דמיינו את התרחיש הבא: אתם מתעוררים באמצע הלילה עם דקירות בחזה, זיעה קרה, הלב דופק בקצב מואץ. אירוע כזה יסתיים היום כמעט בוודאות בחיוג למוקד 101 ופינוי לבית החולים. שם – לאחר מעבר בין נבכי הבירוקרטיה וצוותי רפואה עמוסים – תקבלו אבחנה והפניה להמשך טיפול, כנראה מסטז׳ר צעיר טרוט עיניים, שהשלים זה עתה משמרת של 26 שעות רצופות.
כעת דמיינו כיצד יראה אותו תרחיש בדיוק בעתיד הלא רחוק. אותם סימפטומים, אבל במקום להזמין אמבולנס, האיש יושיט יד אל מכשיר קטן ליד השידה, ויעביר אותו במהירות על החזה. התוצאות מגיעות תוך שניות: מערכת הבינה המלאכותית מאבחנת דלקת קלה בשריר הלב, לא מסכנת חיים, אך דורשת טיפול.
באותם רגעים ממש, ה־AI פותח חיבור ישיר למרכז הרפואי הסמוך למקום מגוריו, כמוהו פזורים עשרות ברחבי המטרופולין. הנתונים מוזרמים אל מרכז השליטה והבקרה – חדר עמוס צגים, הנראה יותר כמו בור חיל האוויר ממחלקה רפואית. שם, צוות רופאים עוקב בזמן אמת אחר אלפי מטופלים, שרובם בביתיהם.
רופאה צעירה מקבלת ״פוש״, התראה על המסך שלה. היא רואה את כל ההיסטוריה הרפואית של המטופל באמצעות ה־״Digital Twin״, התאום הדיגיטלי שלו, שמדמה במדויק את כל הגנום, המיקרוביום ומצבו הפיזיולוגי. בתוך דקות, מערכת ה־AI ממליצה על טיפול תרופתי מיוחד, מותאם בדיוק ל־DNA הספציפי שלו. התרופה, מודפסת במיוחד עבורו במעבדה הממוחשבת של בית החולים, ותגיע אליו הביתה תוך שעתיים.
הוא לא ייצא מהבית. לא יחכה שעות במיון. לא ייחשף לזיהומים של בית חולים. ותוך 48 שעות, יחזור לשגרת חייו הרגילה.
זה לא מדע בדיוני. זהו חזון הרפואה בישראל – והטכנולוגיה והאנשים שיהפכו אותו למציאות פועלים במלוא המרץ, כאן ועכשיו.
המהפכה כבר כאן
״כל מגע ראשון עם מערכת הרפואה, לא רק בבתי חולים אלא בכלל, יהיה אל מול AI״, צופה פרופ' איל צימליכמן, סמנכ"ל טרנספורמציה, חדשנות ו־AI ומנהל מרכז החדשנות ARC בבית החולים שיבא, ״ה־AI יהיה דוקטור זמין, הוא ייתן מענה מיידי ויכווין לנקודה הבאה במערכת״.
צימליכמן מדבר על בתי חולים שיהפכו למרכזי בקרה ממוחשבים, על ניטור 24/7 מסביב לשעון, אבחון בזמן אמת וניתוחים רובוטיים המנוהלים על ידי טכנולוגיית בינה מלאכותית – והוא לא מתכוון לעתיד הרחוק. אלו טכנולוגיות שנמצאות בפיתוח בימים אלו, חלקן כבר מיושמות בשטח ומחוללות כבר היום מהפכה אמיתית.
כיצד? בעיקר באמצעות מרכזי חדשנות רפואיים המהווים חממה לתמיכה בסטרטא־פים ובפיתוח יישומים רפואיים חדשניים – משלב הרעיון, דרך המימון והמו״פ ועד פיתוח המוצר הסופי ויישום הטכנולוגיה הרפואית. ממש כמו ARC, זרוע החדשנות של המרכז הרפואי שיבא.
״ARC נבנתה כזרוע חדשנות בינלאומית, עם שתי מטרות עיקריות״, מחדד פרופ׳ צימליכמן, המנהל אותה מאז הקמתה ב־2019, ״להוביל תהליכים שישנו את הדרך שבה ניתנים שירותי רפואה, ולהפוך את החדשנות למנוע צמיחה שמאפשרת עוד מחקר ועוד פיתוח״.
כיום מקיימת ARC שיתופי פעולה עם סטארטאפים, קרנות הון, משקיעים ומרכזים רפואיים אקדמיים בארץ ובעולם. בפורטפוליו שלה למעלה מ־70 סטרטאפים, היא עוסקת ב־3,600 פרויקטי מחקר ו־3,300 ניסויים קליניים בשנה והיא חתומה עד היום על אקזיטים בהיקף המתקרב למיליארד דולר.
אחת הפלטפורמות המתקדמות שצמחו מתוך ARC וכבר משנות את הרפואה, היא זו של איידוק (Aidoc), שפיתחה טכנולוגיית AI שמפענחת הדמיות רנטגן ו־CT באופן אוטומטי, מסייעת לרופאים בפיענוח ממצאים חריגים ומזהה מצבים מסכני חיים בזמן אמת. במקרה חירום היא תקפיץ לרדיולוג התרעה המבקשת ממנו לפענח בדחיפות את הסריקות החשודות.
איידוק, שנבחרה ב־2022 לרשימת ה־Next Billion Dollar Startups של פורבס ישראל, שווה היום, רק שלוש שנים אחרי, יותר ממיליארד דולר, לאחר שהשלימה גיוס של 150 מיליון דולר, ותחזית הצופה לחברה הכנסות שנתיות חוזרות (ARR) של 100 מיליון דולר השנה.
בראיון לפורבס לרגל בחירתם לרשימה תיארו מייסדיה מקרה שהמחיש עד כמה יעילה ומהפכנית הטכנולוגיה שלהם: ״מטופל בשנות ה־40 לחייו הגיע לסריקת דימות שגרתית״, סיפרו אז. ״הוא הרגיש טוב, ותכנן לחזור לביתו. אך דקות ספורות לאחריה, בעודו מתלבש, נקרא להיכנס בדחיפות לניתוח. אשתו לא הספיקה להבין מה קורה. הוסבר לה שאם לא היו מפענחים את הבדיקה באותו הרגע, הוא היה יכול ללקות בתסחיף ריאתי. אנחנו סורקים ברקע, לא מעניין אותנו מתי רדיולוג אנושי יפענח את התוצאות״, תיארו בחברה. ״במקרה הזה הרופאים היו בהלם: 'איך הצלחתם לעלות על זה עוד לפני שיצא מבית החולים'״.
טכנולוגיה כזו כבר מותקנת ב־1,600 בתי חולים בעולם, ובזכותה ניצלו עד היום אלפי בני אדם. ״בשיבא אנחנו מצילים כמה עשרות מטופלים בממוצע כל שנה באמצעות האלגוריתמים של בינה מלאכותית״, מדגיש פרופ׳ צימליכמן. ״אם אנחנו ניקח את ה־30% הורדה בתמותה ונכפיל את זה ב־1,600 בתי חולים, יש פה טכנולוגיה שמצילה אלפים רבים של אנשים בעולם״.
איידוק אינה הדוגמה היחידה. בשנתיים האחרונות יצאו ממרכז החדשנות של שיבא עוד שני אקזיטים בשווי של מאות מיליוני דולרים: אינוולב ביו־מדיקל (Innovalve Bio Medical), פיתחה טכנולוגיה חדשנית לטיפול בטוח בתחלואה של מסתמי הלב באופן זעיר פולשני ונמכרה ביולי 2024 לענקית המכשור הרפואי האמריקאית אדוארדס לייפסיינסז (Edwards Lifesciences) עבור 300 מיליון דולר במזומן. בלקין ויז'ן (BELKIN Vision), שפיתחה מערכת לייזר מיוחדת לטיפול בלייזר אוטומטי, ללא מגע, בחולי גלאוקומה, נרכשה על ידי אלקון פארמה (Alcon Pharmaceuticals) בעסקה בהיקף של 466 מיליון דולר. שתיהן חברות חדשניות שחוללו שינוי מהותי בתחום פעילותן. הכסף הוא ״תוצר הלוואי״ המתלווה לכך.
״הרווחים לא הולכים לכיס של אף אחד״, מדגיש צימליכמן, ״הכסף מושקע בחזרה במערכת הבריאות, במחקר ומיזמי חדשנות״. זה הרעיון שעומד בבסיס המודל המיושם כיום בעוד 10 מרכזי ARCברחבי העולם – בברלין, בלונדון, בסינגפור ועוד.
סטארטאפ נוסף בה משקיעה ARC הוא אייסאפ (AISAP), שפיתח מערכת יעילה וחדשנית המאפשרת דיקה ואבחון אקו־לב מקיף בנקודת טיפול. ״זאת חברה של בינה מלאכותית שיכולה לפענח צילומי אולטרסאונד״, מסביר פרופ׳ צימליכמן. ״בזכות הפיתוח שלה לא צריך טכנאי או רנטגנולוג מומחה. כל אדם, אחרי הכשרה של בערך שעתיים, יוכל לעשות את הפיענוח – אחות, פרמדיק או מתנדב של השירות הלאומי״.
טכנולוגיה כזו ניתן היה לראות עד לאחרונה רק בסדרות מדע בדיוני כמו ׳סטארטרק׳ – מכשיר קטן שכל אחד יכול להשתמש בו ולקבל אבחנה רפואית מיידית. ״זה ממש לא שונה ממה שראינו בסרטים״, ממשיך הפרופסור לתאר, ״מתמר אולטרסאונד שעולה בערך 150 דולר, שיכול להתחבר לכל טאבלט או טלפון, ובאמצעות ה־AI להפוך כל משתמש לרופא מומחה״.
הפיתוח שלAISAP לבדיקות לב קיבל לפני שנה אישור FDA והוא נמצא כבר בשימוש בארה״ב, כשהפוטנציאל האמיתי לחולל אימפקט אדיר טמון בעיקר בשימוש של הטכנולוגיה במדינות מתפתחות. ״חישבו על כלי כזה במרפאה קטנה באפריקה, שם אין יכולת בכלל להגיע לשום דבר שיאפשר אבחנה של מומי לב או אנאוריזמה בבטן״, אומר פרופ׳ צימליכמן בהתלהבות.
גם באסותא, המכון לדימות הגדול בארץ, דואגים היום להטמיע את טכנולוגיות של המחר. ״אנחנו עושים את רוב בדיקות השד של נשים בארץ, אנחנו עושים PET-CT בכמות יותר גדולה ממכונים אחרים בעולם״, מסבירה ד"ר אורלי פלוצ'ק, מנהלת מערך Medical Informatics, חדשנות ו־AI באסותא. ״הדימות הוא אחת החוזקות שלנו, והפתולוגיה הדיגיטלית שלנו היא דיגיטלית לחלוטין״, היא מספרת.
הדוגמה המרשימה ביותר היא Cerebriu – תוכנת AI שאסותא היתה הראשונה להטמיע בארץ כפיילוט וכיום רושמת שיעורי הצלחה של קרוב ל־100%. ״כשיש MRI מוח בשאלת שבץ, ה־AI עושה סריקה לראות האם יש דימום או אין דימום, והוא מקבל החלטה מהירה. היופי שבזה – הוא עושה את ההחלטה לפני, זה איתור מוקדם של מצבים דחופים״.
״אם ה־AI מאבחן שהמצב תקין – אין צורך בהמשך הזרקת חומר ניגוד ובעוד עשר דקות בדיקה. אם הוא מאבחן בעיה – מתקדמים עם החומר ניגוד״, מסבירה ד״ר פלוצ׳ק. בזכות השימוש במערכת לא מוזרקים חומרי ניגוד מיותרים למטופלים והבדיקה היקרה, הארוכה והמאוד מבוקשת, מתקצרת בעשר דקות – זמן קריטי במונחי דימות המאפשר לשחרר את המכשיר למטופלים נוספים. ״זה חיסכון בזמן, חיסכון כלכלי וגם חיסכון קליני״, היא מסבירה.
החידושים הטכנולוגיים אינם מסתכמים רק באבחון אלא גם בתפעול. באסותא, למשל, מתנסים בשימוש שונה ב־AI: ניהול כוח אדם במשמרות שונות. תוכנה בשם InHouse – שפותחה בתוך הארגון – בוחנת את רמת המומחיות של כל אחות, את הזמן הממוצע שלוקח לה לבצע פעולות שונות, ומנתחת את המורכבות הצפויה של כל מטופל. האלגוריתם מייצר תחזית עומס ומציע הרכבי צוות אופטימליים למשמרות. ״זה יודע להסתכל על האחיות, על המומחיות שלהן, על הזמנים שלוקח להן לעשות פעולות מסוימות, על מורכבות המטופל בתוך התמונה – ועל בסיס כל הדאטה יודע לייעל נכון את תמונת החלוקה הכי נכונה של הצוות אל מול יום הניתוחים״, מתארת ד״ר פלוצ׳ק.
שלוש שכבות של מהפכה
בבית החולים איכילוב, ליאת נדאי ערד, מנהלת מרכז החדשנות לבינה מלאכותית I-NEXT Data, רואה את המהפכה ואת הפוטנציאל העצום בפיתוח ובהטמעה של טכנולוגיות הבינה המלאכותית ברפואה, בשלוש רמות של טרנספורמציה.
הראשונה היא לעשות את הרפואה של היום בצורה פשוטה, יעילה ומדויקת ויותר. ״איכילוב הוא בית החולים היחיד בארץ ומהראשונים בעולם שהעלה את הדאטה שלו לענן״, אומרת נדאי ערד, ״יצרנו בשותפות עם AWS פלטפורמת דאטה בענן אליה מעבירים את הדאטה מהמערכות השונות, ומייצרים משהו שהוא Near-real-time, מאוד מדויק, מאוד מסונכרן. הרופאים רצים לזה, אנחנו באלפי כניסות ביום למערכת. ואנחנו ממש רואים כל יום תוצאות קליניות של שיפור בבית החולים״, היא מתארת.
״השכבה השנייה היא שימוש של אנשי הרפואה ב־AI לשיפור ההחלטות. לעשות אינטגרציה של מה שקרה ב־24 או 48 השעות האחרונות, ולקבל את ההחלטה קדימה. השכבה השלישית היא רפואה אחרת – מותאמת אישית. זאת היכולת בעצם להתאים לכל מטופל או מטופלת את הטיפול המתאים. כל הדברים האלה הם רפואה שאין אותה היום. רפואה מסוג אחר״.
ואיך זה ייראה בפועל? איך תיראה אותה ׳רפואה אחרת׳?
״היום כשמטופל נכנס לרופא, הדבר הראשון שקורה זה איסוף נתונים. הוא מסתכל על המטופל, על בדיקת הדם שלו או הצילומים שלו וכו'. ברפואת האחרת איסוף הנתונים עובר למשהו שהוא בכלל במימדים ובמרחבים אחרים, מכיוון שעכשיו המכונה יכולה להסתכל על הדאטה של המטופל מהיום שבו הוא נולד – ובמקביל להסתכל על סוגים שונים של דאטה שבכלל לא קשורים לבדיקות כמו דם או צילום חזה. אלה מרחבים שקשורים לגנטיקה, להיסטוריה הרפואית של כל המשפחה. כמות הדאטה אינסופית״.
אז הדאטה כבר בענן עוד לפני שהמטופל מגיע לבית החולים.
״בדיוק. זה לא קורה רק כשהוא בא. בכל רגע נתון יש תאום דיגיטלי בענן. הנתונים נאספים כל הזמן – משעונים חכמים, חיישנים או בגדים חכמים, ממאגר הדאטה של קופות החולים שלך, מהרופא בחו"ל כשנפלת בסקי. כל הדאטה הזה נמצא כל הזמן – ובמפגש שלך עם בית החולים, הוא משמש לטיפול".
בתי חולים קטנים, חכמים ורובוטיים
תרגום נוסף של אותה ׳רפואה עתידנית אחרת׳ הוא פיזי, ומתקשר לאופן שבו ייראו בתי החולים בעתיד, או נכון יותר – איך לא ייראו. ״הם יהיו הרבה יותר קטנים ממה שאנחנו רגילים לראות היום״, מתאר מנהל זרוע החדשנות בשיבא, פרופ׳ צימליכמן. ״במרבית הדברים שקיימים בבתי החולים של היום, פשוט לא יהיה צורך״.
״זה יקרה ראשית כל כי בעתיד, בזכות הטכנולוגיה, הרובוטיקה וה־AI, נוכל להמיר הרבה יותר שירותים לקהילה״, הוא צופה. ״קח את הטכנולוגיה של אייסאפ למשל. אם אפשר לעשות בדיקות כאלה במרפאה, אין שום סיבה להביא את החולה לבית חולים.
״בעתיד נעסוק הרבה יותר במניעה, מה שייתר מראש פינוי של מטופלים לבית החולים בגלל אירועים של שבץ מוחי, מחלות לב או בעיות מסכנות חיים אחרות, שהן כיום ממש ׳הלחם והחמאה׳ של הרפואה הדחופה והסיבות השכיחות ביותר לאשפוז בבתי חולים. כבר היום אנחנו רואים ירידה משמעותית בכך.
״במקביל לכל אלה, גם האשפוז שמתרחש היום בבתי חולים יעבור הביתה, כשהטכנולוגיה תאפשר לנו להעביר יותר חולים, ברמת מורכבות יותר גבוהה, לאשפוז ביתי. בית החולים של העתיד בעצם יעקוב אחרי מטופלים מאושפזים שיכולים להיות פיזית בבתים״, מתאר צימליכמן, ״כך שבעתיד, אין יותר משמעות למיקום הגיאוגרפי של החולה״.
המחקר הרפואי תומך בכך. צימליכמן מספר על מחקר שפרסמה שיבא שהוכיח כי אשפוז בבית באמצעות טלה־רפואה, עם צוות שעוקב אחרי החולים דרך מערכות ומכשור לניטור רציף (Continuous monitoring) הראה תמותה נמוכה יותר מאשר חולים שאושפזו בבית חולים רגיל. יש לכך יתרונות כמו אפס זיהומים נרכשים, פחות נפילות, וכמובן שביעות רצון גבוהה יותר של המטופלים שמעדיפים את סביבתם הביתית הנוחה.
ניתוח מורכב בתוך פחות משעה
״מי שיצטרך להיות פיזית בבתי חולים הם החולים המורכבים, חולי טיפול נמרץ וטראומה למשל״, הוא אומר, ״לכן בבתי חולים בעתיד יהיה בעיקר טיפול נמרץ – זה פשוט יהיה טיפול נמרץ גדול, כי כל מי שלא דורש טיפול נמרץ יהיה בבית”.
גם הניתוחים ישתנו לחלוטין. רובם יצאו לקהילה ולא יתבצעו בבתי חולים כפי שאנו מכירים אותם. ״נראה הרבה יותר מרכזים כירורגיים בקהילה וכמו שרפואת המשפחה יצאה לקהילה וכוללת היום הרבה יותר שירותים רפואיים מבעבר, גם הכירורגיה תעבור לרפואה הקהילתית. ניתוחים שהיום דורשים שלושה ימי אשפוז ואורכים בערך 6 שעות, ב־2040 ייארכו 45 דקות בלבד. המטופל ייכנס לניתוח בבוקר וישתחרר הביתה עוד באותו היום. זאת תהיה המסה הקריטית של הניתוחים. ניתוחים מורכבים, כמו השתלות, נפגעי טראומה וכדומה, יישארו בבתי החולים, אבל אלא יהוו רק עשירית מהניתוחים״, הוא צופה.
זה יקרה בעיקר בזכות החדשנות בעולם הכירורגיה – עם הרבה מאוד רובוטיקה ובינה מלאכותית. הרובוטים יעבדו בצורה אוטונומית, כשבן האנוש נמצא שם רק כדי לפקח. ״90% מהניתוח יהיה באוטו־פיילוט", מתאר פרופ׳ צימליכמן, ״והכירורג יהיה שם רק כדי לתת הכוונה או לקבל החלטות ב־Real Time״.
ד״ר אורלי פלוצ׳ק, מנהלת מערך מדיקל אינפורמטקיס חדשנות ו־AI באסותא, לוקחת את תרחיש הרפואה העתידנית אפילו צעד אחד קדימה. ״אין ספק שהמכשור הלביש יהווה חלק משמעותי מהעולם שלנו בעתיד״, היא פוסקת. ״אני מדברת על ניטור ביתי מלא של הכול – מהרמה של ׳מה המטופל אכל, מה הערך הקלורי שהוא הכניס, מה זה עשה לסוכר שלו שעה אחרי׳ ועד ׳האם הוא נפל בבית וצריך כעת להזעיק אמבולנס׳. כל הפעילות היומיומית שלנו תהיה מפוקחת ומנוטרת – נשימה, דופק, תזונה… הכל. לזה מצטרפת כעת שכבת ה־AI, עם תוכנות שייעלו דרמטית את כל העבודה הרפואית – וזה יקרה יחסית בטווח המאוד קרוב.
"לכל אלה אני מוסיפה את זרוע הרובוטיקה. אם אני מסתכלת עשור קדימה, אני בהחלט רואה ׳בתי חולים רובוטיים׳, המתופעלים ברמה היומיומית בעזרת רובוטיקה, בשילוב AI ודאטה שזורמת לכל המערכות הללו בעזרת ניטור ביתי חכם.
״בטווח הקצר, הרובוטיקה כבר קיימת והרעיון של רובוטיקה בכירורגיה הוא כבר מציאות. צריך עוד שיפורים, ועוד לדייק את הפעילות ואת היכולת לעבוד מרחוק. שילוב ה־AI לתוך הרובוטיקה – זה השלב הבא״, היא צופה, ״רובוטיקה שהיא כלל המערך הרפואי של המטופל – בין אם זה ברפואה ראשונית, הכי נגישה למטופל, ובין אם זה בקליטה של מטופל בבית החולים, וגם בתהליכים לוגיסטיים ורפואיים ראשוניים בתוך בית החולים״.
אז מעבר לחדר הניתוחים – את מדברת ממש על רובוטים דמויי אדם, שממש יוצרים את הקשר בפגישה עם המטופל?
״יוצרים את הקשר, מאבחנים אבחנות ראשוניות, עושים קבלה עם דיאגנוזה ראשונית, כותבים תקציר רפואי, ממליצים על טיפול תרופתי, עושים מוניטורים 24/7. זה השילוב של רובוטיקה עם Real-time Data, עם אלגוריתמים רפואיים מפותחים״.
פרויקט ניסיוני, בדומה לחזון אותו מתארת ד״ר פלוצ׳ק, קורם בימים אלו עור וגידים במרכז הרפואי שיבא, שם פועל כפיילוט ניסויי בשלבי מחקר ׳פרויקט K׳ – חדר מיון ראשון מסוגו בעולם המבוסס כולו על בינה מלאכותית. ״החולה עובר את כל המהלך כמעט בלי מגע של בן אנוש״, מתאר ראש זרוע החדשנות בבית החולים את הפרויקט החדשני המתנהל בשיתוף פעולה עם מיקרוסופט ישראל ו־KPMG.
״הוא מדבר מול אווטאר AI שמתחקר ומאבחן אותו על־ידי סדרה של שאלות מנחות, ושולח אותו לבדיקות דם, אק״ג או צילום חזה למשל. כשהבדיקות חוזרות ה־AI מספר לו מה האבחנה ומה הצעדים הבאים לטיפול. זה כבר קורה היום בשיבא״.
מערכת הבינה המלאכותית מחליפה את הצוותים הרפואיים ומבצעת את כל שלבי מיפוי ואיסוף הנתונים הרפואיים בשלב קבלת המטופלים והטיפול הרפואי במחלקה לרפואה דחופה – היא מנתחת אותם ומציגה לרופא סיכום מקיף, הכולל פיענוחים ואבחנות ראשוניות. ״לכל אורך התהליך נמצא רופא מאחורי הקלעים שמאשר כל החלטה לפני ביצוע״, מבהיר צימליכמן.
מחשוב קוונטי ורפואה מותאמת אישית
אבל עם כל הכבוד לחידושים האחרונים ולפלטפורמות ה־AI המדוברות, ייתכן מאוד כי הקפיצה הגדולה באמת עוד לפנינו. זו תתרחש עם הטעמתה של טכנולוגיית מחשוב ״חיזרית״ כמעט, המתחברת לעולמות הפיזיקה הקוונטית. מחשוב מהיר ומתקדם, בעל כוח עיבוד עצום לפתרון בעיות מורכבות במיוחד, שיאפשר בעתיד לפתח תרופות חדשות, באופן מהיר וממוקד, מותאמות DNA לכל מטופל על פי מיפוי הגנום האישי שלו.
״המחשוב הקוונטי ייצור עוד קפיצת מדרגה מאוד משמעותית בעולמות הרפואה״, מציין צימליכמן. ״היום יש לנו היקף מידע אדיר, שמגיע ממקורות שונים, בלי יכולת לעשות סינתזה בין המקורות״. בעתיד, מערכת טכנולוגית־רפואית סופר מתקדמת תדע לשלב את כל הדאטה הרפואית ובדיקות המעבדה של המטופל, את כל הדימות שלו – אם זה MRI, CT או אולטרסאונד, צילומי וידאו מקולונוסקופיה, ואת כל המידע הגנומי – הכל ביחד ימוזג לכדי תמונה רפואית ברזולוציה חסרת תקדים.
״נצטרך יכולת מחשוב מאוד משמעותית, פי כמה ממה שקיים היום, כדי לעשות סינתזה כזאת ולקבל תובנה מלאה על המטופל״, מסביר צימליכמן, ומזכיר כי כיום, חרף ההתקדמות שנרשמה בעשורים האחרונים, 90% מהגנום האנושי עדיין לא מפוענח. ״גם פה נצטרך יכולות של מחשוב קוונטי כדי להבין את כל הדינמיקה, ובאמת להגיע למצב שאנחנו יכולים לעשות אבחנה מדויקת ולטפל בצורה מדויקת שהיא מותאמת למטופל״.
כאן נכנס לתמונה התאום הדיגיטלי (Digital Twin). ״זו סימולציה שרצה על הבן אדם האמיתי ומדמה מצב טיפולי אופציונאלי״, הוא מסביר. ״אם אני עכשיו רוצה לדעת איך חולה יגיב לטיפול, אני יכול לתת את הטיפול לתאום הדיגיטלי שלו ולדעת בדיוק מה יקרה, ואז להחליט. אם נצליח לקחת את כל אותן שכבות מידע, ובאמצעות מחשוב קוונטי לחשב בעצם תאום דיגיטלי מלא, מדויק ב־100% לחולה אמיתי, אז באמת נוכל להגיע לרמה הכי גבוהה של מה שאנחנו קוראים רפואה מותאמת אישית.”
וכשזה יקרה, אנשי הצוות הרפואי יוכלו באופן תיאורטי ל׳הדפיס תרופה׳ ספציפית לכל מטופל, מותאמת בדיוק ל־DNA המיוחד שלו, למיקרוביום שלו ולמטבוליזם הייחודי של כל אחד ואחד.
לדעת ליאת נדאי ערד, שצברה שנים רבות של ניסיון, בין השאר כמפקדת יחידת הסייבר של 8200 – העתיד הזה הרבה יותר קרוב ממה שאנו חושבים. ״כל הדברים היפים יקרו, אבל אין להם קשר למחשוב קוונטי״, היא פוסקת.
כלומר כבר עכשיו קיימת הטכנולוגיה המסוגלת לתמוך בתרחישים האלה?
״בהחלט. האתגר הוא לא בפערים הטכנולוגיים. האתגרים הם אתגרים של תרבות, של שינוי חשיבה, של הכשרה, רגולציה, ניהול סיכונים ושל ניצול נכון של הטכנולוגיות למה שהן יכולות לעשות. העתיד של עולם הרפואה המתואר עוד לא כאן לא כי הטכנולוגיה איננה זמינה, אלא מכיוון שעולם הרפואה נמצא עדיין רק בתחילת המפגש שלו עם הטכנולוגיה.
"הרפואה לא תעשה ״Giant Leaps״ כאלה. היא לא בנויה ככה. בסוף מדובר פה בחיי אדם – לכן היא תעשה צעד אחר צעד אחר צעד. קפיצות אדירות קדימה לא פוגשות את המציאות – לא כי הן לא נכונות, אלא כי הן לא מאפשרות את תהליך ההתפתחות הנכון שהרפואה צריכה כדי להחזיק שתי רגלים יציבות על הקרקע, וכדי שהאנשים שאנחנו מטפלים בהם יקבלו את הטיפול הראוי והבטוח ביותר ולא ניקח עליהם סיכונים גדולים מדי״.
עם המבט קדימה
״בכל מהפכה יש סכנות, ואנחנו צריכים להיכנס למהפכה הזאת בצורה זהירה ומפוקחת״, טוען פרופ׳ צימליכמן שמדגיש את חשיבות מה שהוא מכנה Responsible AI. ״יהיו תקלות, נראה טעויות, נראה פגיעה במטופלים שתתרחש בגלל שאנחנו סומכים על מערכות בינה מלאכותית או טכנולוגיה כזאת או אחרת. אנחנו חייבים לצמצם את זה כמה שניתן, ועדיין להתקדם קדימה״.
גם הרגולציה צריכה לעמוד בקצב ולהתעדכן בהתאם לקצב הקידמה שמתפתחת בקצב מסחרר. ״משרד הבריאות עוסק היום בכתיבת פרקים חדשים של רגולציה בעולמות ה־AI, במטרה לוודא שהרגולציה מתאימה את עצמה לשינוי״, הוא מספר.
ד"ר פלוצ'ק מסכימה: ״האתגר המיידי הוא היכולת לתת ל־AI לקבל החלטות ולסמוך עליו שהוא מקבל את ההחלטות הנכונות. לדבר הזה צריך רגולציה מוסדרת של ארגוני הבריאות בעולם, וזה עוד לא שם״, היא טוענת.
כיום, לדבריה, הכלי מתקדם בהרבה ממה שהרגולציה מאפשרת: ״אני לא מדברת רק על השימוש של AI, אלא גם על השקיפות של מהי רמת הדיוק של ה־AI. אנחנו מבינים את החוזקות שלו, אבל עוד לא ברור לנו איפה נקודות הכשל שלו. איפה הוא יהיה צודק ואיפה יטעה, איפה הוא ידע לתת מענה ואיפה לא״.
לטענתה יש בכך סיכון בשני מישורים – ״ראשית, ישנה סכנה שהמטופל יסמוך על ה־AI ולא ילך לרופא שלו במצבים שדורשים זאת. הסכנה השנייה היא שהרופא יסמוך על הדאטה של AI מבלי להפעיל שיקול דעת.
״המטרה היא להפוך את דרך המחשבה של דור העתיד של הרופאים, לרופאים ש״חושבים אחרת״, היא מסבירה, ״שלוקחים את הכלי המדהים הזה, אבל לא שוכחים את צורת עיבוד המידע שלהם עצמם ולא מסתמכים לגמרי עליו.
״וגם בהיבט הזה אנחנו עדיין לא שם ביכולת של הרופאים להתמודד עם עולם שבו יש את כל הדאטה שמונגשת בצורה כל כך ברורה. איך נדאג שהמחשבה של הרופאים תתנוון, והם יישארו עם מחשבה פתוחה, חוקרת ומעמיקה.
"כמו שלימדו אותי לזכור דברים בעל פה – יש בזה חשיבות עצומה. כי הקטגוריזציה היום של המוח שלי כשאני פוגשת מטופל פועלת בצורה מסוימת, והיא עדיין פועלת ככה. ה־AI רק עוזר לי לדייק, לחדד, לקצר תהליכים. זה כבר לא יהיה המצב בעתיד אם ניתן לבינה המלאכותית לקבל החלטות במקומנו. כאן טמון האתגר הגדול ולפי זה נצטרך לראות איך אנחנו מכשירים את דור הרפואה של העתיד״.
בחזרה לעתיד
בינתיים, לדעת כל מומחי הרפואה, נראה כי אנו מתקרבים בצעדי ענק אל עבר רפואה עתידנית שנעה על גבי כלי בינה מלאכותית, מכשור רובוטי סופר מתקדם וטכנולוגיה מחשוב קוונטית מתקדמת.
מן הצד השני, חשוב להרגיע. רוב המומחים כיום תמימי דעים כי חרף ״תרחישי האימה״, לא נראה את המכונות מחליפות את האדם. אין פה תרחיש דיסטופי של עולם נטול בני אנוש, קר, מנוכר וסינתטי. בקצה השני, בצד השני של המסך שמשדר את הנתונים, או על הרובוט המנתח הפועל על פי פקודות של תוכנה מבוססת בינה מלאכותית, יישאר, גם עוד עשורים מהיום, אדם בשר ודם שיפקח על כל המתרחש.
״האסטרטגיה היא בדיוק לראות איך אנחנו מחברים את השניים ביחד – איפה ה־AI חזק יותר וצריך להוביל, ואיפה האנוש חזק יותר וצריך להוביל״, מסכם פרופ׳ צימליכמן. ״והשילוב של שניהם ביחד ייתן משהו שהוא הרבה יותר חזק, הרבה מעבר למה שאנו יכולים לדמיין כיום״.
