שימו לב, אתר זה עושה שימוש בעוגיות על מנת להבטיח לך את חוויית הגלישה הטובה ביותר. קראו עוד הבנתי
אינטרנט

סייבר דוקטור: 2014 תהיה שנת הביג דאטה בעולם הרפואה

דפוסי החיפוש ברשת יתריעו ממגיפות, חיובי האשראי יגלו אם המטופל בדיכאון והסמארטפון יאפשר להורים לזהות את מחלות ילדיהם. הענן והסלולר יאפשרו טיפול במחלות לפני התפרצותן, והמפתחים לא חוששים מפגיעה בפרטיות

הראל עילם 12:3430.12.13
איך פרטי החיובים בכרטיס האשראי שלכם יכולים לשפר את בריאותכם? כיצד הסמארטפון יכול להזהיר אתכם כשילדכם עומד לעבור התקף אסתמה? ואיך הרופא יכול לאבחן אצלכם מחלה אך ורק לפי היסטוריית החיפושים שלכם באינטרנט? ענף הרפואה עומד בפני מהפכה של ממש, ויותר ויותר רופאים לומדים כיצד להשתמש בטכנולוגיה באופן שישנה את התחום כולו.

שלושה פיתוחים חדשים שהוצגו במסגרת המפגש השנתי "הענן החברתי־סלולרי והשפעתו על הטיפול בחולה" של הפקולטה לרפואה בטכניון, שופכים אור על הדרך שבה טכנולוגיית המידע משנה את עולם הרפואה, בדיוק כפי שכניסת הטלפון החכם לשוק שינתה את דרך הגלישה באינטרנט ואת אופן צריכת המידע שלנו. ד"ר ג'ונתן ג'ויט, מייסד חברת הציוד הרפואי Tellcare ואחד מאורחי המפגש, מציג את השינוי המתהווה כ"תנועה מהמצב הנוכחי, שבו שירותי הרפואה ניתנים במפגשים חד־פעמיים אצל הרופא, לעולם שבו הטיפול הרפואי זמין בכל זמן ובכל מקום".

 

ד"ר ג'ונתן ג'ויט ד"ר ג'ונתן ג'ויט

 

הקשר בין אתרי היכרויות למחלות מין

 

אחד האתגרים הגדולים שעומדים כיום בפני הרפואה הוא מעבר מריפוי לטיפול מניעתי - היכולת לחזות ולמנוע מחלות עוד לפני שנגרמו. מעבר כזה לא רק יקל על העומס האדיר בבתי החולים, אלא גם יחסוך כסף רב לחברות הביטוח ויעלה את תפוקת המשק.

 

דרך יעילה במיוחד לאיתור מוקדם היא שימוש במונחי החיפוש ברשת, שמלמדים לא מעט על המחפש ויכולים אף לחשוף לאילו מחלות אנו חשופים. ד"ר אלעד יום טוב הוא חלק מצוות בינלאומי שמונה אלף חוקרים במיקרוסופט. מחקר חדש שלו מצליח להוכיח את הטיעון שמאחורי "חוק הפוטושופ" ומראה שמי שמחפש דוגמניות רזות במיוחד ברשת עורך גם יותר חיפושים שמאפיינים התפתחות אנורקסיה. כיום הוא רוצה לנצל את הצוות כדי ללמוד יותר על מחלות דרך האינטרנט.

 

ד"ר אלעד יום טוב ד"ר אלעד יום טוב

 

"אנחנו מעוניינים לזהות גורמי סיכון למחלות", הוא מסביר. "הדרך הטיפוסית לעשות זאת היא לקחת קבוצה של חולים ולאתר מאפיין משותף - למשל, אם בקבוצת חולים בסרטן ריאות יש הרבה מעשנים, אז עושים ניסוי שבודק אם סיגריות מעלות את הסיכוי למחלה". אבל הדרך הטיפוסית לא מספיקה לסביבה המשתנה תדיר של העולם המודרני, ולכן ד"ר יום טוב אימץ שיטה חדשה: הוא איתר מונחים מתוך מיליוני החיפושים המתבצעים במנוע החיפוש בינג, והתאים אותם למונחים בוויקיפדיה. המונחים כוללים שמות מקומות, אנשים, ז'אנרים קולנועיים, תנוחות מיניות ועוד - בסך הכל נאספו מ-340 אלף מונחים. "מצאנו דרך למפות כל שאילתה אפשרית לערך מסוים בוויקיפדיה", מספר יום טוב, "כך אנחנו יכולים לבחון אלפי גורמים סביבתיים בו זמנית".

 

האלגוריתם של יום טוב מסוגל לאבחן קבוצה של משתמשים שככל הנראה חולים במחלה מסוימת - אלרגיה, כאבים כרוניים, סרטן, איידס - רק על בסיס מונחי החיפוש שלהם. ואז, לדעת לנתח את כל החיפושים של קבוצת החולים כדי למצוא גורמים משותפים. במילים אחרות, האלגוריתם יודע למצוא מכנה משותף בין התנהגות ברשת למחלות.

 

אבחון מקוון: מקדימים ענן למכה אבחון מקוון: מקדימים ענן למכה איור: יונתן וקסמן

 

בסוף המחקר, שהשתמש בחיפושים של עשרות מיליוני אמריקאים במהלך חצי שנה, יום טוב איתר 1,500 נשאי HIV והצליח להראות בצורה מובהקת שיש קשר בין המחלה לבין גלישה באתרי פורנו ואתרי דייטינג. "אפשר כמובן להרחיב את הרשת ולמצוא יותר חולים, אבל רמת הדיוק יורדת", הוא מסביר, ומוסיף שהאלגוריתם רגיש מספיק כדי לדעת מתי אדם מחפש מידע עבור עצמו או עבור בן משפחה חולה, ואפילו מתי הוא משקר ברשת. עם זאת, ניתוח תוצאות החיפוש לא מאפשר למיקרוסופט לזהות אנשים ספציפיים, אלא מגמות בתחום החיפוש. יום טוב הבהיר כי הוא נמנע מהצלבת המידע עם כל מיני מאגרי מידע נוספים, כגון מידע דמוגרפי על שכונות וערים, כדי שלא יוכלו לזהות אנשים ספציפיים או לפגוע בפרטיות הגולשים.

 

בעתיד, המחקר יוכל להזהיר מפני התפרצות מחלות על ידי עלייה בהיקף החיפושים עבור מילות מפתח באזורים מסוימים, או למצוא הקשרים חשובים באבחון ובטיפול של מחלות. "אם אתה מסתכל על אוכלוסייה לאורך זמן, אפשר לראות התפתחות התנהגויות. אפשר לראות את השינוי במה שאנשים מחפשים לאורך זמן שהם מזוהים כחולי סרטן, למשל".

 

לדעת מתי יגיע התקף האסתמה הבא

 

Tellcare, החברה שייסד ג'ויט, פיתחה מכשיר מדידת סוכר בדם שמיועד להחליף את המקלות המשמשים חולי סוכרת. ההבדל כאן הוא היכולת להעלות בזמן אמת את תוצאות המדידה לענן, ולקבל ניתוח במקום של התוצאות. המידע גם משודר במידת הצורך לרופא המשפחה, או להורים במקרה שהחולה הוא ילד.

 

לפי ג'ויט, הבעיה הגדולה ביותר במחלות כרוניות כמו סוכרת היא שהמשתמשים לא מקפידים לקיים את משטר התרופות שלהם. כלי ניטור סלולרי מעלה את אחוז החולים שעומדים במשטר התרופות מ-25% ל-80%. הדבר מוביל לחיסכון משמעותי בעלויות רפואיות, שיכול להגיע ל-3,000 דולר לחולה בשנה.

 

אחד הבעלים של החברה הוא קוואלקום, יצרנית השבבים שגם עומדת מאחורי תחרות בינלאומית לפיתוח טרייקורדר - מכשיר רפואי שמסוגל לאבחן מחלות ללא צורך ברופא. ג'ויט שותף לפרויקט הזה, ומתמחה בייצור ציוד רפואי זעיר שיכול לעבוד עם טלפונים חכמים: "כל הורה מכיר את הסיטואציה שבה הילד מתעורר בשלוש בבוקר בצעקה, וזה מסתיים בנסיעה לרופא" אומר ג'ויט. "מה אם היית יכול פשוט לחבר מכשיר לאייפון שלך, לשדר לרופא תמונה של אוזן הילד, והרופא יכול להעביר מרשם לבית מרקחת קרוב ששולח את המרשם אליכם עם שליח?". לדבריו, עדיין אי אפשר לשלב את המכשור הרפואי בתוך מכשירי הסלולר בגלל המורכבות שבאישור מכשור רפואי, תהליך שלוקח שנים, לעומת אורך החיים הקצר של מכשירים סלולריים.

 

במקרה אחר, ג'ויט מסביר כיצד מכשיר זעיר אחר - מיקרופון רגיש במיוחד - יכול להתחבר לכל טלפון חכם ולזהות אם ההשתנקות של ילד חולה אסתמה היא התקף מסוכן או אירוע זניח. "אלפי ילדים בשנה מתים בדרך לבית החולים בגלל התקף אסתמה. המיקרופון יאפשר להורים לדעת מתי ההתקף הבא מגיע, להגדיל בזמן את המרשם או לקחת את הילד לבית החולים".

 

האח הגדול בשירות מערכת הבריאות

 

פרופ' דבורה אסטרין היא מהחוקרים המובילים בעולם בתחום השימוש בביג דאטה ברפואה. המחקר החדש שלה עוסק בערוצי מידע דיגיטליים שיכולים לשנות לחלוטין את הדרך שבה רופאים מטפלים ורושמים תרופות.

 

פרופ' דבורה אסטרין פרופ' דבורה אסטרין

 

70% מאוכלוסיית העולם סובלת מבעיות בריאותיות חוזרות, ובהן לחץ דם גבוה, כולסטרול וכאבים כרוניים. אחד הגורמים המשפיעים ביותר על בריאות החולה הוא הדיאטה - אבל קשה עד בלתי אפשרי לעקוב אחרי דיאטה של חולים בדיוק גבוה. משתנים אחרים שקשה מאוד לכמת הם כאבים, מתח ודיכאון.

 

"כל חולה מגיב אחרת לתרופות", מסבירה אסטרין, "וקשה לכמת כאב או לדעת כמה כדורים נגד כאבים לקחת ולאזן את זה עם תופעות לוואי והתמכרות". הפתרון, לטענתה, הוא מקורות מידע נוספים מלבד שיחה עם המטופל, שהכוונתה המרכזית היא לאינפורמציה שנמצאת מעבר לגבולות התיק הרפואי: עם גישה לפרטי כרטיס האשראי של המטופל, למשל ניתן לבנות תמונה מפורטת של הדיאטה שלו ולאבחן שינויים בהתנהגות. אלגוריתם חכם שיבחן את הפרטים הללו יוכל לדעת שתרופה חדשה גורמת למטופל דיכאון משום שהוא צורך יותר סוכר, או מרבה בקניות ספונטניות.

 

גם הסלולרי יכול להיות מקור למידע שימושי - ניתן לעקוב אחרי מיקום המטופל ולדעת מתי יצא מהבית, מה המרחק שהלך ובכמה זמן. בדרך זו ניתן לבנות לאורך זמן תמונה מדויקת של השפעות הלוואי של התרופות - מתי הן גורמות לכאב, לחולשה, לדיכאון ועוד.

 

"אנחנו מציגים לרופא את המידע הזה, לצד המידע על התרופות שנלקחו" מסבירה פרופ' אסטרין, "והרופא יכול ללמוד כך הרבה על החולה. במחלות עם מחזוריות כמו קרוהן למשל, המידע הזה יכול להסביר מה גורם להתפרצויות". פרופ' אסטרין מסבירה שהתוכנות והאלגוריתמים שהיא מציעה לפתח נועדו לשימושם של החולים עצמם, ולא נועדו לעקוב אחריהם ללא ידיעתם. הדבר יקל על חולים לבדוק את הדיאטה וההתנהגות הצרכנית שלהם: "זה כלי שנועד עבור החולים, אנחנו לא נפגע בפרטיות שלהם. לצרכנים יש היום סמארטפון עם אפליקציות, ונשמע להם הגיוני שתהיה אפליקציה שתעזור להם גם בזה".

בטל שלח
    לכל התגובות
    x