פיתוחים טכנולוגיים של השנים האחרונות יצרו היתוך בין תחום המחקר המדעי הקרוי "מדעי החיים" ובין הפרקטיקה השוטפת של טיפול רפואי (Healthcare).
הדיגיטציה של הביולוגיה, טכנולוגיות בינה מלאכותית ומחשוב מתקדם, הולידו בשנים האחרונות פיתוחים וכלים חדשניים, המאפשרים מתן טיפול רפואי מתקדם, תוך גילוי חומרים ותרופות חדשות, וכן הולידו מחקרים רפואיים חוצי גבולות ויבשות.
מהפכת הביולוגיה הדיגיטלית נמצאת בעיצומה, והיא, לצד תחום הרפואה באופן כללי, מביאה ליצירה של כמויות דאטה עצומות שבני האדם לא בהכרח מסוגלים להבין את מורכבותם הרבה ולהפיק מהם את כל התובנות האפשריות. כתוצאה מכך גובר הצורך בפלטפורמות מחשוב עוצמתיות וכלי ניתוח שיאיצו את המחקר ותהליך הפיתוח של תרופות וטיפולים רפואיים.
אלגוריתמים, מודלים, טכנולוגיות חומרה ותוכנה חדשות, וכן כלי ניתוח מתקדמים, מעניקים כיום את המרכיב הדרוש להטמעה משמעותית של בינה מלאכותית בתחום הרפואה. מי שמשחקת תפקיד מרכזי במהפכה הזו היא ענקית הטכנולוגיה אנבידיה, המפתחת ומייצרת הן את רכיבי החומרה הנדרשים להאצת בינה מלאכותית, שכוללים מעבדים גרפיים עוצמתיים, והן את פלטפורמות התוכנה הנדרשות, ובראשן NVIDIA Clara. האחרונה כוללת פתרונות תוכנה מבוססי בינה מלאכותית המיועדים לבתי חולים חכמים, דימות, פתולוגיה, ריצוף ואנליזה של הגנום האנושי ועוד.
ב-GTC 21, כנס הבינה המלאכותית השנתי של אנבידיה, שייפתח ב-8 בנובמבר, יוקדשו הרצאות מרכזיות להתפתחות חסרת התקדים של כלי בינה מלאכותית ברפואה, ויוצגו היתרונות פורצי הדרך שהטכנולוגיה הזו מביאה למחקר, לטיפול הרפואי, ולעיתים לשניהם יחדיו.
שת"פ עם בתי חולים וחברות סטארט-אפ
כלי בינה מלאכותית, שהיו בעבר נחלתם של סטארט-אפים ומעבדות מחקר, מוטמעים כיום גם בפרוטוקולים טיפוליים בבתי חולים ובתהליכי קבלת החלטות של רופאים ומטפלים.
כמו פיתוחים טכנולוגיים אחרים בתחום הרפואה, הפתרונות והכלים הממונפים באמצעות יכולות הבינה המלאכותית הם תוצאה של שיתופי פעולה בין בתי חולים ומכונים לבין חברות טכנולוגיה וסטארט-אפים, ובדרך כלל באים לידי ביטוי במחקרים קליניים משותפים ומאמרים אקדמיים. ב-21 GTC, למשל, יוצגו פרויקטים כאלו בהם שיתפה אנבידיה פעולה עם בתי חולים ומוסדות רפואיים נוספים, יחד עם חברות סטארט-אפ ישראליות המשתתפות בתוכנית הסטארט-אפים של החברה "NVIDIA Inception" בהן: Viz.AI, Rhino Health ועוד.
אחת הדוגמאות לכך הומחשה בתקופת הקורונה בבית החולים Mass General Brigham בבוסטון ובשיתוף עם חברת Rhino Health. בית החולים סייע באיסוף דאטה עבור גורמים רפואיים שונים לצורך ניטור וניתוח תסמינים ודרכי טיפול בחולי הקורונה. על גורמי הרפואה היה לקבל נתונים ממספר רב של בתי חולים ומערכות בריאות במקביל, תוך התחשבות במשתנים גיאוגרפיים, דמוגרפיים ואפילו תרבותיים, שיש בכוחם לשנות את קצב התפשטות המחלה.
באמצעות שילוב בינה מלאכותית במערכי הנתונים העצומים, יכלו החוקרים והרופאים לבחון כיצד מאפיינים פיזיים (למשל, גובה או משקל), או לחילופין מאפיינים תרבותיים, כמו מנטליות של ציות להנחיות או מגע בין אנשים בעת מפגש חברתי, משפיעים על התנהגות הנגיף.
במסגרת המחקר המשותף של בית החולים וחברת Rhino Health, שביצע שימוש בטכנולוגיות השונות מבית אנבידיה, פותח מערך של למידה מאוחדת (Federated Learning), המקבץ כ-20 בתי חולים מכל רחבי העולם לפיתוח ושיפור מודלים של בינה מלאכותית, כדי לחזות את הצרכים הרפואיים של מגוון חולים ממקומות שונים - שאינם אפילו מאותה מדינה ויבשת.
האפשרות הזו, של ניתוח כמות עצומה של נתונים ממספר רב של מקומות, הוכיחה כבר בעבר את יעילותה וחשיבותה, אך בתקופת הקורונה היא הפכה קריטית ממש. אפילו החשש שאלגוריתם שפותח בבית חולים מסוים ועל-פי פרוטוקולים רפואיים מסוימים, לא יתפקד כראוי ביישומו על דאטה מבית חולים אחר, התבדה.
ד"ר איתי דיין, שותף-מייסד של המיזם, יסביר בכנס כיצד פותח מערך הלמידה המאוחדת, שאיפשר גם לבתי חולים אחרים להשתמש בכלל הנתונים שנאספו במסגרת המחקר. אחת התוצאות המרשימות למשל, מציגה עלייה של כ-16% ביכולות החיזוי של מודלי הבינה המלאכותית, גם כאשר נעשה בהם שימוש בבתי חולים שלא השתתפו בפיתוח האלגוריתם עצמו.
שימוש בדאטה לפיתוח טיפולים לילדים עם מחלות קשות
דוגמה נוספת היא שיתוף הפעולה בין אנבידיה לבין בית החולים המחקרי לילדים סנט ג'וד בממפיס טנסי, שמוביל מחקרים קליניים למציאת טיפולים בגידולי סרטן מוחי בקרב ילדים. אחד הגידולים הממאירים הנפוצים ביותר הוא מדולובלסטומה (Medulloblastoma), שבעזרת טיפול אינטנסיבי, שיעור הריפוי הממוצע ממנו עומד על 70%-75%. אך בשעה שהטיפול מסייע בהתמודדות עם הסרטן, הוא עלול לגרום למגוון של בעיות רפואיות ארוכות טווח.
בבית החולים השתמשו בהדמיות MRI כדי להשוות בין ביצועים נוירו-קוגניטיביים של מטופלים שונים לפני ואחרי הטיפול, כדי לחזות כיצד יושפעו על-ידי הטיפול בסרטן. המחקר נועד לסייע בקידום הטיפול במדולובלסטומה וזיהוי מוקדם יותר המאפשר התערבויות רפואיות ממוקדות יותר. לצורך המחקר נעזר החוקר במערכת DGX A100 של אנבידיה ופיתח מקודד תלת-מימדי כדי לחלץ תובנות מתוך נתוני הסריקות.
זהו אינו המחקר היחיד בו בית החולים מבצע שימוש בדאטה להנעת עתיד הטיפול הרפואי. קית' פרי, סגן הנשיא הבכיר וה-CIO של בית החולים, יספר בכנס על התוכנית האסטרטגית של בית החולים להקים מרכז מצוינות לתחום הדאטה הרפואי, לרבות גיוס מדעני נתונים ואנשי מחקר ביולוגי המתאימים לפיתוח טיפולים לילדים עם מחלות קשות והטמעה של תחום ה-Data Science כחלק בלתי נפרד מתהליכי העבודה הרפואיים והעסקיים.
לעשות יותר עם פחות משאבים
הרבה לפני פרוץ מגפת הקורונה, בתי חולים ומטפלים היו גיבוריה של האנושות. עם כמות עצומה של נתונים מגוונים שממלאים תפקיד כה קריטי בתחום הבריאות, חברות טכנולוגיה ו-AI נכנסות כעת לפעולה ומאפשרות למטפלים לעשות יותר - הרבה יותר - עם פחות משאבים. בינה מלאכותית ולמידת מכונה ממלאים תפקיד קריטי בשילוב שבין מדעי החיים לרפואה.
מיישומים לזיהוי ואבחון מוקדם של מחלות וסיוע באיתור חולים לניסויים רפואיים, דרך חקר הגנום האנושי והפיכת בתי חולים לחכמים, ועד לפיתוח תרופות וטיפולים וסיוע בהמלצות לרופאים - הבינה המלאכותית מניעה קדימה את עתיד הרפואה.
הטכנולוגיות של אנבידיה מעצימות את אנשי המקצוע בתחום הרפואה עם פתרונות חומרה ותוכנה מתקדמים, שיאפשרו להאיץ את התהליך כולו ולסייע, בסופו של יום, להעניק טיפול טוב יותר ולהציל חיי מטופלים. בכנס GTC 21 תוכלו לקבל הצצה לחברות, בתי חולים וחוקרים המניעים את עתיד הרפואה באמצעות בינה מלאכותית ופלטפורמות מחשוב מתקדמות.
הכותבת היא ראש תחום קשרי מפתחים, ישראל והמזרח התיכון, אנבידיה.
לפרטים נוספים והרשמה לכנס
NVIDIA GTC 21: https://www.nvidia.com/gtc/?ncid=pa-so-othe-859081
