקח זמן רב וגם דורש עוצמה ניכרת למדי של מחשבים עתירי ביצועים.
לנובו החלה לאחרונה לבחון את היכולת לשפר את בדיקות הגנום ברמת האוכלוסייה – ובתוך כך להפחית את שעות המחשוב הנדרשות לבדיקת גנום מלאה מכ-150 שעות מחשוב למשהו קל יותר לניהול שיעמוד על כ-5.5 שעות לבדיקת גנום מלאה. נסו לדמיין את המספר הזה אחרי עוד עשר שנות חדשנות.
מחשב העל MareNostrum שמתארח בכנסיה בברצלונה ובאמצעותו לנובו עוזרת להניע את מחקר הגנום
“מה אם היינו יכולים ליצור רצפים אישיים וליצור תרופות אישיות לכל אחד ואחד?”, שואל טיז. “אם בינה מלאכותית ומחשוב עתיר ביצועים מקצרים באופן כל כך משמעותי את זמן החישוב, אזי שכמעט כל אחד יוכל לזכות ליתרון האבחוני הזה וליהנות מטיפול אידאלי ואינדיבידואלי”.
“מטופל, מכל מקום בעולם, יוכל לשתף דגימת דם ונתוני ביומטריה מעמיקים”, ממשיך טיז לדמיין עולם בו בינה מלאכותית משפרת את הגישה לטיפול איכותי יותר. “הבינה המלאכותית תבצע את האנליזה הראשונית, תמצא תבניות, תבצע אבחון למטופל, ובסוף התהליך תספק המלצות. במידת הצורך, יועברו הנתונים גם למומחה המתאים, כשכל המידע שהוא זקוק לו נמצא בקצות אצבעותיו”.
הוסיפו את האפשרות לסייע ולטפל בחולים באמצעות כלי מציאות רבודה, ותגלו שהיעילות והאיכות ממריאים בעוד שהעלויות צוללות. יהיה מעניין לראות כיצד כל זה יבוא לידי ביטוי במרחב הרגולטורי, – אולם האימוץ של הטכנולוגיות הללו מעניק לנו סיבה להיות אופטימיים.
ואם זה לא מספיק, חשוב לזכור שהאלגוריתמים חזקים רק בהתאם לכמות המידע שעומד לרשותם. המידע החיוני שמאפשר ללימוד המכונה לשגשג ידחוף את האנליטיקה של הביג דאטה ברפואה לשווי של 70 מיליארד דולר עד 2025. ועם זה ההיקף הצפוי כבר ב-2025, שערו בנפשכם עד כמה הבינה המלאכותית תעצים את המטופלים ואת המערכת כולה ב-2030.
