תוצאת חיפוש

במאמר זה מוצגת פרשת חולה בגיל המעבר, שלאחר החייאת לב ריאה חובר למכונת לב-ריאה במתכונת חיבור של וריד-עורק (ECMO VA) עם התייצבות המודינמית. לנוכח ערך המוגלובין נמוך ובקשת המשפחה לעירוי דם, נערכה סקירת ספרות ממוקדת במטרה לבחון את ההתאמה למתן עירוי דם במצב זה. במקביל, בוצעה סקירה במודל השפה צ׳ט ג׳י פי טי (ChatGPT) בתצורתו ככלי חקר-העומק (Deep Research), במטרה להעריך את יכולתו לספק מענה לשאלות קליניות מורכבות ודחופות, תוך דיון ביתרונותיו ובמגבלותיו. המקרה שימש בסיס לדיון רחב בשילוב בינה מלאכותית בקבלת החלטות רפואיות, בסכנות שבהטיית אוטומציה, ובשינוי  תפקיד הרופא בעידן בו המידע נשלף על ידי אלגוריתם, אך ההכרעה נותרת בידי האדם.

בדומה לאסונות טבע ומלחמות רחבות היקף, אירועי השבעה באוקטובר ומלחמת חרבות ברזל  הובילו לחשיפה, ישירה ועקיפה, של שיעור ניכר מהאוכלוסייה לאירועים טראומטיים. אחד האתגרים המרכזיים של מערכות בריאות באירועים מסוג זה הוא איתור מוקדם של אוכלוסיית המפתחים הפרעת דחק בתר-חבלתית. הספרות הרפואית נסקרה כדי לבחון האם ניתן להטמיע מודלי שפה בתכנית סקר לאומית לאיתור הפרעת דחק בתר-חבלתית באוכלוסיות בסיכון, ואילו כלים יכולים לשמש לאומדן איכותם של מחקרים המציגים כלי-סקר מבוססי מודלי שפה. כמו כן, הוצג שימוש בקלט מסוג "אמץ את תפקיד מבקר העמיתים" במטרה לבדוק האם ניתן לרתום מודלי שפה לניתוח איכות מאמרים.

הרפואה בכלל והרפואה הפנימית בפרט עברו תהפוכות מתחילת התמחותי ועד ארבעים שנים לאחר מכן, לקראת פרישתי מניהול המחלקה הפנימית בתל השומר. מרפואה המושתתת על הידע ובעיקר הניסיון אותו צברו הרופאים הבכירים שדבר פיהם נחשב לקדוש, לרפואה המכוונת על ידי עבודות קליניות טובות תוך התפתחויות טכנולוגיות מרחיקות לכת  שנעשו לשם רפואה מבוססת-ראיות, ומשם לטיפול מכוון אישית לחולה על בסיס העובדות הידועות. והנה אנו עומדים בפני ההתפתחות האחרונה של בינה מלאכותית (AI) העומדת לשנות את הפרדיגמות הקיימות.

בשנים האחרונות חל גידול מרשים בפיתוח וביישום כלי עבודה של בינה מלאכותית ברפואה, המבוססים על מודלים גדולים של שפה. במאמר זה מובאים הכלים העיקריים הקיימים ומגוון היישומים שלהם. נצביע על כך ש-ChatGPT  אינו הכלי היחיד, למרות הפופולריות שלו, וכי לעיתים עדיף להשתמש בכלים אחרים. נסקור השוואות במסגרת מחקרים בין הכלים השונים לגבי יעילותם בביצועים שונים. נראה כי בביצועים מסוימים כגון דיוק ואמינות במתן מידע, ובהבנת הקשר קליני וביצוע אבחנה, כלים אלו לוקים בחסר. מספר המחקרים בנושאים אלו מועט, ולעיתים התוצאות המוצגות בהם מנוגדות זו לזו. דרושים מחקרים איכותיים נוספים כדי לאפיין ולשפר כלים אלו, ולייעד כלים ייחודיים ליישומים השונים ברפואה. למרות היתרונות הרבים והפוטנציאל העצום הטמון במודלים אלו יש להשתמש בהם בזהירות ולזכור כי הם רק כלי עזר לרופא המטפל, ואינם מחליפים את הידע שלו, ניסיונו המקצועי ושיקול דעתו האנושי.

קרצינומה של תאי כליה עם חסר בפומראט הידראטאזה היא מחלה נדירה המציבה אתגר טיפולי משמעותי. אליסיט (Elicit) הוא כלי בינה מלאכותית המיועד לניתוח ספרות רפואית, המציע פתרון לייעול תהליך סקירת המאמרים המדעיים. פרשת מטופלת עם מחלה מתקדמת שימשה לבחינת יכולתו של הכלי לסייע באיתור וניתוח אפשרויות טיפול חדשניות, תוך השוואה לשיטות המחקר המסורתיות.

מטופל בן 71 שנים אובחן עם סרטן הערמונית, ונשלח על ידי רופאו לבצע בדיקה גנטית לאומדן סיכון והחלטה על המשך טיפול. סקירת ספרות בוצעה במטרה לבחון את המחקר שבבסיס הערכת דרגת הסיכון של המטופל למוות או לסיבוכים קשים על פי הבדיקה. הושם דגש על יכולת הבדיקה לסייע בקבלת החלטות טיפוליות. OpenEvidence הוא כלי בינה מלאכותית שאומן למתן מענה מבוסס-ראיות על שאלות רפואיות. מקרה זה שימש לבחון את יכולתו של הכלי להתמודד עם מידע מוגבל בספרות, ולהתייחס למכלול השיקולים הקליניים.

במאמר זה מוצגת פרשת חולה שאובחנה עם תסמונת אהלרס-דנלוס במהלך הריונה הראשון. סקירת ספרות ממוקדת בוצעה על מנת לסייע בבחירת שיטת הרדמה לניתוח חיתוך הדופן (Cesarean delivery). בנוסף, המקרה שימש לבחון האם מודל השפה ChatGPT  מדווח באופן אמין על מקורות סקירה. לאור הממצאים, ניתן הסבר על תהליך הכוונון העדין באימון מערכות בינה מלאכותית.

תסמונת לי-פראומני היא תסמונת גנטית נדירה, המאופיינת בשאתות המופיעות בגיל צעיר. סקירת ספרות ממוקדת מטופל בוצעה במטרה לאתר טיפולים חדשים. בהיעדר מחקרים כפולי סמיות עם בקרת אקראיות, נבחנו טיפולים אפשריים על פי מדדי ברדפורד-היל להערכת סיבתיות על ידי חוקר. מקרה זה שימש גם לבחון את יכולתו של מודל השפה צ'ט ג'י פי טי (ChatGPT) לבצע סקירה דומה, וכן להעריך את הצעותיו על פי עקרונות ההיגיון הרפואי שהציע ברדפורד-היל.

אדרנולויקודיסטרופיה היא מחלה גנטית בעלת פנוטיפ משתנה, ובה הפגיעה במוח אינה ניתנת לניבוי. כלי הבינה המלאכותית "קונצנזוס" (Consensus) מאומן על מאמרים מדעיים ומבוסס על מודל השפה צ'אט GPT (ChatGPT). פרשת מטופל מורכב עם אדרנולויקודיסטרופיה שימשה לבחינת היכולת של "קונצנזוס" לבצע סקירת ספרות יסודית במידה שווה לזו של חוקרים ורופאים מנוסים.

תחום הבינה המלאכותית ברפואה צובר תאוצה אדירה בעת האחרונה. באמצעי התקשורת מדווח ללא הרף על טכנולוגיות מבוססות בינה מלאכותית שיכולות להוות כלי עזר לצוותים הקליניים, בין היתר בשטחי פענוח הדימות, הפתולוגיה, חיזוי התדרדרות מצב מטופל, ואף מתן המלצות לאבחון ודרכי טיפול. אולם נראה שבתחום הכירורגיה טרם ״עלו על העגלה״ של הבינה המלאכותית. במאמר זה נציג את הבינה הניתוחית (Surgical Intelligence) – תחום חדשני ומתפתח המתבסס על הקלטה שגרתית של פרוצדורות אנדוסקופיות, ואנליזת הווידיאו הניתוחי על ידי בינה מלאכותית. נדון במאמר זה בצורך בתיעוד פרוצדורות כירורגיות, ביתרונות הפוטנציאליים עבור תהליכי הכשרה ובקרת איכות בתחום ובמאפיינים הנדרשים ממערכות מסוג זה כדי שתוכל לספק פתרון ישים ויעיל עבור צוותים רפואיים.

מערכת הבריאות הישראלית נמצאת במשבר כוח אדם מתמשך העתיד להעמיק בעתיד הקרוב עם עליית מספר המטופלים והעומס במרפאות ובבתי החולים. ליבת המשבר היא הצורך לאייש בכוח אדם איכותי את מחלקות האשפוז ואת המרפאות. לצד האיוש הראשוני, חובה לוודא את הישרדות כוח האדם המקצועי במערכת לאורך שנים, וזאת יש לעשות תוך מניעה מתמדת של תהליך השחיקה המקצועית. במאמר הנוכחי נציע לשנות את פני הרפואה תוך מעבר מהתבססות על בעל מקצוע יחיד (רופא) לפעולת צוות רב מקצועי, תוך הקפדה כי בעלי המקצועות השונים יפעלו בשיא מעטפת המיומנות שלהם. בבסיס הצוות ניצב רופא המתמסר לקשר הבלתי אמצעי עם המטופל ומשפחתו תוך יישומה של חשיבה אנליטית והומניסטית המבוססת על גוף ידע שנצבר במהלך הכשרתו. התמקדות זו עשויה להבטיח את מניעת השחיקה האישית של הרופאות והרופאים. בצוות הרב-מקצועי, הרופא משתף פעולה עם בעלי מקצוע נוספים (הנקראים בחו"ל APP – Advanced Practice Providers) וכוללים אחיות מומחיות קליניות ועוזרי/עמיתי רופא וכולם יחדיו נעזרים בכלי בינה מלאכותית ייעודיים המפותחים בימים אלה. שינוי זה של תפיסת ההפעלה של הרפואה הקלינית צפוי להביא לשימור זמן רופא אפקטיבי, להעלות את איכות ההכשרה ומידת ההשקעה הארגונית ברופאים ולאפשר להם להתמקד בליבת המקצוע שבחרו. השינוי אף יאפשר השמה רחבה יותר של הרופאים, תוך פתיחת מחלקות אשפוז נוספות והשמה מקצועית טובה יותר שלהם גם במכונים, במרפאות האמבולטוריות ובתחום רפואת הבית והרפואה-מרחוק (טלה רפואה). כתוצאה מכך, אנו צופים כי יינתן טיפול רפואי טוב יותר למטופלים על ידי מערכת הבריאות. לדגם זה יתרונות רבים שכבר הוכחו ברחבי העולם, אך הוא מצריך התאמה למערכת הבריאות והאשפוז בישראל. השינוי המוצע במאמר הנוכחי מחייב התאמות משמעותיות של תהליכי ותכני ההכשרה של מקצועות הבריאות הרלוונטיים ועל כך, עלינו לשקוד כבר מהיום.

בשנים האחרונות, הפכה הבינה המלאכותית לכלי משמעותי להאצת גילויים מדעיים שונים, החל מגילוי מהיר יותר של תרופות חדשות, המשך בניהול רובוטי-אוטומטי של מעבדות וכלה בגילוי חומרים חדשים שיכולים לסייע בהתמודדות עם זיהום אוויר. ישראל התברכה בשילוב של מומחיות במדעי הבריאות והביולוגיה מצד אחד, ובטכנולוגיה מתקדמת של בינה מלאכותית מצד שני. לכן, ישראל יכולה להוביל במחקר מבוסס בינה מלאכותית במדעי הביולוגיה והבריאות.

במאמרנו הנוכחי, אנו סוקרים את מיקומה של ישראל בהשוואה לכמה מהמדינות המובילות בעולם בתחום הבינה המלאכותית, ובתחום המחקר במדעי הבריאות והביולוגיה. סקירתנו מציגה את ההזדמנות ואת החסמים של ישראל בדרך להובלה במחקר במדעי הביולוגיה והרפואה שמואץ על ידי בינה מלאכותית.  

עורך המדור: פרופ' ארנון בלום

במשך אלפי שנים העיקרון "ראשית, אל תזיק" המיוחס להיפוקרטס, עמד כעמוד היסוד של אמנות הרפואה. עקרון זה מדגיש את גודל האחריות והמחויבות האתית של הקלינאי כלפי המטופל.

בשנים האחרונות, צובר השימוש בבינה מלאכותית תאוצה בעולם הרפואה, ומטלטל לא רק את עולמות האבחנה, הטיפול, המחקר, החינוך הרפואי, והאתיקה הרפואית, אלא גם את אורח החשיבה של הקלינאי.

על מנת להפיק את המיטב מיתרונותיה של הבינה המלאכותית, להתמודד עם מגרעותיה ולמנוע נזקים פוטנציאלים, עלינו כרופאים להכיר גם את העקרונות המובילים בתחום הבינה המלאכותית. היכרות זו תעניק לנו את הידע הדרוש לבקר מערכות בינה מלאכותית. החל מהממצאים של מערכות ממוקדות-מטרה (כגון סיוע בפענוח צילום חזה), והמשך באבחנה ובתוכנית הטיפול המוצעים על ידי מודלי שפה.

טכנולוגיות חדשות בעולמות אלגוריתמיקה, אחסון המידע, וכוח מחשוב, אפשרו קפיצה בעולם הבינה המלאכותית, הכוללת את הופעתה של "בינה מלאכותית יוצרת". מאמר זה מקשר בין  מושגי יסוד של המחקר הרפואי, לשלבי הפיתוח של הבינה המלאכותית עד לדרגת רשתות עצביות ולמידה עמוקה. תכניו מעניקים מילון מושגים והבנה של תהליך ההתפתחות ואופן פעולתם של כלים אלו. בנוסף, אנו דנים במאמר בהשפעה הפוטנציאלית של הבינה המלאכותית על משולש "מטופל-רופא-ידע". מוצעים מספר עקרונות אשר עשויים לסייע בשילוב הבינה המלאכותית בעבודה הקלינית, תוך שמירה על עקרונות הרצון להיטיב, השאיפה לא להזיק, הצדק, ואוטונומיית המטופל. בתוכם, אימון נכון של המודלים, אסדרה, ומעורבות מלאה של הקהילה הרפואית בפיתוח הכלים ושילובם בעשייה הקלינית, יכולים להעניק לעקרונות האתיים את מקומם בחזית, כך שלא ייפלו קורבן לאינטרסים של הגופים המפתחים בלבד.

 יישומי בינה מלאכותית ברפואה נפוצים בעשורים האחרונים. למידת מכונה, ענף של בינה מלאכותית, היא מתודולוגיה המאפשרת למחשבים ללמוד מתוך דוגמאות ולהסיק מסקנות על נתונים חדשים. ההתקדמות בבינה מלאכותית ובלמידת מכונה עשויה למלא תפקיד מרכזי בקבלת החלטות קליניות בשיקום, באבחון לקויות, בפיתוח ושיפור פרוטוקולים קיימים ובבניית תוכניות שיקום מותאמות אישית. בנוסף, יישומי בינה מלאכותית בשיקום עתידים להשתלב בטיפול לצורך שיפור הלקות בתפקודי הגוף ובהפעלת עזרים ממוחשבים, לפיצוי על תפקודי גוף שלא ניתן להשיבם (שימוש בממשקי אדם-מכונה).

הבינה המלאכותית פרצה לחיינו באחת בשנים האחרונות. אנו פוגשים בה בכל תחומי החיים, כמו גם בתחום הרפואה. יש שני תחומים שאליהם מתייחס המאמר מבחינת אתיקה רפואית: האחד הוא הרפואה מבוססת מגה-דאטה והשני הצ'אטבוט או ChatGPT. שני תחומים אלו פועלים באופן בסיסי בשלושה שלבים: איסוף נתונים, בניית לוגריתם והסקת מסקנות ודרך פעולה. בשלב איסוף הנתונים, אל לנו הרופאים לשכוח לשמר את האוטונומיה והסודיות הרפואית של המטופל. למרות כל הטכנולוגיה והחידושים, בסופו של דבר, הרופא מקבל החלטות בשיתוף המטופל, ושיקול הדעת בקביעת האבחנה והטיפול נתון עדיין בידי הרופא. בתחום המחקר בסקירת חומרים וכתיבת המאמרים, כאשר נעזרים בבינה המלאכותית, יש לנקוט משנה זהירות וביקורתיות, מאחר שהתוצאות המתקבלות בעת השימוש בבינה מלאכותית עלולות להטעות את הרופאים המטפלים.