בשנים האחרונות הפכה הבינה המלאכותית לאחד הכלים המשמעותיים ביותר בעולם הרפואה, והציפייה שתשנה מן היסוד את פני הטיפול הרפואי כבר אינה נראית כתחזית דמיונית. ברחבי העולם, ממדינות אירופה עם מערכות ציבוריות ועד ארה"ב בעלת השוק הרפואי התחרותי, מנסים לאמץ טכנולוגיות חכמות בבתי חולים, במרפאות ובתקשורת עם מטופלים.
במדינות רבות ישנו רצון עז לרתום את הטכנולוגיה כדי להתגבר על אתגרים קיימים: גידול באוכלוסייה המבוגרת, מחסור בכוח אדם רפואי מול עומס מידע הולך וגובר, עלויות רפואיות תופחות ומורכבויות אדמיניסטרטיביות. אף על פי שהבסיס והקשיים שונים ממקום למקום (למשל, הבדלים מבניים ברגולציה או בהיקף המימון הציבורי), השורה התחתונה דומה: מערכת הבריאות זקוקה לשינוי משמעותי, ולחדשנות יש חלק חשוב בתהליך.
לפי ארגון הבריאות העולמי (WHO), עד שנת 2030 עלול להיווצר מחסור של כעשרה מיליון אנשי רפואה בעולם. המחסור הזה מאלץ מוסדות רפואיים לחפש פתרונות יצירתיים, וכאן בינה מלאכותית נכנסת לפעולה. מערכות AI יכולות לנהל תורים, להפנות מטופלים לרופאים מתאימים ולזהות טעויות בקידוד ובניהול מידע רפואי, ובכך לחסוך זמן קריטי לרופאים ולאחיות. מעבר לכך, ממשקי למידת מכונה ומערכות רשומות רפואיות אלקטרוניות יכולים להפוך תהליכי אדמיניסטרציה לאוטומטיים ויעילים יותר - מתזמון ניתוחים וניהול מעבדות, דרך שיפור תהליכי החזר ותביעות ביטוח ועד חיזוי צריכת מלאי ותרופות.
גם בתחום ניהול המחלות הכרוניות, המהוות נטל כלכלי עצום ואחראיות ל-70% ממקרי המוות העולמיים (WHO), ניכרת השפעה חיובית של ה-AI . ניטור נתונים רציף באמצעות מכשירים לבישים או אפליקציות ייעודיות מאפשר לאלגוריתמים לזהות החמרה עוד לפני שהיא הופכת למשבר רפואי, ובכך למנוע אשפוזים יקרים.
תמריץ כלכלי לאמץ פתרונות שיחסכו עלויות
במקביל לכל אלה, מתקדמת הרפואה המונעת המותאמת אישית, שהודות ל-AI משתכללת ומסוגלת להציע טיפול על בסיס שילוב מידע גנטי, היסטוריה משפחתית ואורח חיים. במקום פרוטוקול אחיד, ניתן ליצור פרופילי סיכון מותאמים אישית ולהמליץ למטופל על שינויים באורח החיים או על תוכניות מניעה המותאמות למצבו.
אחת הפריצות המרגשות ביותר בתחום נמצאת ב-Bio-Convergence, שילוב הבינה המלאכותית עם מדעי החיים, לצורך גילוי תרופות ופיתוחן. אם בעבר תהליך פיתוח תרופה ארך לעיתים מעל עשור ועלה מיליארדי דולרים, הרי שבאמצעות מודלים אלגוריתמיים שמנתחים כמויות עצומות של מידע, ניתן לצפות אילו מולקולות עשויות להצליח להיקשר לחלבון מסוים בגוף, לזהות תופעות לוואי עוד בשלב מוקדם ולהתאים את התרופה לפרופיל הגנטי של המטופל. חברות פארמה גדולות לצד סטארט-אפים כבר מבצעים קפיצת מדרגה ומשלבים מודלים של AI בתהליכי התכנון הקליני, כדי להביא לפיתוח מהיר ויעיל יותר, שמקרב תרופות חדשות אל השוק תוך חסכון אדיר בזמן ועלויות.
בארה"ב, שבה הוצאות הבריאות חצו את רף ארבעה טריליון הדולר ולמעלה מ-17% מהתמ"ג, נוצר תמריץ כלכלי חזק לאמץ פתרונות שיחסכו עלויות. חברות ביטוח ומערכות בריאות מתחילות לסבסד או לכסות שימוש בכלים דיגיטליים, המשמשים לאיתור מוקדם של תחלואה יקרה לטיפול ולצמצום אשפוזים יקרים. התמריץ הכלכלי הזה מזרז כניסת סטארט-אפים וענקיות טכנולוגיה לשוק הרפואי.
במדינות אירופה ובאסיה המגמה דומה, גם אם הקצב מושפע מהבדלים רגולטוריים, תרבותיים ומבניים.
ישראל, אף שהיא מדינה קטנה, נחשבת למעצמה טכנולוגית שמעניקה יתרון ייחודי בבריאות הדיגיטלית. אחד הגורמים המרכזיים לכך הוא תיעוד רפואי דיגיטלי ורציף שהצטבר בקופות החולים כבר עשרות שנים, מה שמאפשר לחברות מקומיות לפתח ולבחון אלגוריתמים על נתוני אמת מקיפים. סטארט-אפים רבים בתחום ה-AI הרפואי צומחים כאן ועורכים שיתופי פעולה גם עם מערכות בריאות בין-לאומיות.
שינוי עומק המשבש את כל השוק
אלא שלצד הפריחה הטכנולוגית, תהליכי האימוץ בפועל נשארים איטיים יחסית. בענף הרפואי, טעויות עשויות לעלות בחיי אדם ולכן רגולטורים נוקטים זהירות יתרה ובודקים כל חידוש לעומק, לעיתים בתהליך אישור ממושך. בנוסף, מידע רפואי נחשב רגיש במיוחד וחייב להישמר תחת תקני אבטחה מחמירים דוגמת HIPAA בארה"ב או GDPR באיחוד האירופי, מה שמעכב פרויקטים שפועלים עם מאגרי נתונים מגוונים. היבט נוסף הוא השמרנות המוסדית. צוותים רפואיים מורגלים בשיטות עבודה וותיקות והטמעת מערכות חדשות כרוכה בהכשרות מקיפות.
היו תקופות שבהן ההשקעות בבריאות דיגיטלית נסקו, בעיקר בימי הקורונה, כשנדרש מעבר מהיר לרפואה מרחוק. אולם מאז 2022, עקב האטה כלכלית, עליית ריביות ומעבר הדרגתי חזרה ל"שגרה", המשקיעים נוטים לזהירות. הכספים הזמינים עדיין קיימים, אך מופנים לחברות בוגרות יותר או לפתרונות שיש להם החזר השקעה מוכח ומהיר. מתן ערך מיידי, כגון הפחתת עלויות אשפוז או האצת אבחונים, נעשה תנאי הכרחי להצלחת מיזמים חדשים.
למרות האתגרים, ל-AI סיכוי גבוה יותר לפרוץ. הסיבה טמונה בעובדה ש-AI אינה רק "עוד מערכת מידע" שנוספת למערך הטכנולוגי הקיים, אלא שינוי עומק הכרחי המשבש את כל השוק. בעבר, כלים דיגיטליים בעיקר ייעלו תהליכים או תיעדו נתונים, אך לא בהכרח שינו את מהות הטיפול הרפואי. לעומת זאת, ה-AI נכנסת כעת לתחומי ליבה, כמו ניתוח ממצאי הדמיות מורכבות או זיהוי סיכונים קליניים בזמן אמת, מה שמחייב הגדרה מחודשת של תפקיד הרופאים והאחיות, ושל הפרוטוקולים הקבועים בבתי חולים וקופות חולים. במקום אוטומציה שנשארת ברקע, ה-AI הופכת למוקד הפעילות הרפואית ומערערת את מודל העבודה כולו.
לכן, במבט קדימה, נראה שהשילוב בין מדיניות תומכת של רשויות, מוכנות המבטחים לכסות טיפולים דיגיטליים ושאיפת מוסדות רפואיים להתמודד עם בעיות תקציב וכוח אדם - כל אלה עשויים ליצור שינוי משמעותי שישנה את פני מערכות הבריאות. אם האינטגרציה תצליח, לא רק שהעומסים האדירים על צוותי הרפואה יוקטנו, אלא התוצאות הקליניות ישתפרו והמטופלים יזכו לחוויית טיפול זמינה, איכותית ומותאמת אישית. נראה שהעתיד כבר כאן, והשאלה היא כמה מהר תצליח המערכת הרפואית לאמץ את מהפכת ה-AI שכבר התחילה.
הכותבת היא שותפה ומנהלת תחום בריאות בקרן ההון סיכון Firstime
