לבינה המלאכותית יש הרבה מה לתרום לאופן בו משתנים שירותי הרפואה המודרנית. היתרונות שהבינה המלאכותית מביאה לתחום הרפואי כוללים: שיפור באיכות השירות למטופל, ייעול תהליכים, והפחתת ההוצאה עבור מרפאות, בתי חולים, מוסדות רפואיים ומטפלים פרטיים. שוק מוצרי הבינה המלאכותית לשירותי רפואה נהנה מגידול יציב ומהיר, בעקבות מגפת הקורונה, הוא צפוי לגדול בקצב שנתי ממוצע של 44.9% ולהגיע ל 45.2 מיליארד דולר עד 2026.
לטכנולוגיית בינה מלאכותית יתרונות רבים עבור שירותי רפואה, הכתבה תסקור תחומים בהם נעשה כבר שימוש בטכנולוגיה, ותציע דרכים להטמיע בינה מלאכותית ברפואה.
יתרונות של בינה מלאכותית בתחום הרפואה
מגוון השימושים של בינה מלאכותית ברפואה הוא כה רחב, שקשה לתחום אותו. החל מדיאגנוזה ועד למערכות ניהול בתי חולים ומרפאות, בינה מלאכותית מספקת שירות וטיפול טובים יותר, אוטומציה של תהליכים עבור הצוות הרפואי ומתן שירותי רפואה מותאמים אישית. עד כמה בינה מלאכותית היא אפקטיבית ברפואה? אלו הם חלק מהיתרונות המובהקים.
- הפחתת טעויות אנוש
ברפואה, המשמעות של טעות, ולו הקטנה ביותר עשויה להיות קשה ואף מסוכנת. אלגוריתם בינה מלאכותית עוזר לזהות אפילו הבדל קטן בדפוס הטיפול שניתן ובדיאגנוזה שנקבעה ומסייע לרופא לפעול בטרם יהיה מאוחר מדי. מנגנונים דומים מסייעים בשמירה על פרטיות המידע הרפואי של המטופל, פיענוח הדמיות רפואיות ודיאגנוזה.
- ייעול הטיפול במשימות רוטיניות
בינה מלאכותית יכולה לסייע לארגוני בריאות על ידי ניהול משימות יום יומיות. במינוף של יכולות כמו רובוטיקה, עיבוד שפה טבעית ומערכות מבוססות חוקים. מערכת ניהול הקליניקה מנהלת את הגישה למידע של מטופלים, תיקי רפואה דיגיטליים, ומערכות חיוב, ומאפשרת הענקת שירות טוב יותר ללקוחות. מערכות אלו משמשות גם במעבדות לפענוח בדיקות ובתהליכי פיתוח תרופות.
- הפקת תובנות מ Big Data
מערכת בינה מלאכותית המעבדת כמויות מידע גדולות היא נכס חשוב לרפואה המודרנית. התובנות שהיא מספקת מאפשרות להבין את המטופל וצרכיו, למנוע כשל בציוד רפואי, להעניק טיפול מונע, לנטרל טעויות אנוש ולספק שירות טוב יותר ללקוח. אנליטיקה של מידע מהווה נדבך חשוב בשמירה על המידע הרגיש של המטופלים.
4. ייעול עבודת צוות והפחתת עלויות
בינה מלאכותית משמשת רבות את הדרג הניהולי של ארגוני הרפואה, היא מעיילת תהליכי עבודה בקליניקות ומשמשת ככלי דיווח מתקדם שמאפשר השמת כוח אדם נכונה וקבלת החלטות כספיות. כיום, מערכות ניהול כאלו מופעלות בינה מלאכותית מסייעות לייעל את עבודת הארגון הרפואי ולהבטיח תוצאות למטופלים, למרפאה ולצוות הרפואי.
תחומי יישום לבינה מלאכותית בשירותי רפואה
אם נתבונן בתחומי היישום, נראה שהרפואה יכולה להשתנות באופן דרמטי באמצעות שימוש בבינה מלאכותית. הנה כמה מהתחומים המשמעותיים ביותר:
אבחנה רפואית
שימוש בבינה מלאכותית באבחנה רפואית יכולה לחזות התדרדרות במצב הבריאותי, לסייע בקבלת החלטות טיפוליות ולהפחית טעויות. טכנולוגיות כגון למידת מכונה מזהה תאים סרטניים, וטכנולוגית עיבוד תמונה ממוחשבת מנתחות ומקטלגות הדמיות רפואיות של אולטרסאונד, MRI, רנטגן, רדיולוגיה וטומוגרפיה.
פיתוח תרופות חדשות
תהליך הפיתוח של תרופות חדשות הוא ארוך ורצוף קשיים, וזאת מבלי להזכיר עלויות גבוהות מאוד. בינה מלאכותית יכולה להאיץ את תהליך הגילוי של תרופות על ידי ייעול מספר שלבים של התהליך, כמו זיהוי מטרת התרופה, בחירת החומרים הפעילים, וחיזוי תוצאות ניסויי המעבדה. בנוסף, בינה מלאכותית יכולה לסייע בעיבוד וניתוח המידע הנאסף ולייעל את הניסויים הקליניים.
ניהול טיפול כרוני
ככל שתוחלת החיים עולה, כך גם מתרבות המחלות הכרוניות עימן עלינו להתמודד במהלך החיים. לפתרונות בינה מלאכותית יש פוטנציאל לנהל את הטיפול הכרוני, להפחית את כמות הביקורים בבתי חולים, לנטר שימוש בתרופות ולעודד הקניית הרגלים בריאים.
אפליקציות שמשתמשות בבינה מלאכותית מסייעות לחולי סרטן, סוכרת, אלצהיימר, מחלות לב ועוד לנהל את מצבם הכרוני. מערכות כאלו בדרך כלל ישלחו הודעות חכמות למטפלים, הרופאים וקרובי המשפחה ויעדכנו אותם על מצבו של המטופל. ישנו גם מגוון של אפליקציות לטיפול גריאטרי.
שיפור חווית המטופל
מרפאות, במיוחד ציבוריות, כמו קופות חולים, משרתות מספר רב של מטופלים, ולעיתים תכופות לא מצליחות לספק חווית טיפול נאותה. שירות לקוחות לקוי, טעויות וחוסר הבנה סביב תיאום ביקורים ומשימות בירוקרטיות, אובדן רשומות רפואיות, וחווית שירות פרונטלי לא נעימה הן מנת חלקם של מטופלים רבים.
בינה מלאכותית מסייעת לארגונים רפואיים להאיץ את קצב הקבלה של מטופלים ולהציע שירות טוב יותר למטופל באמצעות טיפול אוטומטי במשימות שגרתיות, מתן מענה אוטומטי לשאלות ובקשות שכיחות, תיעדוף נכון של הגעת מטופלים, וניהול המידע הרפואי.
רפואה מונעת ומותאמת אישית
באמצעות בינה מלאכותית, רופאים ומטפלים יכולים ליצור תכנית מותאמת אישית למטופלים. אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לעבד מידע שמגיע מחיישנים לבישים ולהשתמש בו כדי לזמן ייעוץ ולתאם טיפולים. בינה מלאכותית יכולה גם לזהות דפוסים חוזרים בטיפולים שעברו מטופלים אחרים ולהמליץ על תכניות טיפול מותאמות.
טיפול בחולים
תחום שירותי הרפואה, בדומה לתעשייה הקונבנציונלית, הייתה בין הראשונות לאמץ רובוטיקה למספר שימושים. ייעול תפעול של מעבדות, טיפול בחומרים מסוכנים, ביצוע ניתוחים מורכבים, סיוע לתהליכי שיקום ופיזיותרפיה הם מספר דוגמאות לשימוש בבינה מלאכותית ברפואה. בנוסף, רובוטים משמשים יותר ויותר לטיפול בחולים, ביצוע משימות שגרתיות, ושחרור אנשי הצוות ממטלות הכרוכות במאמצים פיזיים.
שירותי רפואה מקוונים
הגידול הטבעי באוכלוסיית העולם, והעובדה שמשפחות רבות מתגוררות באזורים נידחים, יוצרים מצב בו לאנשים רבים יש גישה מוגבלת לשירותי רפואה. אפליקציות רפואיות דיגיטליות שמופעלות באמצעות בינה מלאכותית עוזרות לגשר את הפער הזה. הרבה מעבר לעזרה בבחירת המרפאה הקרובה, אפליקציות אלו יכולות להעריך סימפטומים ולסייע בבחירת המומחה הרפואי הנכון.
מרבית האפליקציות משתמשות באמצעי הצפנה ובשיחות וידאו מאובטחות כדי לעמוד בתקנות אבטחת המידע הרפואי הנהוגות.
כיצד להטמיע בינה מלאכותית בשירות רפואי
אימוץ טכנולוגיה של בינה מלאכותית ברפואה ושירותי רפואה דורש השקעה של זמן, כסף ומאמץ וישנם חסמים רבים שעשויים לעכב הטמעה מוצלחת. להלן כמה טיפים שיכולים לעזור:
- שתפו פעולה עם משתמשי הקצה שלכם וקבלו את תמיכתם
אחד האתגרים המרכזיים בפתרונות בינה מלאכותית הוא שבמקרים רבים אין להם מספיק מידע כדי לפתור בעיות קליניות, והם לא מתחברים למערכות ולתהליכים ארגוניים. הפתרון הוא לבנות אותם בשיתוף הצוות הרפואי שעתיד להסתייע בפתרונות הללו.
שלבי התכנון הראשוני הם אלו שדורשים השתתפות פעילה של מומחי רפואה. בדרך זו הפתרונות יתפרו בהתאם לצרכיהם, והם יהפכו לתומכים ולשגרירים של המוצר בתוך הארגון.
- התמקדו במידע
בינה מלאכותית מסתמכת על מידע. חוסר במידע או מידע באיכות ירודה הוא מכשול משמעותי בבניית פתרונות מבוססי בינה מלאכותית. התמקדו באחזור וקטלוג מידע לטובת הפרויקט שלכם. קחו בחשבון שזה עשוי לקחת מספר חודשים ולהוות אתגר רציני מכיוון שהמידע שאתם זקוקים לו עשוי להיות מפוזר בבסיסי נתונים שונים, בצורות שאינן נוחות לעיבוד, או להימצא במערכות ישנות שקשה לאחזר מידע מתוכן.
- הגדירו מדיניות הגנת מידע חזקה
מדינות רבות קובעות תקנות מחמירות לאיסוף, עיבוד ושיתוף של מידע רפואי ממטופלים. בארה”ב ובאיחוד האירופאי, הגנה על נתונים רפואיים נמצאת תחת תקנות של HIPAA ו GDPR בהתאמה. כדי להבטיח תאימות לתקנות, אמצו מדיניות אבטחת מידע חזקה, והסבירו באופן מפורש כיצד אתם מתכוונים להשתמש במידע של המטופלים. מדיניות אבטחת המידע שלכם חייבת להבטיח ששום מידע רגיש של מטופל לא ישומש ללא הסכמה מפורשת מצדו.
- דאגו לאינטגרציה ושילוב נכון בין מערכות
בטרם תתחילו ביישום פתרונות בינה מלאכותית, הפיכת תהליכים לאוטומטיים ודיגטאליים, תוודאו שהפתרון שלכם תואם למערכות קיימות אצלכם, בין אם זה מערכת ניהול התיקים הרפואיים או מערכת קביעת תורים וכד’. לפני שתתחילו בפרויקט, עליכם להטמיע בארגון חשיבה שהיא מונעת נתונים, כלומר, לגרום לצוות הרפואי להרגיש בטוח לסמוך על המידע לטובת קבלת החלטות.
- הציגו תחומי אחריות חדשים לבעלי תפקידים קיימים
אחד הדברים המטלטלים ביישום פתרונות בינה מלאכותית הוא השפעתם על בעלי תפקידים שונים בתוך הארגון. בינה מלאכותית יכולה להחליף תפקידים מסוימים ומנגד, להמציא תפקידים חדשים שלא היו בארגון קודם.
אחד האתגרים העיקריים בהטמעת פתרונות בינה מלאכותית ברפואה הוא פער יכולות. היכולת להבין מידע הוא מצרך נדיר בקרב אנשי רפואה, יחד עם זאת, הדרך להתגבר על כך היא לפתח יכולות אלו פנימית לכן, השקיעו בהדרכות ובתרגול הצוות שלכם, וסייעו להם להתאים את עבודתם לשימוש במערכת הבינה המלאכותית.
לסיכום
כולם מזדקנים בסופו של דבר ואנשים זקוקים לשירותי רפואה יעילים יותר וזולים יותר. עתידה של בינה מלאכותית ברפואה טמון ביכולת לפתוח את הדלתות לשירותי רפואה נגישים וטובים יותר. לא רק שהבינה המלאכותית אמורה להועיל למטופלים, אלא גם לפתור בעיה של חוסר בצוות רפואי וסיעודי על ידי הפיכת הטיפול לפשוט יותר וקיצור משך הזמן שלו. מצד שני, מומחי הרפואה יוכלו להיפטר ממשימות שגרתיות ובירוקרטיות ולהתמקד יותר במטופלים ובטיפול בהם.
הדרך לאימוץ בינה מלאכותית בתחום הרפואה רצופה מכשולים ואתגרים. על מנת להביא את התוצאה המיוחלת של שינוי מהותי בשירותי רפואה, ארגונים צריכים קודם כל להתגבר על דפוסי חשיבה ישנים, לשנות ולשפר מערכות מידע לא עדכניות, לדאוג לזמינות ואיכות של מידע, להתמודד עם בעיות של מימון ולפתח התמחויות חדשות.
אלכסיי שלימוב
תמונה: באדיבות איסטרן פיק
