מנהל שיבא: "ה-AI עושה פחות טעויות מבני אדם, במיוחד בשעה שתיים בלילה בחדר המיון"
פרופ' יצחק קרייס הזהיר כי "בעוד עשור, מדינות המערב לא יצליחו לספק את אותה רמת רפואה שהן מספקות כיום". לדבריו, מערכות AI שמוטמעות בשיבא יתעדו שיחות עם מטופלים ויסייעו בקבלת החלטות רפואיות: "החל מ־1 בינואר, המערכת צפויה לחסוך לרופאים 50% מזמן העבודה שלהם"
״בעוד עשור, מדינות המערב לא יצליחו לספק את אותה רמת רפואה שהן מספקות כיום, משום שהפער בין הצרכים הרפואיים לבין המשאבים הקיימים הולך וגדל״ - כך הזהיר היום (ה') פרופ׳ יצחק קרייס, מנהל המרכז הרפואי שיבא, בוועידת ישראל לטכנולוגיות המידע של ITech Israel. לדבריו, התמודדות עם הפער תחייב שינוי באופן שבו ניתן הטיפול הרפואי, שבינה מלאכותית תהיה מרכיב מרכזי בו.
״מערכת הבריאות ניצבת בפני אתגרים קשים וקיומיים״, אמר קרייס. ״כדי להתמודד עם האתגר הזה נדרשת טרנספורמציה אמיתית, לא להמשיך לעשות את אותם הדברים בצורה אחרת, אלא לשנות את הדרך שבה אנחנו עושים רפואה״.
אחת הטענות הבולטות שהציג נגעה ליכולתן של מערכות בינה מלאכותית לצמצם טעויות רפואיות. ״בניסויים שערכנו ראינו שהבינה המלאכותית עושה פחות טעויות מבני אדם, במיוחד בתנאים של עומס ועייפות, כמו בשעה שתיים בלילה בחדר המיון״, אמר. עם זאת, בדבריו לא פורטו סוגי הניסויים, מספר המקרים שנבדקו, זהות קבוצת ההשוואה או אופן מדידת הטעויות. לכן, אין בהם בסיס לקביעה גורפת שלפיה בינה מלאכותית מדויקת יותר מרופאים בכל משימה רפואית.
קרייס עצמו הדגיש כי השימוש בטכנולוגיה מחייב זהירות: ״כשרופא עושה טעות, אנחנו מתחקרים, לומדים ומשפרים. כשמערכת AI עושה טעות, ההתייחסות אליה מורכבת הרבה יותר״.
לצד התמיכה בהחלטות רפואיות, הוא הצביע על התיעוד ועל העבודה מול המחשב כתחומים שבהם הטכנולוגיה יכולה לפנות זמן לטיפול. לדבריו, בשיבא מוטמעת מערכת שמתעדת את השיחה בין הרופא למטופל, מעבדת את המידע ומזינה אותו ישירות לתיק הרפואי, לצד מערכת התומכת בקבלת החלטות. ״החל מ־1 בינואר, המערכת צפויה לחסוך לרופאים 50% מזמן העבודה שלהם״, אמר. מדובר בתחזית משמעותית, אך בדברים שהוצגו לא הובהר כיצד חושב החיסכון, על אלו משימות הוא חל ואם הוא מתייחס לכלל זמן העבודה של הרופא או לרכיבים מסוימים בו.
לדברי קרייס, במקומות שבהם החלה ההטמעה כבר ניכר שינוי במפגש עם החולה. ״היא מאפשרת לרופא לחזור למטופל, להסתכל לו בעיניים ולהתמקד בטיפול במקום בהקלדה, בתיעוד ובחיפוש מידע רפואי״.
אלא שלשיטתו, עיקר הקושי אינו בפיתוח המערכות. ״הטכנולוגיה היא רק 10% מהעניין, התשתיות הן עוד 20%, ו־70% מהאתגר טמון בתרבות הארגונית, ברגולציה, בשיתופי פעולה, בהכשרת עובדים, בהסרת חסמים ובאתיקה״, אמר. האתגר, לדבריו, הוא להפוך יכולת טכנולוגית לשינוי בפועל בעבודת הצוותים.
בהקשר זה תיאר מעבר מהסתמכות על צוותי פיתוח ייעודיים להכשרת עובדים ברחבי בית החולים להשתמש בכלי AI ולהתאים אותם לצורכי המחלקות. ״הצרכים של מחלקת פגים שונים לחלוטין מאלה של מחלקה קרדיולוגית״, הסביר. לדבריו, האסטרטגיה כוללת גם רכישת פתרונות קיימים: ״אנחנו לא רוצים לפתח את מה שאנחנו יכולים לקנות, אלא לפתח את מה שאנחנו חייבים". עם זאת, קרייס הכיר בכך שמדובר במהלך יקר ומורכב, אך טען כי השקעה בהטמעת AI עשויה להשפיע יותר מתוספת של מבנה או מכשיר הדמיה.
