"כמו סטטוסקופ, ה-AI תעזור לרופאים – ולא תחליף אותם"

"הניסיון לשלב בין שני התחומים – עולם הבינה המלאכותית ועולם הרפואה – הוא בן עשרות שנים. אלא שיש לפעול לשילוב העולמות הללו באופן מושכל, כי ה-AI ברפואה מהווה הזדמנות לקידום הטיפול, אבל טומן בחובו גם אתגרי אבטחת סייבר והגנת פרטיות. בסופו של דבר, הבינה המלאכותית תהווה עוד כלי עזר לרופאים ולרופאות, כמו סטטוסקופ – אבל היא לא תחליף אותם.ן", כך אמר פרופ' נחמן אש, לשעבר מנכ"ל משרד הבריאות.

פרופ' אש, כיום חבר סגל בכיר במחלקה לניהול מערכות בריאות באוניברסיטת אריאל, היה דובר המפתח במפגש פורום C3 מבית אנשים ומחשבים. המפגש, שנושאו היה "מפתרונות BI ל-AI", נערך היום (ד') במלון NYX בהרצליה, והנחה אותו רונן זרצקי, יו"ר הפורום.

צילום ועריכת וידיאו: ליטל רובינשטיין

לדברי פרופ' אש, לשעבר קצין הרפואה הראשי של צה"ל והממונה הלאומי למאבק בנגיף הקורונה, "כבר בשנות ה-70' הוקמה מערכת שנועדה לבחון את הטיפול האנטיביוטי בחולים בעלי חום. היא הייתה הצלחה אקדמית גדולה, אבל באופן מעשי – לא היה בה שימוש. דוגמה נוספת: ב-1994 נבחנו הנכונות והיעילות של מערכות דיאגנוסטיות, כאלה שמכניסים להן נתוני חולים ותסמינים והן מוציאות אבחנות. הסתבר שרק חלק מהאבחנות היה נכון ולמרות ההצלחה האקדמית, לא נעשה בהן שימוש בשטח. כך גם עם ווטסון של יבמ: המערכת הייתה תקווה גדולה בעולם האונקולוגיה, הניבה דיוק של 90% ולבסוף נכשלה, כי שיעור הדיוק לא הספיק לקבלת החלטות טיפוליות".

אתגרים בשילוב הבינה המלאכותית בעולם הרפואה

"השילוב בין עולמות ה-AI והרפואה כולל שני אתגרים: הרצון באיכות טיפול טובה יותר והצורך בצמצום של היקף השגיאות שעושים הרופאים. שגיאות שכאלה מהוות סיבת המוות השלישית בארצות הברית, אחרי מחלות לב וסרטן. בעבר הייתה תקווה שה-IT ימנע שגיאות, אך לא הכחדנו את השגיאות הרפואיות. יש תקווה שהבינה המלאכותית תסייע להפחית את השגיאות ותשפר את איכות הטיפול ויעילותו, בין השאר בשל צמצום המטלות הידניות והשגרתיות, וחילוץ נתונים מהאינטראקציה שבין הרופאה לחולה", אמר פרופ' אש.

לדבריו, "ה-AI ברפואה שונה מאשר בתחומים אחרים: יש לו השפעה על חיי אדם בכל החלטה; בעת פיתוח האלגוריתם יש לקחת בחשבון את מאפייני האוכלוסייה; לנתונים רפואיים יש מאפיינים ייחודיים, למשל מיעוט דוגמאות בשל מחלה נדירה; חלה חובה להגנת הפרטיות; יש צורך בהוכחת תועלת ובהעדר נזק בשל השימוש בבינה המלאכותית; ויש קושי בהטמעת כלים חדשים במערכות לגאסי".

"למרות זאת", ציין, "יש פה הזדמנויות: הנתונים ממוחשבים, כוח המחשוב גדל, טכנולוגיית הבינה המלאכותית התפתחה, יש דמוקרטיזציה של ה-AI, גורמים רבים מפתחים AI, ויש גם ריבוי משתמשים. השילוב בין הבינה המלאכותית לרפואה מביא אתו בשורה: העולם הרפואי, השמרני, בשל לחידושים ורוצה לעשות אותם. לגבי ישראל, יש לה יתרון לקוטן, קופות החולים חזקות, הרגולציה מאפשרת את ההתקדמות בתחום ומערכת הבריאות ממוחשבת יחסית".

הוא הוסיף כי "ה-AI והרפואה נפגשים בשיפור האבחון, בזיהוי חולים בסיכון גבוה, בזיהוי בעיות בטיפול תרופתי, ובניתוח תמונות ודימות. יש מחקרים שהוכיחו את התועלת הטמונה, למשל, בזיהוי דימות בסרטן שד: הממוגרפיה נותנת עדות לגביה, עוד בטרם הרופא זיהה אותה". לדבריו, "מחקרים העלו ששימוש בצ'טבוט ברפואה מהווה הזדמנות לשינוי – עם שימושים רחבים ורמת דיוק גבוהה כשיש עובדות קונקרטיות". פרופ' אש ציין ש-"תיעוד רפואי הוא שדה בעייתי ויש בו פוטנציאל לשיפור, כי ב-90% מהרישומים יש טעויות, וזה נורא".

"במקומות רבים", הוסיף, "ה-AI יכול לסייע באופן מושכל, למשל כשהוא עובד עצמאית מול המטופל, כשהוא מסנן חלק ממטלות הרופא, כשהרופא עורך בקרה ל-'החלטת' ה-AI, כשהבינה המלאכותית עורכת בקרה להחלטת הרופא, וכן כשהיא מייעצת לו, מתריעה, מזכירה, ומסייעת לשליפת מידע".

פרופ' אש סיים באומרו כי "יש אתגרים רבים בשילוב ה-AI ברפואה: איך מבטיחים תפקוד תקין של הבינה המלאכותית? מהו תפקוד תקין? מה הסטנדרט? אפקט 'הקופסה השחורה' הוא מאוד בעייתי: יש להכניס לפעילות הרופא היבט הסברי. יש חשש להטיות ולאפליה, כי פעולה שבוצעה על סוג חולים אחד עלולה להיות טעות אם תמומש על סוג חולים אחר. נדרש לזהות את אותן טעויות ולמנוע אותן. יש לשקול האם מוותרים על האינטואיציה של הרופא, על המגע האנושי שלו. צריך לוודא איך מכניסים ערכים לאלגוריתמים ופועלים באופן מושכל – בלי להיות שמרניים. כמו כן, יש לקבוע מי נושא באחריות כשקורה משהו רע. החזון הוא שנוכל לקבל את נתוני המטופלים מכל מקום עם הבחנה והצלחה טיפולית. אנחנו מתקדמים בכיוון, נכניס את ה-AI לרפואה, אבל בצורה חכמה ומושכלת – כדי להגיע לתוצאות טובות יותר".