המידע תמיד היה שם, עכשיו ה-AI הופך אותו לרפואה טובה יותר
מערכת הבריאות מייצרת היום יותר מידע רפואי מכל תקופה אחרת, והאתגר המרכזי הוא להפוך את כמויות המידע העצומות להחלטות מדויקות בזמן אמת. סביב כל מטופל נאספים תוצאות בדיקות, דימות, סיכומי ביקור ועוד. ההערכות מדברות על כ-80MB של מידע רפואי ממוצע בשנה לאדם, אך פחות מעשירית מהמידע הזה נבחן בזמן אמת ומשמש לקבלת החלטות.
כאן נכנסת הבינה המלאכותית – לא ככלי טכנולוגי בלבד, אלא כשותף אסטרטגי שמחזיר את הפוקוס אל המטופל, משפר את איכות הטיפול ומאפשר לצוותים רפואיים לעבוד בצורה יעילה ואחראית.
במפגש הראשון של המטופל עם המערכת, כלים מבוססי AI יודעים לספק מידע רפואי בשפה ברורה, להסביר ממצאים ולהנגיש הנחיות. כך למשל, בית החולים שיבא פיתח בשיתוף עם מיקרוסופט סוכן AI מיוחד בשם "בטי" אשר מעניק מענה ראשוני במיון לשאלות שחוזרות על עצמן ויוצר תיעוד מסודר של תהליך השיחה. עבור מערכת שפועלת תחת עומס, מדובר בתוספת יכולת משמעותי.
ההשפעה ניכרת גם בתוך החדר עצמו. כלי AI יכולים להפיק מידע מהשיחה בין המטופל לרופא או לאחות ולפנות את זמנם של האחרונים, המושקע בתיעוד, לטיפול אמיתי וקשוב. במרפאות שבהן נעשה שימוש בטכנולוגיה כזו, כמו למשל בפלטפורמת ה-Dragon Copilot, דווח על חיסכון מצטבר של שעות בשבוע. הנתון חשוב בפני עצמו, אך חשוב מכך, הוא מפחית את אחד הגורמים המוכרים לשחיקה בקרב צוותים רפואיים.
אם בעבר הרופא היה מקליד תוך כדי שהוא משוחח עם המטופל, או שומר את פעילות התיעוד לסוף המשמרת, סיכום הנתונים שעולים בשיחה במהירות, קיצור זמן התיעוד והפחתת העומס מאפשרים להחזיר את הפוקוס אל הקשר הישיר, אל ההקשבה ומפנים יותר זמן כדי לראות את האדם שמעבר לנתונים.
בשלב הבא, לאחר שה-AI עזר לנו לקלוט ולתעד את המידע שנחוץ, הרי שהעיבוד והפקת התובנות ממנו גם הוא מצריך זמן, וכזה שעלול להיות קריטי עבור המטופל. בינה מלאכותית יכולה להפיק תובנות מהירות על בסיס המידע, בין אם הוא טקסט, שמע, דימות או כל מידע אחר – ולייעל את תהליך קבלת ההחלטות. כיום, בחלק מהמרפאות ובתי החולים, פענוח צילומי דימות מתרחש בתוך דקות ספורות.
אבל, איך הופכים את כל המידע הרפואי למקור החלטה? היום, הבינה המלאכותית כבר מסוגלת לסנתז מידע רפואי רב, ולהתבסס על מקורות רפואיים מאומתים כדי לאבחן על פי תסמינים וקריטריונים שונים את סוג המחלה והטיפול שנדרש. דבר שחוסך זמן, משאבים ובעיקר הרבה חוסר ודאות, ואף מסייע בקבלת החלטות מדויקות יותר. זו מהפכה של ממש. במיקרוסופט למשל, פיתחנו סוכני AI המסוגלים לסנתז את היסטוריית הממצאים בבדיקות הרדיולוגיות הקודמות של המטופל ולתת מענה רלוונטי ומבוסס על שאלות הרופא – גם אם הן שאלות מורכבות.
אנו רואים כיצד מערכת הבריאות בישראל מצטיינת ביכולת לאמץ טכנולוגיות חדשות וכיצד ה-AI משתלב בבתי חולים מובילים ובקופות החולים. לחדשנות הטכנולוגית יש גם גאווה כחול-לבן, כי הרבה מהמודלים והכלים פותחו כאן בישראל. לסיכום, נזכיר מהפכה זו צריכה להיות מובלת מתוך מחויבות לחדשנות אחראית, ומיקרוסופט מיישמת זאת בכל שלב וזה כולל שמירה על פרטיות, שקיפות ובקרה אנושית.
הדס ביטרן היא מנהלת קבוצת הבריאות במיקרוסופט ישראל מחקר ופיתוח
