"כדי לשחרר פג אחרי 100 ימי אשפוז דרוש יום שלם. ה-AI עושה את זה ב-3 דקות"
בדרך להפוך לבית חולים ממוקד AI, איכילוב עובר לענן של אמזון: מקיצור זמן הכנת סיכומי אשפוז ועד הכנסת טכנולוגיות חדשות לאבחון, טיפול ומעקב אחר מטופלים
בית החולים איכילוב השלים ב־12 באוגוסט מהלך חסר תקדים: העברת כל תשתית מערכת הרשומה הרפואית קמיליון לענן של AWS, כולל כ־170 ממשקים פנימיים וחיצוניים. המעבר מהווה צעד ראשון בתוכנית תלת־שנתית שמטרתה להפוך את איכילוב לבית חולים AI-First – כזה שמסוגל לפרוס במהירות כלים מתקדמים, מתיעוד אוטומטי של ביקור ועד הפקת סיכומי ניתוח בלחיצת כפתור.
המעבר לענן הוא מגמה גלובלית שמעצבת מחדש מגזרים שלמים: בנקים, חברות ביטוח, תחבורה ומסחר מקוון כבר נשענים על תשתיות ענן כדי להתמודד עם נפחי מידע הולכים וגדלים, ולשמור על גמישות תפעולית. בתחום הבריאות השינוי היה איטי יותר, בשל רגישות הנתונים והדרישות הרגולטוריות, אך מגפת הקורונה האיצה את המהפכה: בתי חולים מובילים כמו Mayo Clinic בארה״ב ו־NHS בבריטניה החלו להעביר מערכות ליבה לענן כדי לשלב בינה מלאכותית באבחון ובטיפול.
AWS או Amazon Web Services היא חטיבה של הענקית האמריקאית אמזון, שמספקת שירותי מחשוב ענן ליחידים, לחברות ולגופים ממשלתיים. הטכנולוגיה מאפשרת ללקוחות של AWS לשכור מיקום לאחסון ממוחשב, אשר זמין בכל עת באמצעות האינטרנט. AWS היתה אחת משתי הזוכות בפרויקט נימבוס של הממשלה, והקימה בישראל באוגוסט 2023 שלוש חוות שרתים מקומיות המשמשות לתשתית מחשוב ענן.
"נשחרר את הרופאים מעומס אדמיניסטרטיבי"
עד היום הסתפקו רוב בתי החולים בישראל בפתרונות נקודתיים כגון זימון תורים דיגיטלי או ניתוחי דאטה מצומצמים. העברת מערכת ליבה כמו הרשומה הרפואית, הכוללת עשרות ממשקים פנימיים וחיצוניים, היא מהלך תקדימי בארץ ומבין הבודדים בעולם.
עבור איכילוב, הצורך כפול: מצד אחד, תשתיות מקומיות אינן מסוגלות עוד להתמודד עם נפחי הנתונים ותהליכי ה־AI המתפתחים בקצב מהיר. מצד שני, קיימת גם דרישה לעמידות ביטחונית ותפעולית. מתקפות סייבר ואירועים פיזיים כמו ירי רקטות סמוך לבתי חולים הדגישו את החשיבות של פיזור המידע בענן מאובטח ומגובה במספר אתרים.
"היום־יום של הצוותים הרפואיים מורכב, לחוץ וסיזיפי, ולכן הנגשת נתונים ועיבוד מידע לכדי קבלת החלטות הם קריטיים", אומר יריב ניר, סמנכ״ל טכנולוגיה ומידע באיכילוב. "המעבר לענן נועד לפשט את התהליכים האלה, לשחרר את הרופאים מעומס אדמיניסטרטיבי ולהחזיר את תשומת הלב למפגש עם המטופל".
לדבריו, "כדי לשחרר פג אחרי 100 ימי אשפוז דרוש יום שלם לכתוב סיכום רפואי. אנחנו מפתחים עכשיו כלי AI שעושה את זה בשלוש דקות. הוא לוקח את כל החומר שהצטבר ומפיק סיכום רפואי מלא. ככה הרופאים יתפנו לטפל במטופלים, ולא לבלות שעות בסיכום טקסטואלי".
הוא מוסיף דוגמה נוספת: "אנחנו מנגישים גם כלי AI של Speech to Text – הרופא מדבר, המערכת מסכמת את כל מה שהוא אמר, ובלחיצת כפתור יוצא סיכום. כך, הרופא מסתכל על המטופל ומתייחס אליו, במקום להקליד כל הזמן מול המסך".
החזון לעתיד: טיפול פרסונלי ויעיל יותר
אחד החששות הבולטים במעבר לענן הוא יצירת תלות בספק יחיד, מצב שבו קשה ויקר לעבור לספק אחר, לצד חשש מהשבתה של שירותי הענן או אפילו יציאתו מהשוק המקומי.
בהקשר זה אומר ניר, כי "אנחנו מרגישים בטוחים יותר גם תפעולית וגם ביטחונית. האירוע שבו טילים נפלו 200 מטר מאיכילוב המחיש את הסיכון להחזיק דאטה סנטר מקומי בלבד. בענן התשתיות מפוזרות, יש גיבוי מלא אחד לאחד, ואנחנו מתכננים אסטרטגיית מולטי־קלאוד".
גם השימוש בכלי בינה מלאכותית ברפואה אינו חף מחששות. שאלת האחריות במקרה של טעות, חשש מהטיות במודלים והצורך בהכשרת רופאים – כל אלו מחייבים בקרה קפדנית. "יש בבית החולים גוף שנקרא בטיחות ואיכות המטופל", אומר ניר. "עכשיו הקמנו ועדה לקליטת טכנולוגיות AI שתסדיר את כל הדברים האלה. בסוף, האיכות של הטיפול תהיה הרבה יותר פרסונלית, בזכות כלי הבינה המלאכותית שמגיעים לחיינו, לא כדי להחליף רופאים אלא כדי לאפשר להם להיות טובים ויעילים יותר".
צפריר קגן, מנהל חטיבת אלעד בריאות ומנכ"ל קמיליון, רואה במהלך שותפות אסטרטגית: "המטרה שלנו היא לייעל את מפגש המטפל־מטופל באמצעות טכנולוגיה מתקדמת שמביאה את המידע המדויק לרגע הנכון, ומאפשרת כתוצאה מזה טיפול מקצועי, מהיר ומושכל. לכן האסטרטגיה שלנו היא לעלות לענן, ושמחתי שהמהלך עם איכילוב משתלב אחד לאחד עם החזון הזה".
לדבריו, השינוי הוא לא רק טכנולוגי אלא תפיסתי: "השינוי בגישה אומר שאנחנו חייבים להיות AI-First. זה אומר לפתח פתרונות ב־AI או לאפשר לסטארט־אפים ולחברות צד ג׳ להתחבר למערכת שלנו. לשם כך פיתחנו את Layer X - טכנולוגיה שמאפשרת לקרוא ולקבל מידע מקמיליון או לכתוב לתוכו, תחת סרטיפיקציה ובקרות".
גם קגן מביא דוגמאות מהשטח: "Speech to Text הוא רק דוגמה אחת. דוגמה נוספת היא ההכנה לניתוח עבור רופא מרדים. מדובר בתהליך שיכול לקחת שעה־שעתיים ולעתים אף יותר. הכלים החדשים מצמצמים את זה לדקות בודדות. התוצאה היא ROI מדהים: פחות זמן אדמיניסטרציה, יותר זמן לטיפול במטופלים".
הוא מוסיף כי הפוטנציאל רחב בהרבה: "אנחנו עובדים גם על אנטיביוטיקה פרסונלית - התאמה של טיפול אנטיביוטי למטופל ספציפי - ועל ממשקים לווידוא שאין אינטראקציות שליליות בין תרופות. כל זה מתאפשר בזכות המעבר לענן ופתיחת האקו־סיסטם ליכולות AI מתקדמות".
