"לא כל מי שמסתכל על קרחון יודע שרובו למעשה נמצא מתחת למים. גם אלה שיודעים לא תמיד שואלים מה קורה שם, בחלק הלא נראה. הם מסתפקים בהסתכלות על מה שבחוץ ומתרשמים ומסיקים מסקנות רק מזה. אותו הדבר קורה עם דאטה. יש כל-כך הרבה מידע שמסתתר במחשכים אבל אנחנו לא מגיעים אליו, כי אנחנו שואלים את השאלות שברורות לנו, ולא את אלה שאנחנו לא יודעים לשאול. המנטרה אומרת 'חשיבה מחוץ לקופסה', אבל יש גבול לכמה רחוק ממנה יכול להגיע המוח האנושי".
את הדברים האלו אומר צביקה גולדרייך, מנכ"ל חברת Opisoft. כמי שאמון על פעילות הממוקדת ב-Big Data ונסמכת על טכנולוגיות מתקדמות של אינטליגנציה מלאכותית ולמידת מכונה, הוא נחשף באופן תדיר גם לחלק התחתון והנסתר של הקרחון. בעזרת שינוי התפיסה והחשיבה, כך הוא מאמין, נוכל לחפש את השאלות הפחות ברורות, שיספקו לנו תשובות מתקדמות יותר. התשובות האלו יכולות להציל חיים, לא פחות.
חוכמת ההמונים וביג דאטה
תשאלו, למשל, את דברה קוגן. האם הניו-יורקית הביאה ב-2011 את בנה לרופא המשפחה לאחר שהילד סבל מחום גבוה ומפריחה על הגוף. הרופא פסק שמדובר בנגיף חולף. ליתר ביטחון הוא שלח את הילד לבדיקות דם והורה לאימו לחזור עם התוצאות עוד כמה ימים. את קוגן האבחנה הזאת לא סיפקה. היא הרגישה שיש שם יותר מזה, צילמה את הפריחה של בנה והעלתה לרשת. שלושה גולשים הגיבו לפוסט שלה באומרם שייתכן ומדובר במחלת הקוואסאקי, שחוסר טיפול בה עלול לגרום לפגיעה בעורקים הכליליים, ליצור מפרצות כליליות ולגרום להיצרויות של העורקים. קוגן מיהרה לבית החולים, שם הסתבר שהאבחון האינטרנטי היה נכון יותר מזה של הרופא. בנה טופל וניצל בזמן.
"זו דוגמה קלאסית למה שקרוי כיום 'חוכמת ההמונים', אבל זהו גם סוג של ביג דאטה", מציין גולדרייך. "המוני אנשים והמון מידע שנמצא ברשת ומחכה שיאספו אותו בצורה זו או אחרת. למעשה, עולמות הביג דאטה התחילו כבר בראשית ההיסטוריה שלנו. התחלנו לצבור מידע עוד מכתבי החרטומים על הקירות. היום אנחנו מאחסנים את הדאטה בעלות אפסית בהארד-דיסקים ענקיים. כולם שומרים ואוגרים את כל המידע, אבל הבעיה היא שלפי מחקרי שוק רק 5% מהמידע הנאגר בא לידי ביטוי בעולמות האנליטיקה ובשימוש עסקי בארגונים.
"גם למידע בו משתמשים לא תמיד ניגשים בצורה נכונה. בעולמות המסורתיים הייתה לנו טכנולוגיה שנכנסה לתוך הארגון ועל בסיסה חיפשנו מה אפשר לתחקר ממנו וכיצד להשתמש בו כדי לראות את הנתונים בצורה טובה יותר. בתחום האנליטיקה אנחנו הופכים את היוצרות: מחפשים מקרה משתמש, לוקחים סוגיה שאנחנו לא מבינים עד הסוף ובעזרת סריקות חכמות של ביג דאטה מחלצים את התובנות שלא היינו יכולים להגיע אליהן רק על בסיס המוח האנושי".
תובנות קריטיות
התובנות עליהן מדבר גולדרייך יכולות להיות, כמובן, מכל תחום. חברת שיווק שהריצה במערכת ביג דאטה את כל נתוני המרקטינג שלה גילתה שני נתונים מעניינים: נשים נטו לקבל את ההצעה השיווקית. גברים שענו להצעה באמירה "אני צריך להתייעץ עם אשתי" - לרוב לא הגיעו לכדי סגירת עסקה. מכך הבינה החברה שעדיף לה לטרגט ישירות את הנשים.
זוהי תובנה נחמדה, אך ביג דאטה יכול להגיע לתובנות חשובות עוד יותר, קריטיות אפילו. בכל שנה מתים בישראל כ-5,000 איש כתוצאה מזיהומים נרכשים. חולה מגיע לבית חולים עם בעיה מסוימת, שיכולה להיות גם מינורית למדי, אך הסביבה עתירת החיידקים מדביקה אותו במשהו אחר לגמרי שמסתבר כקטלני. ב-Opisoft שמו למטרה להילחם בבעיה הזאת בעזרת ביג דאטה. החברה זיהתה, מדדה ותיעדה את כל מקרי הזיהומים הנרכשים באחד מבתי החולים בישראל. היא אספה את המידע הרב שהצטבר במוסד במהלך השנים, שילבה אותו בתוך המערכת שלה ובסיוע צוות רפואי בנתה חוקה המאפשרת לנתח את הטקסט ולקודד את כל המקרים שהוזנו. חיבור כל הנקודות הללו לקווים ברורים באמצעות המערכת לימד על סוגים שונים של חוקיות. למשל, חולים שמגיעים עם מצב רפואי מסוים הם פחות חסינים לנגיפים ויראליים. חולים עם נתונים מסוימים בבדיקות הדם, דופק וחום - נמצאים בהסתברות גבוהה יותר להידבקות בזיהום נרכש. ההבנות האלה מאפשרות למערכת של Opisoft לדעת מתי להרים דגלים אדומים ולהזהיר את הצוות הרפואי מסכנת הדבקה של חולה מסוים.
"משימת איסוף הנתונים לא הייתה קשה במקרה הזה מכיוון שמלכתחילה אדם מאושפז הוא אדם מנוטר", מבהיר גולדרייך. למערכת נשאר לנתח את הנתונים ועל בסיסם לחזות ולמנוע זיהומים נרכשים. כשהמערכת מרימה דגל - הצוות הרפואי יכול לקבל שורה של החלטות שינמיכו את הסיכון: להעביר את החולה לאשפוז באגף אחר, להשתמש בציוד שונה וכדומה. זה גם מאפשר להם להבין שאם פתאום עלה לו החום - זה לא בהכרח נובע מהמחלה עמה הגיע לבית החולים, אלא ששיש סבירות גבוהה שמדובר בהדבקה, כי מדובר בחולה 'מועד לפורענות'". ב-Opisoft עובדים על הפרויקט הזה כבר כמה שנים, והוא כבר מיושם בבית החולים "שיבא" ובמרכזים רפואיים נוספים. במהלך 2020 תיבחן לעומק השפעת המערכת ומידת הצלחתה בצמצום אחוזי ההידבקות.
כיצד עוד יכול הביג דאטה להשפיע לטובה על מערכת הבריאות?
"ניתוח ואנליטיקה יכולים לשפר אזורים שונים בעולם הבריאות. צריך לזכור שבתי חולים הם לא רק גופים שאמורים לתת את השירות הרפואי הטוב ביותר, אלא גם גופים עסקיים לכל דבר ועניין. אלה שני דברים שלא תמיד עולים בקנה אחד. ביג דאטה יכול לסייע לחבר את שני הקצוות הללו. למשל, אנליטיקה שתנתח איזה סוג חולים מגיעים לאשפוז חוזר ומתי נכון לא למהר לשחרר את החולה באשפוז הראשוני. זה ייעל את הטיפול ויחסוך ימי אשפוז חוזר. ניתוח מסע הטיפול בחולה - מהרגע שהוא נכנס לבית החולים ועד שייצא ממנו - יכול גם כן לשפר את תפוקות הצוות הרפואי ולחסוך כסף רב. כמובן שגם החולה יצא נשכר מזה.
"צריך גם לחשוב איך מנתחים סביבה של חולה. יש אלמנטים גנטיים וסביבתיים שמשפיעים, למשל, על הסיכוי שיידבק שוב במחלה ממנה נרפא. כשנדע מה הטריגרים להידבקות חוזרת - נדע גם להתגונן מהם ולחסוך למטופל את החולי ולבית החולים את האשפוז. כדי להצליח לנתח את כל אלה עלינו לשנות את כיוון התפיסה והחשיבה ולהתחיל לחפש את השאלות שאנחנו לא חושבים עליהן. צריך לתת לדאטה לעזור לנו לשאול את השאלות הנכונות. אם נעבור ממצב של לשאול את השאלה למצב של לחפש את זו הנכונה - נוכל לשאול את מה שלא היינו שואלים קודם, להתקדם ולהגיע למקומות טובים יותר ולהציל חיים".
פתרונות בעולמות ה-BI, ה-Big Data וה-Analytics
חברת Opisoft מקבוצת SQLink החלה את דרכה מתוך רצון להפוך את הידע הנצבר בארגונים לכלי עסקי המסייע להם לקבל החלטות, לחזות את העתיד ולשפר את התוצאות.
Opisoft מובילה בתחום עם 28 שנות הצלחה, מעל 200 מומחים, עשרות פתרונות מתקדמים, מאות לקוחות מרוצים ומגוון פרויקטים ייחודיים וחדשניים עבור קשת רחבה של צרכים: איסוף מידע מבוסס ענן, חיזוי וניתוח אתגרים עסקיים, תצוגות מידע מתקדמות ועוד.
