כשהבינה המלאכותית מגיעה לחדר המיון
העומס בחדר המיון מציב את הצוותים הרפואיים בקו האש, שבו כל שנייה קובעת את גורל המטופל. בוועידת החדשנות של רמב"ם ו-ynet נחשפה מערכת AI פורצת דרך שמנגישה לצוות הרפואי מידע מהיר ברגעים הכי קריטיים לטיפול. אבל מה יקרה כשהמכונה תהיה חכמה מהרופא?
בשיתוף הקריה הרפואית רמב"ם
בחדר המיון של רמב"ם כל שנייה קובעת. במרכז העצבים של בית החולים, שבו ההחלטות נקבעות במהירות, מתרחשת אחת המהפכות המעניינות בישראל. פרופ' שחר שלי, מנהל המחלקה הנוירולוגית וראש המעבדה לבינה מלאכותית וקבלת החלטות, הציג את "שקד", מערכת בינה מלאכותית לתמיכה בקבלת החלטות קליניות בזמן אמת.
"שקד היא מערכת שמנגישה לרופא את כל מה שהוא צריך כדי לקבל את ההחלטה", הסביר שלי. היתרון שלה, לדבריו, בחיסכון בזמן המאפשר לצוות הרפואי להתמקד במטופל. "אם אתה בדרך לטיסה ומאחר, תהליך קבלת ההחלטות שלך שונה מאשר אם היית יושב בבית רגוע וחושב על אותה החלטה." המערכת מציבה בפני הרופא מידע קריטי בדיוק ברגע ההחלטה, בלי שיצטרך לצלול ידנית לתוך תיקים ארוכים.
לדברי שלי, הפרויקט כולל "מעקות" בטיחות חכמים: נקודות עצירה שמזמינות את הרופא להשלים את החשיבה בעצמו, כדי לוודא שהאדם נשאר תמיד במרכז. לדבריו, מערכת שמשלימה את כל החשיבה עבור הרופא עלולה לגרום להתנוונות היכולת הזאת.
אבל מה יקרה כשהמערכת תהיה טובה מהרופא ותמליץ על טיפול אחד בזמן שהוא מתעקש על אחר? כבר היום, אמר פרופ' שלי, רדיולוג שלא מסכים עם סריקה אוטומטית של צילום חזה צריך לנמק למה. "בסוף השיפוט נעשה על ידי בני אדם, אבל אתה צריך לספק הסבר למה אתה לא מסכים עם מה שהמערכת המליצה".
כשהטכנולוגיה פוגשת את השטח ואת הילדים בבית
גם שאר הדוברים בפאנל "AI ברפואה - ההזדמנות והסיכון" הסכימו על עיקרון אחד: על הבינה המלאכותית להיות תומכת החלטה, והרופא הוא שמחליט. תומר אופיר, מנהל תחום הבריאות ב-AWS ישראל, הביא כדוגמא את חברת איידוק, שפועלת בבתי חולים רבים וסורקת צילומי CT בזמן אמת. כשהיא מזהה דימום מוחי, היא מקפיצה את המקרה בעדיפות אצל הרופא, "והוא לוקח את ההחלטה משם". אופיר הדגיש כי "היום, רוב הרעיונות מגיעים מהרופאים והצוות הרפואי עצמו. הצוות יודע להגדיר מה הבעיות שלו, ולאט לאט מקבל אמון וביטחון במערכת ובתוצאות, ומשם יוצרים מערכות חדשות שיוצאות לעולם".
הגר טראו, ראש חטיבת הדיגיטל וטכנולוגיות המידע ברמב"ם, הציגה את הפרויקטים השאפתניים של בית החולים, כגון חיזוי פעולות קדימה במחלקת טיפול נמרץ לצד פרופ' דני איתן, וכן כלים תפעוליים דוגמת זיהוי מוקדם של מטופלים שלא יגיעו לתור (NO SHOW), המונעים מצב שבו "חצי מעבודת הרופא התבטלה". לדבריה, בבית החולים משלבים את ה-AI בכל הרבדים - מקידום מסע המטופל בבית החולים (כמו יצירת קשר אוטומטי להמשך מעקב באונקולוגיה) ועד לעבודה של צוותי הפיתוח והדיגיטל, שנעזרים בבינה המלאכותית כדי לבנות מערכות חדשות מהר ובטוח יותר, בין היתר גם בהיבטי סייבר.
השפעות הבינה המלאכותית זולגות גם מחוץ לכותלי בית החולים. פרופ' שלי סיפר על בנו ששואל את ChatGPT על הכול, גם אם לעזוב את חוג הג'ודו: "זה הפתיע אותי לשלילה", אמר. "זה משהו שאנחנו צריכים להיות ערים אליו, ואיך המוח שלנו ישתנה בעקבות זה".
האם המטופלים מוכנים לסמוך על מכונה?
פרופ' טליה מירון שץ, פרופסור בפקולטה למנהל עסקים בקריה האקדמית אונו ומנכ"לית BuddyNSoul, ציינה כי מחקרים מעידים על כך שכאשר שואלים מטופלים מה הם רוצים, תשובתם הברורה היא שהם מעוניינים שה-AI תתמוך ברופא ושהרופא הוא זה שיקבל את ההחלטה הסופית. "אנשים רוצים בן אדם, אנחנו רוצים אחריות, אנחנו רוצים כשנמצאים פה שקיפות ומחויבות לעקרונות אתיים", הדגישה פרופ' מירון שץ. היא הסבירה כיצד כלים מעולם הכלכלה ההתנהגותית חיוניים לבניית אמון הציבור: במקום לומר בפשטות "נתתי למכונה להחליט עליך" - מה שעלול להרתיע מטופלים - יש להסביר כי מדובר במערכת שיכולה לסנתז נתונים רבים יותר מכל בן אדם, ובזכותה הגיע הצוות לתובנות המדויקות ביותר.
השאלה איך הבינה המלאכותית תשנה את המציאות כפי שאנחנו מכירים אותה כבר פוגשת את הצוותים הרפואיים, בעבודה ובחיים: מתי לסמוך על המערכת, מתי לחלוק עליה, ואיך לשמור על החשיבה הקלינית לצד הכלים החדשים. ההבנה שהשנים הקרובות יהיו מכריעות היא שמחייבת לשמר כבר היום את היכולת האנושית, וזו הדרך שבה בית החולים בוחר לבנות את העתיד.