בינה מלאכותית: אתגרים

בינה מלאכותית: אתגרים

יאיר ברימן, סגן נשיא בכיר ומנכ"ל חטיבות מערכות המידע הרפואיות של פיליפס העולמית: "בינה מלאכותית לעולם לא תחליף את הצוות הרפואי ואת המגע האנושי, אך היא מייצגת פוטנציאל לפתרונות חכמים, מדויקים, מהירים ומותאמים אישית שישנו את פני הרפואה". ראיון מאתגר

מאת: אור חי ׁ(צילום: יח"צ פיליפסׂ)
ביומד - מדעי החיים בריאות ורפואה

      יאיר ברימן
      (צילום: ג'ונתן בלום)

"כל המוצרים שלנו יתמכו בעתיד בבינה מלאכותית", מצהיר יאיר ברימן, סגן נשיא בכיר ומנכ"ל חטיבות מערכות המידע הרפואיות של פיליפס העולמית, אשר עוסקות במגוון פתרונות אינפורמטיקה רפואית שכוללות EMR, PACS ומערכות מידע רדיולוגיות, קרדיולוגיות ואונקולוגיות.

תחום הבינה המלאכותית נמצא על שולחנו של ברימן ברמה היומיומית, ומשולב בכל הפלטפורמות החדשניות שהחטיבות מפתחות ברחבי העולם – בין היתר בהולנד, ארה"ב, הודו, ברזיל וישראל – בעזרת אלפי עובדים הפועלים תחתיו. לדבריו, "כבר היום מושקעים 60% מסך ההשקעה הכוללת שלנו במו"פ, שעומדת על 1.7 מיליארד אירו, בתוכנות המוטמעות במוצרים או בפלטפורמות ייחודיות של אפליקציות קליניות".

איך פיליפס רואה את נושא הבינה המלאכותית?

"האסטרטגיה של פיליפס מניחה שפתרונות דיגיטליים יאפשרו פישוט ופרסונליזציה של כל הרצף הטיפולי. כמות ומורכבות המידע הקליני המצטבר שבידינו כיום אינם מאפשרים לגישות מסורתיות לעשות בו שימוש, וכאן נכנס תפקידה של הבינה המלאכותית. היא תחבר את השלבים השונים על הרצף הטיפולי, תוסיף הקשרים למידע הרפואי והמלצות טיפוליות, ובכך תסייע לפציינטים ולצוותים המטפלים להשיג תוצאות טיפול טובות יותר ובריאות טובה יותר".

צילום: יח"צ פיליפס

לחצו להגדלה

אילו אתגרים אתה רואה בתחום ה-AI?

"על-מנת להשיג תוצאות טובות בפתרונות בינה מלאכותית, יש צורך בהרבה מאוד נתונים נקיים, אחידים ומלאים של כל הרצף הטיפולי, כולל תוצאות הטיפול, שמקורם בתיקו הרפואי של החולה. אלו הם נתונים שמאוד קשה להשיג. גם כאשר ישנו חיבור לכל מקורות המידע, ישנה חשיבות קריטית ליכולת עיבוד מהיר של כל הנתונים שכן מדובר בהיקפי מידע עצומים. בנוסף, גם כאשר יש מידע נכון ואלגוריתמים איכותיים, פעמים רבות הפתרון הניתן מאבד משמעות כי הוא פותר רק שלב מצומצם בתוך זרימת העבודה.

"בטיפול בשבץ, לדוגמה, זמן שווה תאי מוח. מחד, חלון ההזדמנויות להציל תאי מוח הוא קצר; מאידך, ההשפעה הפוטנציאלית על החולה ועל עלות הטיפול היא קריטית. ברצף הטיפול יש לא מעט תחנות קריטיות: זמן הגעת האמבולנס לחולה; אבחון מוקדם עוד באמבולנס, שיוביל את החולה לטיפול הנכון מיד עם ההגעה לבית החולים; סריקה חכמה המאפשרת קבלת כל הנתונים הרלוונטיים ומבצעת ניתוח אינטגרטיבי של הפגיעה במוח, לרבות אבחנה מבדלת בין דימום או קריש, ומכאן מתן תרופה או לחילופין צנתור.

"בהנחה שהרצף הטיפולי בנוי נכון, אפשר להציל חולים ולהשפיע משמעותית על תהליך ההחלמה שלהם. על-מנת שפתרון מבוסס בינה מלאכותית יהיה אפקטיבי ושימושי לצוות המטפל, יש להטמיע אותו בצורה מלאה במערכות המידע הקיימות, שבהן משתמש הצוות המטפל בעבודה השוטפת. לצוות אין מספיק זמן או יכולת לעבור בין כלים שונים במהלך הטיפול בחולה, ולכן הפתרון חייב להיות אינטגרטיבי".

האם גם חברות קטנות יוכלו לתת פתרון מקיף?

"לחברות קטנות קשה מאוד לתת פתרון אינטגרטיבי End2End, המאפשר אינטגרציה של מכלול נתוני החולה ל-Workflow אחד ומוודא שהמידע עובר ביניהם. בטיפול איכותי יש לבחון ולהנגיש לרופא את הנתונים הללו, המגיעים לאורך הזמן ממחלקות שונות בבית החולים – כגון בדיקות ECG, בדיקות הדמיה, נתוני מעבדה – כדי לבחון את התפתחות המחלה.

"במקרה הזה, שיתוף הפעולה עם חברות פעילות בשוק הוא חיוני מאוד על-מנת ליצור אימפקט לפציינט ולבית החולים. על-מנת להצמיח חברות אלו, על התעשייה לייצר אקו-סיסטם ובו פלטפורמה המאפשרת לעבוד עם כמויות גדולות מאוד של מידע, ולפתח אלגוריתמים אשר ינוסו על מערכות קיימות".

איך AI יכול לבוא לידי ביטוי בתחום האונקולוגיה?

"הטמעת הבינה המלאכותית בתהליך העבודה של הרופא היא המפתח, ולכן השקנו לאחרונה פלטפורמה חדשה לתחום האונקולוגיה – IntelliSpace Oncology. זהו פתרון מבוסס-ענן המספק תמיכה לצוות הרפואי בקבלת החלטות טיפוליות מונחות דאטה, ועוזר בפענוח בדיקות גנטיות מתקדמות בתחום הסרטן. אנו עושים פה שימוש בכלים שונים בארסנל הבינה המלאכותית, על-מנת לספק תמונה אינטגרטיבית של החולה ולייצר המלצות טיפוליות בהתאם לנתונים שלו ולתוצאות טיפוליות של חולים דומים".

מהן ההזדמנויות העתידיות שפיליפס רואה בבינה המלאכותית?

"בטווח הארוך, יש לבינה המלאכותית פוטנציאל להשפיע על ניבוי מחלות בעזרת סטטיסטיקה, מידע גנטי, סביבתי, התנהגותי, ניהול נכון של בריאות הציבור, מיפוי הגנום של הסרטן, פיתוח וקידום רפואה מותאמת אישית, מציאת פתרונות למחלות חשוכות מרפא, מניעת מחלות, ניבוי ומניעה של אירועים קריטיים כגון אירועי לב ועוד.

"האתגרים בתחום הבריאות הם אינסופיים, ואף גורם – חדשני ככל שיהיה – לא יכול להתמודד איתם ללא שיתוף פעולה. בינה מלאכותית אינה יכולה להיות פתרון להכל. היא לעולם לא תחליף את הצוותים הרפואיים אשר מעניקים את המגע האנושי, אך היא ללא ספק מייצגת פוטנציאל לפתרונות חכמים, מדויקים, מהירים ומותאמים אישית שישנו את פני הרפואה".

תגובות