רופאים מתקשים לעכל את הבינה המלאכותית אבל כבר יודעים שאין להם ברירה

רופאים בכירים, בהם גם כאלה שעסקו בעצמם בהטמעת כלים של בינה מלאכותית במוסדות בריאות, עדיין מתייחסים אל הטכנולוגיה הזאת בספקנות מהולה בחשש. פאנל שנערך במסגרת כנס חדשנות של חברת IBM העלה את השאלה אם הם מחבקים את הבינה המלאכותית או נמנעים ממנה, והתשובה, כפי שהתברר, אינה פשוטה.

"AI לא יחליף את הרופא, אבל רופא עם AI יחליף את הרופא בלי ה-AI", זה משפט שזכה לקונצנזוס בקרב המשתתפים, כלומר הרופאים יודעים שלא תהיה ברירה אלא לאמץ את הטכנולוגיה והשאלה היא רק מתי. אבל איזה מין רופא יצמח בעקבותיה ובאילו חולים הוא יטפל? ומתי ניתן יהיה לסמוך באמת על המכונות? אלה שאלות שלרופאים אין עדיין תשובות מלאות עליהן, ויותר מכך, הם ניגשים אליהן במידה מסוימת של אי-נוחות.

"לאחרונה ערכנו קורס לרופאים ואנשי מערכת הבריאות בנושא של שימוש במידע בעולם הרפואי, וראינו שפערי הידע הם גדולים ושהרופאים עדיין לא מרגישים בנוח עם הטכנולוגיות הללו", אמרה דפנה מורביץ, מייסדת משותפת ומנכ"לית ארגון 8400. "במצב כזה, הרופאים לא יכולים להטמיע את הטכנולוגיה ולא יכולים לבוא בעצמם עם רעיונות לפיתוחים טכנולוגיים טובים בתחום.

"אני חושבת שהחדשנות תבוא מהילדים, מי שהם היום בני ה-12-18, והגישה שלהם לטכנולוגיה היא לגמרי אחרת, וגם הראש שלהם פתוח יותר. החוכמה תהיה שהבינה המלאכותית לא תשרת את מה שאנחנו כבר יודעים, אלא תציע לנו תובנות שאנחנו לא יודעים, ואפילו לא יודעים שאנחנו לא יודעים. אני לא יודעת לומר כבר היום איך בדיוק זה יקרה, אבל אני בטוחה שזה יקרה. כדי שנהיה מוכנים לרגע הזה, אנחנו כבר צריכים להעמיד את התשתית המשפטית והרגולטורית, וגם את תשתית הידע".

כיום, כפי שציין רן מילמן מהמחלקה לבריאות דיגיטלית במשרד הבריאות, "התשתית האנושית רחוקה מלהיות מספקת". לדבריו, בהשוואה למקצועות אחרים, הרפואה נמצאת היום בפיגור מבחינת מספר אנשי ה-AI שיש בתחום.

מתומכות החלטה למקבלות החלטה

פרופ' ורדה שלו, לשעבר מייסדת ומנכ"לית המרכז לחדשנות של קופת חולים מכבי והיום מייסדת שותפה ומנהלת Alike, סטארט-אפ בארה"ב שמשדך בין מטופלים עם מחלות דומות, פתחה ואמרה שלבתי חולים אין באמת היום אפשרות להחליט אם יטמיעו טכנולוגיות בינה מלאכותית, אבל הם כן צריכים להחליט אם הם יהיו חלק מתהליך הפיתוח של המוצר או יקבלו אותו כמוצר מוגמר. לשתי האפשרויות יש יתרונות וחסרונות.

 ורדה שלו / צילום: רמי זרנגר

כמעט כל הטכנולוגיות תומכות ההחלטה, היא אומרת, ייכנסו לשימוש במסלול דומה: בהתחלה המערכת תבצע קריאה שנייה של אותו סט נתונים שקורא הרופא ותציג לו נורות אדומות אם פספס משהו או אם יש פער גדול בין הקריאה שלו לקריאה של המכונה. בשלב השני, המערכות האלה יהפכו למערכות תומכות בהחלטת הרופא, ובשלב השלישי הן יקבלו גם את ההחלטות.

אם מערכות יקבלו החלטות בעצמן, מה יהיה תפקידו של הרופא? פרופ' יונתן הלוי, לשעבר נשיא ומנהל בית החולים שערי צדק, אומר שהמערכות האלה ייכנסו לתחומים מסוימים שבהם יש פחות חשיבות למגע האנושי. "לדוגמה, בפענוח של בדיקות CT, ככל הנראה בסופו של דבר בכ-80% מהן לא דרושה עין אנושית", אומר הלוי. "היום המערכות הממוחשבות מגיעות לרמה של רדיולוג בינוני ומעלה בקריאת 80% מהבדיקות הללו. בהמשך הן יקראו אותן טוב יותר מהרדיולוג הטוב ביותר ויוכלו גם להשתפר בקריאת 20% הנוספות שהן מורכבות יותר. אבל יש תחומים שבהם אנחנו זקוקים לתיווך של המידע לחולה, לאמפתיה והומניות".

לצד רדיולוגיה, מערכות בינה מלאכותית יהיו משמעותיות במיוחד בתחום הגנטיקה, אומר פרופ' נועם שומרון מאוניברסיטת תל אביב. "מסתמן שבתחום הזה יש כל כך הרבה מידע, והולך עוד להיאסף כל כך הרבה מידע, שאף אחד לא יוכל להפיק ממנו החלטה או המלצה חוץ מהמחשב. כמובן, עדיין דרוש רופא שיתווך נכון את המידע".

 פרופ' יונתן הלוי / צילום: איל יצהר

האלגוריתמים לא מספיק טובים

האם המתווך חייב להיות רופא דווקא? "מי שמתווך את המידע למטופל צריך להבין מה המכונה עשתה", אומרת ד"ר מיכל גינדי, ראש אגף החדשנות באסותא.

שלו מוסיפה: "מטופל שמקבל מידע רפואי חדש צריך לתת אמון במי שיושב מולו. לא רק אמון בו כאדם אלא אמון בכך שהוא יוכל לקחת אותו את הדרך הלאה. מעניין לראות שאפילו רופאים כשהם הופכים למטופלים צריכים את רופא המשפחה, את הדמות שמתכללת את הסיטואציה תוך שילוב בין הפן הרפואי לבין ההיכרות עם האופי וההעדפות של המטופל. גם לי יש היום בנקאי אישי בבנק שלי, ומאז שאני יודעת שיש לי אדם שאפשר לפנות אליו, החיים שלי השתנו. אז אל אחת כמה וכמה ברפואה. אנשים לא רוצים להיות אנונימיים ברפואה".

האם כך יהיה גם בעתיד? "אני לא בטוחה שבעוד עשור, ניתקל בחולים שהצורך שלהם במגע האנושי יהיה אותו דבר", אומרת ד"ר אהובה וייס מייליק, מנהלת המרכז למדע הנתונים ובינה מלאכותית במרכז הרפואי איכילוב.

עו"ד תמר תבורי, ממשרד יגאל ארנון, מסכימה שתפקיד המטופל צפוי גם הוא להשתנות. "המטופל של העתיד יקבל על עצמו יותר תפקידים שהיום נמצאים בידי הרופאים - אם אלה תפקידים של קידום האבחון ואם ביורוקרטיה רפואית. המטופלים יוכלו לעשות דברים בעצמם, מול המכונה".

הרופאים בדיון השקיעו זמן רב ורגשות עזים בהסבר מדוע הם - ורק הם - יכולים לתכלל את מצב המטופל וגם לבצע את האבחנה טוב יותר ממחשב. הגישה שלפיה הרופא, הודות לאינטואיציה והניסיון שלו, מסוגל לחוש במה שמערכת מחשוב לעולם לא תקלוט גם הפכה להיות העמדה המוצהרת של רוב חברות הבינה המלאכותית, אבל יש גם מי שמעז לאתגר את המחשבה הזאת.

"הרופאים מתעדכנים במדע חדש לאט יותר ממחשב, יש להם הטיות ושיטות עבודה שנוחות להם. מהבחינה הזאת נראה שעל פניו, יום אחד בינה מלאכותית תהיה מאבחנת וכותבת פרוטוקולי טיפול טובה מרופאים", אומר ד"ר תום הופ, העומד בראש מעבדת מחקר בינה מלאכותית באוניברסיטה העברית.

עם זאת, גם לבינה מלאכותית יש הטיות, נושא שמדברים עליו הרבה, כפי שציינה שלו.

"השורה התחתונה היא שהיום האלגוריתמים לא מספיק טובים, ומחקר אחרי מחקר מראה שהרופא מדייק יותר", אומרת ד"ר מירה מרקוס קליש מאוניברסיטת תל אביב. "כבר כשהייתי דוקטורנטית ב-MIT בשנת 1986, בינה מלאכותית נראתה מעבר לפינה. כמובן, היום אנחנו הרבה יותר קרובים, אבל חשוב לראות עד כמה הכול עדיין לא פתור. אני חושבת שדווקא הקורונה לימדה אותנו צניעות בתחום הזה. גם סטטיסטיקה פשוטה לפעמים קשה לנו להפעיל כמו שצריך, רואים את זה בפרסומים מדעיים ובוודאי בקליניקה, אז בוודאי שאלגוריתמים מורכבים קשה יהיה לרופא להפעיל והוא צריך לעשות את זה בזהירות, ומתוך תפיסה של הסיכון שיכול להיות כרוך בכך".

  

הפוטנציאל ברפואה מונעת

בוריס בולטיאנסקי, ממערך מודיעין בריאות במשרד הבריאות, חושב שהפוטנציאל האמיתי של כלי בינה מלאכותית נמצא בתחום הרפואה המונעת, ברפואה של המספרים הגדולים ולאו דווקא ברפואה שעוסקת באדם היחיד. "בתחום של מחלות זיהומיות, אני צריך את הטכנולוגיה כדי שתאמר לי היכן להשקיע את המשאבים כדי לעצור מגמה", הוא אומר, וזו התקווה, למעשה, גם לגבי מחלות לא זיהומיות: הכוונה של התקציבים המוגבלים של מערכת הבריאות למקומות שבהם התערבותם תהיה הכי אפקטיבית.

"בינה מלאכותית טובה כשהיא מתייחסת למאסות הגדולות, ואילו ברפואה, כל מקרה הוא לגופו", אומרת ענת בם קגן מאגף בריאות דיגיטלית בממשרד הבריאות. "ראינו את זה בקורונה, כאשר משרד הבריאות הוציא רשימה של הנחיות להתנהלות והקים בוט שיסביר לאזרחים מה עליהם לעשות. אבל בסופו של דבר המקרים הפרטיים של האזרחים כללו תמיד איזשהו אלמנט ייחודי להם, והם כל הזמן התקילו את הנהלים. הבוט שוב ושוב נכנס לפינות שבהן לא ידע מה לענות".

מרקוס קליש רואה את התועלת מכיוון קצת אחר: "עוד לפני שאנחנו שואלים מה הטכנולוגיה יכולה לעשות במקום הרפואה, אפשר לשאול איך הטכנולוגיה יכולה לחבר בין רופאים. לדוגמה, בבית החולים שלנו התאשפזה ילדה בת ארבע עם אבחנה לא ברורה. שיתפנו את המידע שלנו, במידה שחוקי הפרטיות ושיתוף המידע אפשרו לנו לעשות זאת, עם רופאים בבתי חולים רבים נוספים, וקיבלנו מעל עשר המלצות לכיווני בירור וטיפול. הצלנו את הילדה בזכות פלטפרומה טכנולוגית שאפשרה לנו לבצע את השיתוף בקלות וביעילות".

לא פעם נשמעו טענות שהרגולציה חוסמת שיתוף מידע, אבל לדברי ערן קסן, המנהל הטכנולוגי של מרכז החדשנות בביח שיבא, הרגולטור בארץ פתוח יותר לשינויים. "מה שמעכב את שיתוף הפעולה זו שיטת האקרדיטיזציה האקדמית המייצרת תחרות בין החוקרים. לדוגמא, בתקופת הקורונה, כמעט אף אחד מאלגוריתמי הבינה המלאכותית, לא הצליח לנבא את התפתחות המגיפה משום שאלגוריתם כזה מחייב כמות גדולה של מידע".

כמו הרופאים האחרים בפאנל, גם קסן מאמין כי בינה מלאכותית מתאימה יותר לכלל האוכלוסיה, בעוד כשהרפואה היא מותאמת אישית, יהיה צורך בפתרון "תפור" אישית במעורבות של רופא בן אנוש.