רשמי בארה”ב: שירותי הבריאות ישתמשו באינטליגנציה מלאכותית

פלטפורמת ההדמיה הרפואית של Arterys אושרה לשימוש כדי לסייע לרופאים לאבחון בעיות בלב. היא משתמשת ברשת עצבים מלאכותיות בעלת יכולת למידה עצמית, שלמדה מ-1,000 מקרי מבחן עד כה, ותמשיך לשפר את הידע שלה ולהבין כיצד הלב עובד בכל מקרה אותו היא בוחנת.

כדי לקבל את האישור ממנהל המזון והתרופות האמריקאי (FDA), האפליקציה היתה צריכה לעבור מבחנים כדי להראות שהיא יכולה לייצר תוצאות במידת דיוק לפחות כמו שבני אדם מסוגלים לדייק. ההבדל המרכזי ביניהם הוא של-Arterys לוקחות בממוצע 15 שניות כדי לייצר תוצאה למקרה אחד, מה שלאנליסט מקצועי אנושי ייקח בין 30 דקות לשעה של עבודה.

Arterys הוקמה על ידי ארבעה מייסדים שנפגשו באוניברסיטת סטנפורד. השימוש העכשווי של הפלטפורמה שלהם (אחרות מתוכננות גם כן), הוא לסייע לעזור לרופאים כיצד הלב מתפקד, באמצעות מתן הערכות מדויקות של נפח חדרי הלב, מה שמאפשר הערכה מדויקת יותר של המצב הבריאותי של האדם.

המייסד השותף פביאן בקרס, מספר כי זהו צעד גדול. "זו הפעם הראשונה שהדרך הזו של הדמיה אושרה לאפליקציה קלינית. זה באמת יכול לסייע למהלך העבודה הקליני לעבור לענן וללמידה עמוקה, ולעשות משהו חשוב. זה פותח את האפשרויות, וקובע תקדים למה שאפשר לעשות".

לאחר בחינת 1,000 מקרי המבחן ככריית מידע, Arterys Cardio DL הריצה אלגוריתמים של למידה והתוצאה היתה בערך 10 מיליון חוקים שמבוססים על חיבורים שהיא מצאה בתוך הדאטה. המטרה שלה היא להיות מסוגלת לזהות ולאפיין בעיות ללא התערבות ידנית. יחד עם זאת, המטרה היא לא להחליף רופאים, מדגיש בקרס, אלא להציע להם כלים שיסייעו להם לעשות זאת בצורה אפקטיבית יותר.

"אנחנו מנסים להפוך את זה לכמותי ולבר שמונע על ידי דאטה. התחלנו עם הלב מאחר שהוא אחד האיברים הקשים ביותר – וכעת אנחנו יודעים שאנחנו יכולים לעשות את זה, כך שנוכל להשתמש בזה באזורים רבים אחרים.

האתגר הבא של Arterys: סרטן | צילום: fotolia

הפלטפורמה של Arterys היא מבוססת ענן. זה חשוב מאחר שהיא מאפשרת לרופאים לצפות במידע מכל העולם, אשר Arterys תמשיך ללמד את עצמה ממנו. עם הזמן וכאשר יהיה מספיק דאטה, היא תהיה מסוגלת להראות יום אחד שהיא לא רק יכולה להיות מדויקת כמו בני אדם, אלא אף להיות מדויקת יותר מהם.

אך מאחר שהמידע רגיש ואישי מאוד, ישנם כמה אתגרים ייחודיים שצריך לקחת בחשבון. "שווי שוק ההדמיה רפואית הוא כ-3 מיליארד דולר והוא מבוסס על 'תחנת עבודה' – האם יש תעשייה אחרת משירותי הבריאות שעדיין משתמשת במילה 'תחנות עבודה'?", שואל בקרס.

"ניסינו להבין מדוע הענן לא אומץ בידי שירותי הבריאות באותה הדרך שהוא אומץ למשל בפינטק, וגילינו שזה היה הפחד מפיראטיות של מידע – אתם יכולים להיות גוגל, ג'נרל אלקטריק או כל מותג בעולם, אבל בית חולים לא הולך להרגיש בנוח מבחינת שליחה של המידע הבריאותי האישי (PHI) שלכם לענן", הוא מסביר.

הפיתרון היה מערכת שידועה כשירות PHI שמאפשרת להסיר מידע אישי מהמידע של ההדמיה בנקודה בה הוא נאסף – בדרך כלל בבית החולים. כאשר משתמשים מורשים של המערכת – רופאים או צוות רפואי אחר עם הרשאה לצפות בנתונים אישיים – מתחברים, היא תופסת את מידע ההדמיה ואת התוצאות האנליטיות מהענן של Arterys, ואת ה-PHI מהשרת המאובטח של בית החולים, ובונה את זה מחדש. Arterys עצמה מעולם לא מקבלת מידע שאפשר להשתמש בו כדי לזהות אנשים אינדיבידואלים.

מערכות אישור כמו זו, מגובות על ידי קידוד ופרוטוקולי העברה מאובטחים, בוודאי ישחקו תפקיד עולה בהתגברות על בעיות הקשורות לאכסון וניתוח מידע אישי. אישור ה-FDA לפיתרון של Arterys הוא עוד צעד חשוב קדימה.

הפוטנציאל העצום ליישום מערכות למידה לכמות העצומה של מידע של תמונות דיגיטליות שנאסף על ידי ציוד סריקה רפואי, כבר נידון זמן מה. אך כעת ש-Arterys קיבלה אישור, זה פותח את הדרך ליישומים רבים אחרים של הטכנולוגיה פורצת הדרך הזו.

Arterys עצמה נמצאת כבר בדרך לייצור האפליקציה הבאה של הטכנולוגיה שלה – והפעם סרטן הוא בין האתגרים שהיא מכוונת אליהם. כאשר אישור ה-FDA מסמל התלהבות מתמשכת מצד ממשלות לתמיכה בשימוש של אינטליגנציה מלאכותית ולמידה חישובית, אפשר בוודאי לצפות לפריצות דרך נוספות בקרוב.