תוצאת חיפוש

לנוכח העלייה החיובית במספר העוסקים בפעילות גופנית ספורטיבית ועממית, יותר רופאים נדרשים לתת הנחיות והמלצות לפני תחילתה. המסמך נועד לתת כלים ראשונים לרופא לשם ניהול פניות מסוג זה. מאחר שהגורם העיקרי לתמותה בקרב העוסקים בספורט בעצימות גבוהה בקרב בני 35 שנים ומעלה הוא מוות פתאומי על רקע מחלת לב איסכמית, בדיקות הסיקור באוכלוסייה זו מכוונות לאיתור מחלה כלילית וגורמי הסיכון להיווצרותה. עם זאת, התועלת הבריאותית מעיסוק בפעילות גופנית סדירה עולה בהרבה על הנזקים היכולים להיגרם ממנה. באנשים אי-תסמיניים המעוניינים בפעילות גופנית בעצימות קלה-בינונית, אין צורך בהערכה לפני התחלת הפעילות גם אם הם נמצאים בדרגת סיכון גבוהה.

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.

דמומת תת-קשיתית כרונית היא אחת המחלות הנפוצות המצריכות התערבות נוירוכירורגית. עם הזדקנות האוכלוסייה, וריבוי הטיפול בתרופות נוגדות צימות טסיות או קרישת דם, שכיחותה של מחלה זו צפויה לעלות אף יותר. במשך זמן רב היה מקובל להניח שמקור הדמם הוא בוורידים המגשרים שמנקזים את המוח אל הסינוסים הקשיתיים. אולם מחקרים עדכנים הראו שקיים מנגנון נוסף העומד בבסיס המחלה – תהליך דלקתי ויצירת כלי דם לא תקינים אשר מתחיל בהיפרדות תאי הגבול בקרום הקשיתית עקב החבלה. כלי דם חדשים אלו נוטים לדלוף כך שמוצרי דם מצטברים לכדי הדמומת הכרונית. שנים ארוכות הטיפול במחלה סווג לשמרני – במצבים של ביטוי קליני קל ומאפייני דימות מסוימים, ולניתוח הדמומת במקרים קשים יותר. שיעורי הישנות הדמם עשויים להיות גבוהים – כ-30%. ההבנה החדשה לגבי המנגנון הגורם למחלה הובילה לפיתוחו של טיפול חדש: תסחוף העורק התיכון של קרומי המוח.

בספרות מצטברות ראיות אשר מציגות יתרון משמעותי מבחינת יעילות ובטיחות הן כטיפול משולב עם פינוי לניתוח והן כטיפול יחיד. סקירה זו מציגה את המחלה מבחינת היבטים אפידמיולוגיים ומנגנוניים, ואת אפשרויות הטיפול הקיימות בה, ולבסוף מסבירה על אפשרות טיפולית חדשה זאת על מנת להעלות את מודעות הקהילה הרפואית בישראל לגביה.

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.

תסחיף ריאתי מסיבי הוא מצב מסכן חיים אשר שכיחותו הולכת וגוברת עם הגיל. תסחיף ריאתי שכזה הוא מצב נפוץ ולעיתים קטלני. הגישה להערכה צריכה להיות יעילה, אך בו זמנית יש להימנע מבדיקות וטיפולים מיותרים, כך שניתן יהיה להתחיל טיפול מיד ולמנוע תחלואה ותמותה אפשריים. המצב המאיים עלול להוביל להלם חסימתי עם ביטוי של אי ספיקת לב ימנית חדה ובסופו של דבר עלול להוביל להידרדרות המודינמית מהירה ולמוות מהלם או מהפרעות קצב. בגיל צעיר יותר תסחיף ריאתי מסיבי גורם למוות מהיר בשליש מהחולים. במהלך שנת מעקב אחת, תמותה בנוכחות אי ספיקת לב ימנית הייתה גבוהה פי שלושה לעומת חולים שלא פיתחו תסמיני אי ספיקת לב ימנית.

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.

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.

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.

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

 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.  

אנו מדווחים במאמר זה על פרשות חולים עם הופעת טנוסינוביטיס (דלקת המתפתחת במעטפת הגידים) של המדור המיישר הרביעי בלבד, ללא עדות לדלקת מערכתית, שקרתה במסגרת עבודתנו ובמקביל לשינויים במבנה סביבת העבודה על רקע מגפת הקורונה. ייתכן שזיהוי מוקדם של ההשפעות המזיקות שיש לעבודה וירטואלית/תלוית-טכנולוגיה הנעשית מהבית יכול לשפר, הן את הטיפול והן את המניעה של מצבים מסוג זה. אנו מתארים במאמר זה את התופעה ומציעים דרך טיפול בה.

במאמרנו הנוכחי, אנו מתמקדים במניעת החלפת זרע ו/או ביצית מופרית, כפי שהתרחש במחדל החלפת העוברים במרכז הרפואי אסותא. המאמר נפתח בתיאור הצורך החד (אקוטי) במניעת המחדל הבא של החלפת גמטות וזיגוטות, לאחר מכן הוא יתאר את ההבטחה הגדולה בצד החששות הגדולים של יישום הבינה המלאכותית בעולם הרפואה. בהמשך, אנו סוקרים את הצעדים הננקטים כיום במצב הרפואי הקיים בארץ, אך עיקר חידושו הוא תיאור יישומי הבינה המלאכותית האפשריים למניעת מחדל החלפת הזרע והביצית המופרית הבאה.

מחלות קרנית הן מהסיבות המובילות בעולם לעיוורון הפיך הניתן לטיפול. השתלת קרנית מתורם היא הטיפול המוצלח ברוב המטופלים. עם זאת, במקרים מסוימים שבהם השתלת קרנית צפויה להיכשל, החלופה היחידה לשיקום הראייה היא השתלת קרנית מלאכותית. הקרנית המלאכותית עשויה גם להציע פתרון למחסור העולמי בקרניות מתורם. עם זאת, לקרניות המלאכותיות הקיימות כיום אתגרים רבים, כולל מורכבות ניתוחית הדורשת מיומנות ומשאבים וכן סיבוכים ייחודיים. למרות שהוצעו לאורך השנים מספר קרניות מלאכותיות, שני שתלים עיקריים נמצאים בשימוש הקליני כיום. הראשון, ה-Boston keratoprosthesis, המורכב מלוח קדמי עם חלק אופטי מרכזי, לוח אחורי, וכפתור תורם קרנית ביניהם, הנתפר לגדם קרנית המטופל. השני, ה-Osteo-odonto-keratoprosthesis, מעגן שתל אופטי סינתטי ברקמה ביולוגית של עצם השן. ההוריות (אינדיקציות), טכניקות הניתוח ופרופיל הסיבוכים של שני השתלים הם שונים, ויפורטו בסקירה זו. פעילות ענפה בתחום המחקר והפיתוח ממשיכה להתקיים לשיפור הנגישות והביו-אינטגרציה של קרניות מלאכותיות באמצעות פיתוחים טכנולוגיים חדשים המובאים בסקירה זו.