AI משנה את שירותי הבריאות - אבל לא בדרכים שאתה מצפה  

תאר לעצמך את זה: הגיע הזמן לבדיקה השנתית שלך, אז אתה מצלם את העיניים שלך ואת הפריחה המוזרה בעור לאורך הידיים. אבחון הדמיה בינה מלאכותית בדוק את הרשתית שלך עבור סמנים ביולוגיים של מחלת רשתית 1 ואשר שהעור היבש והקשקשי הוא ככל הנראה אקזמה - פרט שנשמר בתיק המטופל שלך. 

התור שלך מתחיל בבדיקת ממוגרפיה שנתית לפני שהרופא שלך נכנס ושואל על התלקחות האקזמה האחרונה שלך. הם מקשיבים בתשומת לב כשאתם מדברים על שינוי אחרון בדפוס השינה שלכם - עיניים מודבקות עליכם ולא על מסך מחשב. לפני שהפגישה שלך מסתיימת, הרופא שלך סוקר את קריאת הבינה המלאכותית של הממוגרפיה שלך ודא שצילום הרנטגן שלך ברור 2 , נותן לך תוצאה תוך שעה ולא שבועות. 

לאחר שתעזוב, הרופא שלך יכול לפנות ל-AI כדי לסכם את הערות המטופלים שלך ולהדגיש את כל הניואנסים שהם עלולים להחמיץ. במקום זאת, הם ישקיעו זמן נוסף בניתוח התשובות שלך לשאלות הצ'ק-אין והתאמה אישית של תוכנית הטיפול שלך, כולל הצעה לתזונה מיוחדת לאקזמה ולקרמים מקומיים.

כמטופל, לא תיצור אינטראקציה ישירה עם AI - לפחות עדיין לא - אבל זה יהפוך את חיי הרופא שלך לקלים יותר, האבחון שלו מדויק יותר והחוויה שלך נעימה יותר. ברוכים הבאים לעתיד שירותי הבריאות.

הכירו את המומחים

איפה מערכת הבריאות שלנו מכשילה את הרופאים

דיונים על מערכת הבריאות סובבים בדרך כלל סביב חולים כושלים - אך לעתים קרובות אנו שוכחים שהיא מכשילה גם את מטפלי הבריאות שלנו. 

יש שיעורי שחיקה גדל בהתמדה בקרב הרופאים במהלך העשור האחרון. בשנת 2024, יותר ממחצית מהרופאים דיווח על שחיקה ב- דוח שחיקה ודיכאון של רופא Medscape - ו-83% מאותם נמענים אמרו שהשחיקה שלהם הייתה תוצאה ישירה מעבודתם. יתרה מכך, נשים מקצועיות בתחום הבריאות נטו אפילו יותר להתמודד עם שחיקה.

בריאן פרגוסון, המייסד של חברת טכנולוגיות הבריאות Arena Labs , מכיר היטב את הסטטיסטיקה. החברה שלו מספקת פתרונות מונעי נתונים לשחיקה על ידי הצעת כלי הדרכה וטקטיקות לקלינאים בחזית.

'הסיבה שרוב הרופאים והאחיות נכנסים לטיפול רפואי היא לטפל בחולים', מסביר פרגוסון. 'חלק מהשחיקה הוא שהם מרגישים שיש להם יותר מדי עומס אדמיניסטרטיבי. הם לא עושים את הדברים שהם חתמו עליהם בטיפול בחולים'.

אף חלק בבית הספר לאחיות או בבית הספר לרפואה לא מאמן רופאים כיצד לנהל באמת את מערכת העצבים שלהם, לנוח, להתאושש, [או] לאזן אנרגיה.

פרגוסון, שאמו הייתה אחות, בילה את הקריירה שלו בארגונים בעלי ביצועים גבוהים. הוא ראה כיצד ספורטאי עילית, קריאייטיב ואנשים בצבא לימדו כולם על גורמים אנושיים (כלומר הבנה וניהול של מגבלות של אנשים).

'לימדו אותם את הקשר בין הידרציה וקוגניציה, שינה ויכולת להתמקד. האלמנטים הבסיסיים האלה של הפיזיולוגיה המולדת שלנו', אומר פרגוסון. עם זאת, שירותי הבריאות הם אחת התעשיות האחרונות שחשבו על גורמים אנושיים.

'אף חלק בבית הספר לאחיות או בבית הספר לרפואה לא מאמן קלינאים כיצד לנהל את מערכת העצבים שלהם, לנוח, להתאושש, [או] לאזן אנרגיה', הוא מוסיף.

הורוסקופ קריירה שבועי בתולה

לא רק שהשחיקה הזו עולה למערכת הבריאות יותר מ 260 מיליון דולר בשנה , אבל זה גם מעמיד את החולים בסיכון. רופאים המתמודדים עם שחיקה הם סבירות כפולה להיות מעורבת בתאונת בטיחות החולה.

'אחת ההצהרות הפרובוקטיביות שאנו אומרים ב- Arena Labs היא החלק הפחות חשוב בבטיחות המטופל הוא המטופל. אם אני מישהו שכל חיי מתמקד במשתנה החיצוני של אדם אחר על חשבון עצמי, אני ממש משפיל את הדבר שבאתי לעשות'.

כיצד AI יכול לעזור עם שחיקה

הפחתת העומס הנפשי בעבודה אדמיניסטרטיבית

אנשים רבים עשויים לחשוב על AI כרובוט עתידני המבצע ניתוח לב פתוח או שחזור מסובך של עמוד השדרה (וכן, אלה קיימים!) אבל המטרה של שילוב בינה מלאכותית במרחב הבריאותי אינה להחליף רופאים. זה לעזור להם.

'בטווח הקרוב, שירותי הבריאות ימשיכו להיות מערכת אנושית', אומר פרגוסון. 'לא משנה כמה אנשים מתקדמים מסוגלים להגיע לצד האפשרות הטכנולוגית ולצד הטיפול בחולים, עדיין יש אדם שמנהל אדם אחר בבריאות. אפילו הבינה המלאכותית הטובה ביותר לא יכולה להסביר את הצורך לעזור לאותו אדם, לרופא, להיות האני הטוב ביותר שלהם'.

אז מה זה אומר עבור AI? כמויות התמיכה הקטנות ביותר יכולות לעשות את ההבדל הגדול ביותר. למשל, רופאים להשקיע 15.5 שעות שבועיות בממוצע על משימות אדמיניסטרטיביות - והמשימה המייגעת אך החיונית הזו הפכה למוקד הראשון של חברות סטארט-אפ רבות בינה מלאכותית בתחום הבריאות.

חברות כמו Freed AI, א תואם HIPPA סופר בינה מלאכותית, הושק בשנת 2022 במטרה להפחית את הניירת של הרופא. הטכנולוגיה שלה טוענת להפחית את זמן התיעוד של הרופאים ב-95% - והירידה הדרמטית הזו באה לידי ביטוי בהפצת סופרי בינה מלאכותית ברשתות רפואיות גדולות כמו קבוצה רפואית קבועה . הקבוצה פרסמה כתבי בינה מלאכותית ליותר מ-10,000 רופאים באוקטובר 2023 - עד אפריל 2024, היא דיווחה שכתבי בינה מלאכותית חסכו לרופאים בקבוצה לפחות שעת עבודה אחת ביום. 

'שמעתי באופן אנקדוטי מהשותפים שלנו שהם קלינאים מה שהם הכי מעריכים זה בינה מלאכותית שנוצרת בקול לרישום הערות. ונראה שזה פותר בעיה בצורה הכי עמוקה, ומאפשר להם לחזור למה שהם רוצים לעשות.'

הפחתת העומס הנפשי של העבודה הניהולית

מעבר לחיסכון של זמן חיוני לרופאים, בינה מלאכותית גם פותחת את הדלת לאבחון מהיר יותר - מה שעשוי לעזור בעקיפין להציל חיים. מוערך בכ-795,000 חולים בשנה למות או לנכות לצמיתות מאבחון שגוי. אמנם אין ערובה שבינה מלאכותית יכולה להפוך את הסטטיסטיקה הזו, אבל יש ראיות מבטיחות שזה יכול לעזור. 

הערכה מוקדמת של ChatGPT ב Journal Of Medical Internet Research גילה שלמודל השפה הגדול (LLM) יש א שיעור דיוק של 76.9% באבחון חולים 3 . (דגמי שפה גדולים הם תת-קטגוריה של מכונות למידה עמוקה במיוחד שמעבדות ומייצרות שפה אנושית.)

מזל אוקטובר 17 באוקטובר

מחקר נוסף תמך בטענה זו, והראה כי AI כמעט מדויק פי שניים מרופאים בביצוע אבחנה נכונה (59.1 לעומת 33.6%). יתרה מכך, מחקר מוקדם משנת 2019 הציע ש-AI יכול להיות דרך אופטימלית לעזור לאבחן פציעות כליות חריפות (AKI) עד 48 שעות קודם לכן 4 , הישג מאתגר שלעתים קרובות מונע מהמטופלים לקבל טיפול הכרחי. 

עם זאת, למרות כל ההתרגשות שעשויה להתקיים סביב AI במרחב הרפואי, עדיין קיימות מגבלות - כלומר, הרופאים עצמם. מחקר קטן שפורסם ב רשת JAMA פתוחה בחודש שעבר נחשף LLM לא באמת עשה הבדל משמעותי 5 בסיוע לרופאים בהשוואה למשאבים קונבנציונליים (למרות שהצ'אטבוט של LLM עלה על הרופאים באופן משמעותי בעת אבחון סולו ). רופאים היססו לעתים קרובות כאשר LLM הציעו דעה שונה משלהם ורבים לא הבינו את הדרך הנכונה להניע AI. 

ממצאים אלו סתרו את ההשערות של החוקרים, לרבות יונתן חן, M.D., Ph.D ., עוזר פרופסור ב מרכז סטנפורד לחקר אינפורמטיקה ביו-רפואית . הצוות ציפה שמערכות הבינה המלאכותית של הצ'אט בוט יתפקדו היטב בהתבסס על מחקרי פיילוט - והניח שרופאים שהוסמכו עם כלי דומה צריכים לבצע ביצועים טובים יותר.

'התוצאות עפו אל מול 'משפט היסוד של אינפורמטיקה' שמניח שהשילוב של אדם פלוס מחשב צריך להעלות ביצועים טובים יותר מכל אחד לבד', אומר חן. 'למרות שעדיין הייתי רוצה להאמין שזה נכון, תוצאות המחקר הזה מראות שהכשרה, אינטגרציה והערכה מכוונת נחוצים כדי לממש את הפוטנציאל הזה בפועל.'

כולנו נצטרך ללמוד מיומנויות חדשות כיצד לקיים אינטראקציה עם מערכות בינה מלאכותית של צ'טבוט כדי לדחוף ולנהל אותן כדי להתנהג בדרכים שאנו רוצים.

למרות ש-LLM נוטים להיות במרכז הדיון באבחון חולים, הם לא הכלים היחידים העומדים לרשות רופאים ואחיות. מערכות למידה עמוקה הן גם חלק מרכזי בדיון. 

מערכות למידה עמוקה מתייחסות למכונות למידה שלומדות מנתונים באמצעות רשתות עצביות מלאכותיות. מערכות AI אלה יכולות לזהות אנמיה מתמונות רשתית 6 ו לחשוף סימנים של מחלת רשתית סוכרתית 1 , כמו גם המוגלובין מסוכרר מוגבר (אינדיקטור לרמות גבוהות של גלוקוז בדם וסיכון מוגבר לבעיות בריאות הקשורות לסוכרת). 

למעשה, מודל למידה עמוקה אפילו קיים כדי לעזור במהירות ובדייקנות לקרוא ממוגרפיה . וכן, זה הוכיח הערכה דומה לרדיולוגים מיומנים בעת קריאת התמונות הממוגרפיות הדיגיטליות בשדה מלא.

אין ספק שבינה מלאכותית יכולה ותרצה  לחולל מהפכה באופן שבו מאובחנים חולים , אבל השנה הבאה תסלול את הדרך למטפלים בתחום הבריאות להבין כיצד להשתמש כראוי בבינה מלאכותית כדי ליידע ולסייע לאבחון שלהם. 

עזרה לרופאים לסנן את עומס הנתונים

שיפור האבחון הוא המוקד המיידי של רוב מחקרי הבינה המלאכותית, אך אינספור מקרי השימוש לבינה מלאכותית מבטיחים שזה רחוק מהסוף. בינה מלאכותית צפויה גם למלא תפקיד מרכזי בהפיכת טיפול בקרינה. 

סקירה משנת 2023 שפורסמה ב- כתב עת לחקר קרינה גילה ש-AI יכול לעזור בצורה דרסטית להפחית את הזמן הדרוש ליצירת תוכנית טיפול בסרטן ממספר ימים ועד דקות בלבד, אם לא שניות. 

ההשפעה של AI גם מעבר לאופן שבו אנו מקבלים טיפולים ועד ליצירת הטיפולים עצמם. חברת הביוטכנולוגיה המונעת בינה מלאכותית אינסיליקו רפואה , המוערך ב-895 מיליון דולר, עוברת כעת ניסויים בבני אדם עבור התרופה הראשונה אי פעם שפותחה באמצעות טכנולוגיית AI גנרטיבית. 

הטיפול, ISM001-055, מיועד לסובלים מפיברוזיס ריאתי אידיופטי (IPF), מחלה הפוגעת ביותר מ-100,000 אנשים. תוצאות קו עליון מוקדמות להראות הבטחה לטיפול, אשר נסבל היטב על ידי חולי IPF.

אפילו הבינה המלאכותית הטובה ביותר לא יכולה להסביר את הצורך לעזור לאותו אדם, לרופא, להיות האני הטוב ביותר שלהם.

מה לבוא

כשאנחנו מסתכלים לקראת 2025, נמשיך להבין את הדרכים שבהן בינה מלאכותית יכולה לעזור עם כמה מהסיבוכים הגדולים ביותר בתחום הבריאות: אבחון שגוי, שחיקה ומחקר כללי. עם זאת, יתברר גם כמה הכשרה נחוצה כדי להבטיח שה-AI הזמין בקצות האצבעות שלנו מנוצל ביעילות.

מחסור במיומנויות טכניות כבר פוגע בתעשיית הבריאות. ככל שההשקעה בבינה מלאכותית תגדל מ-20 מיליארד דולר ב-2024 לכמעט 150 מיליארד דולר בחמש השנים הקרובות, הכשרת כוח אדם מיומן שיכול להשתמש בבינה מלאכותית לשיפור התיעוד, התקשורת וזרימות העבודה תהיה הכרח לתעשיית הבריאות. 

'במובנים רבים שירותי הבריאות הם ארגון מדור קודם. הוא רווי בטכנולוגיה, כך שאימוץ טכנולוגיה חדשה הוא הרבה עבודה, והרבה פעמים העבודה הזו לא נעשית היטב', מסביר פרגוסון.

הוא מצביע על הצגת המערכות הכירורגיות הרובוטיות של דה וינצ'י, המאפשרת גישה כירורגית זעיר פולשנית. כשהוצגו לחדר הניתוח, רופאים רבים התלוננו שהטכנולוגיה גרועה או לא עובדת טוב. המערכות הרובוטיות פשוט נוספו למערכת ה-OR הקיימת, כשהן למעשה דרשו הגדרה שונה לחלוטין כדי לשגשג.

כדי להבטיח שבינה מלאכותית יכולה לעזור לקלינאי להצליח, חשוב שהטכנולוגיה תיושם כראוי (או שנביס את המטרה).

'אם אני משתמש בבינה מלאכותית כדי לרשום את ההערות שלי, זה אומר שזרימות העבודה שלי חייבות להשתנות, ואני צריך לפנות מקום לקחת את האוטומציה הזו ואיכשהו להחזיר אותה למעגל. זה בדרך כלל דורש יותר עבודה ממה שחושבים עליה. , ואם זה לא נעשה טוב, זה מלחיץ יותר את המערכת האנושית'.

סימן 10 בינואר

בשנים הקרובות, העוסקים בתחום הבריאות יצטרכו ללמוד כיצד להשתמש בבינה מלאכותית - משהו שצ'ן משווה להכנסת האינטרנט.

'למרות שאנו לוקחים כמובן מאליו פעילויות מקוונות יומיומיות כמו חיפוש באינטרנט, דפדוף במאמרים והגשת עסקאות מקוונות, כל אלו הן מיומנויות נרכשות שלמדנו כיצד לעשות (והעצמי הקודם שלנו לפני 35 שנה לא היה יודע איך לעשות זאת), ' אומר חן. 'באופן דומה, אני מצפה שכולנו נצטרך ללמוד מיומנויות חדשות כיצד לקיים אינטראקציה עם מערכות בינה מלאכותית של צ'טבוט כדי לדחוף ולנהל אותן כדי להתנהג בדרכים שאנו רוצים.'

אז מה זה אומר על היום המוזכר לעיל של AI אצל הרופא? ובכן, אנחנו כנראה רחוקים לפני שזה יהפוך למציאות. לעת עתה, פרגוסון טוען: 'התפקיד הטוב ביותר של בינה מלאכותית הוא להפוך את האדם ליותר אנושי.'

משמעות הדבר היא הפחתת העומס הקוגניטיבי של רופאים, לעזור להפוך את היום שלהם לפחות מלחיץ, ובסופו של דבר לעזור לארכיטיפ השירות הזה לחזור למטרה העיקרית שלהם: לעזור לאנשים אחרים.