תוצאת חיפוש

מאמר זה סוקר את החידושים האחרונים בתחומים השונים של הקרדיולוגיה כפי שהם באים לידי ביטוי בעבודתנו היום-יומית. בתחום היחידות לטיפול נמרץ – הניטור המקובל ביחידות טיפול נמרץ הועשר בשנים האחרונות באלגוריתמים מבוססי אינטליגנציה מלאכותית המשלבים מידע ממקורות שונים במערכות הניטור של החולה. בנוסף, התחיל להיכנס השימוש ברובוטים לטיפול וניטור בחולים. השימוש במערכות תמיכה המודינמיות הפך להיות חלק משגרת הטיפול ביחידות טיפול נמרץ לב. בתחום הצנתורים, בולטת הזדקנות האוכלוסייה עם ביצוע פעולות פולשניות בקשישים מופלגים, כולל השתלת מסתם ותין (אאורטלי) בצנתור, תיקונים מלעוריים של מסתמים והתערבויות כליליות בעורקים מסוידים מאוד, המחייבים ציוד מיוחד לטיפול בהסתיידויות קשות. במקביל, הולכת וגדלה המגמה של שימוש בתיקונים בעיקר מסוג CLIP במסתמים דו-צניפיים (דו-צניפיים) ולאחרונה גם במחלות המסתם התלת-צניפי (טריקוספידלי).

לתחום הפרעות הקצב הוכנסו לאחרונה צורות אנרגיה חדשות, פחות מזיקות לשימוש באבלציה של הפרעות קצב. פריצת דרך נוספת שנמצאת כבר היום ביישום נרחב היא שיטת קיצוב שמפעילה ישירות את מערכת ההולכה הטבעית של הלב במקום לעקוף אותה, ובצורה זו מקטינה את הנזק שגורם הקיצוב להתכווצות הלב לאורך שנים. התקדמות רבה חלה גם בתחום השתלת קוצבים זעירים ללא אלקטרודות, המושתלים ישירות אל תוך הלב בגישה פמורלית.

בתחום האקו, עלו בשנים האחרונות טכנולוגיות המאפשרות בדיקת דימות תלת-ממדית וכן הדמיית STRAIN שמגבירה את הרגישות לאבחון מצבים ספציפיים. במקביל, חלה פריצת דרך בדימות CT עם הופעת מצלמות המשתמשות ב-Photon Counting, המשפרות דרמטית את איכות התמונה.

בתחום אי ספיקת הלב, בולטת המגמה של השימוש בלב מלאכותי (LVAD) כאמצעי המגשר חולים קשים ומאפשר להם להגיע להשתלת לב או אף לשיפור שמאפשר חיים תקינים עם LVDA (שיטת ה-Destination). הקרדיולוגיה היא תחום טכנולוגי המתקדם במהירות, והבאנו במאמרנו זה רק נגיעה מן החידושים  האחרונים בתחום.

שמירה על רמה מדעית נאותה של כתבי-יד על ידי עורכים של כתבי-עת וספרים מחייבת קיום מערך מכובד של סיקור עמיתים. מצד שני, שמירה על תהליך סיקור עמיתים קפדני מאפשרת להוציא לאור פרסומים מדעיים איכותיים ואמינים. כל אלו מציבים אתגר משמעותי עבור חוקרים, כותבים ועורכים, במיוחד לנוכח ההתפתחויות הטכנולוגיות המהירות והטמעת כלים של בינה מלאכותית בסביבה המדעית. לצד זאת, הולכת וגוברת תופעה של קידום פרסום של מאמרים מזויפים על ידי גופים לא חוקיים. תהליכים אלו מעודדים בשנים האחרונות מחקר מדעי רב בתחומים אלו.

אחת הבימות העיקריות להצגה ולדיון בנושאים אלו היא ״הקונגרס הבינלאומי לסיקור עמיתים ולפרסום מדעי״

(International Congress on Peer Review and Scientific Publication) .

בפרסום זה נסכם את עיקרי המחקר שנערך בשנים האחרונות בתחומים אלו, בהסתמך בעיקר על החומר החדשני שהוצג בכנס.

בינה מלאכותית (Artificial Intelligence – AI) היא מהפכה ברפואה בכלל ובתחום הדימות הרפואי בפרט. מערכות מבוססות בינה מלאכותית מסוגלות לנתח כמויות מידע גדולות, לזהות דפוסים מורכבים ולהתמודד עם אתגרים אבחנתיים. תחום הדימות היה בין הראשונים לאמץ טכנולוגיות אלו, עם יישומים מוכחים בקרדיולוגיה, אונקולוגיה ודימות מיילדותי.

במיילדות, שבה מתבצעות בדיקות על-שמע תכופות לאורך ההיריון והלידה, לבינה מלאכותית פוטנציאל משמעותי לאוטומציה של תהליכי מדידה והפחתת התלות במיומנות המבצע, עם מודלים קיימים לזיהוי מישורים אנטומיים תקניים ולמדידה של מדדים כמו ביומטריה עוברית, שקיפות עורפית, אורך צוואר הרחם ונפח מי שפיר.

בתחום העל-שמע של חיץ הנקבים (טראנס-פרינאלי) בלידה, מדדים כמו זווית ההתקדמות (Angle of Progression), מרחק ראש-חיץ (Head Perineum Distance) ומנח ראש העובר באגן (Position) הוכחו במספר מחקרים כבעלי ערך מנבא להצלחת לידה נרתיקית ולמשך הזמן עד הלידה. מספר עבודות הדגימו כי בדיקת על-שמע של מדדים אלו עולה בדיוקה על בדיקה לדנית (נרתיקית), אך כבכל בדיקת דימות, גם מדדים אלו כפופים לניסיון הבודק.

לאחרונה דווח על ניסיונות לפיתוח כלים מבוססי בינה מלאכותית למדידה אוטומטית של מדדים אלו. בישראל פותח לראשונה במרכז הרפואי קפלן אלגוריתם המבצע ניתוח אוטומטי מלא של סריקות על-שמע של חיץ הנקבים במהלך הלידה, תוך זיהוי החתך האופטימלי ומדידת זווית ההתקדמות, עם תוצאות ראשוניות מבטיחות.

שימוש מושכל ואתי של בינה מלאכותית בדימות בלידה עשוי לשפר את הדיוק הקליני, להפחית התערבויות מיותרות ולקדם טיפול מותאם אישית תחת סטנדרטים אחידים בחדר הלידה.

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.

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.

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.