שימוש בבינה מלאכותית כדי לפתור את בעיית "העדפת הקו העליון"

(דן טרי) - בינה מלאכותית פותחת פוטנציאל עצום בתחום הבריאות וטיפול רפואי מרחוק, במיוחד עבור מדינות בעלות הכנסה נמוכה ובינונית.

טכנולוגיה, בינה מלאכותית (AI) וביג דאטה מעצבים מחדש את עתידן של תעשיות רבות, כאשר שירותי הבריאות מתגלים כתחום מבטיח. בפורום הבריאות של וייטנאם 2025, דנו מומחים בפוטנציאל ובאתגרים של בינה מלאכותית וביג דאטה באבחון וטיפול רפואי.

הפורום, תחת הכותרת "נתוני עתק ובינה מלאכותית באבחון וטיפול רפואי", התקיים בין ה-21 ל-22 ביולי, ואורגן במשותף על ידי איגוד המדענים והמומחים הווייטנאמים העולמי (AVSE Global) ובית החולים הצבאי המרכזי 108.

האירוע מפגיש מומחים מובילים בארץ ובחו"ל כדי לחלוק חזונות וחוויות לשיפור איכות שירותי הבריאות בווייטנאם.

בינה מלאכותית: פותחת עידן חדש של שירותי בריאות

פרופסור גיא מרקס, נשיא האיגוד הבינלאומי נגד שחפת ומחלות ריאות ופרופסור באוניברסיטת ניו סאות' ויילס (אוסטרליה), סיפק תובנה כיצד בינה מלאכותית וטכנולוגיות מתקדמות יכולות להתמודד עם האתגרים הטבועים בבריאות העולמית, במיוחד במדינות בעלות הכנסה נמוכה ובינונית כמו וייטנאם.

פרופסור גיא מרקס, נשיא האיגוד הבינלאומי נגד שחפת ומחלות ריאות, ופרופסור באוניברסיטת ניו סאות' ויילס בפורום (צילום: BTC).

"שיטות ניהול בריאות מסורתיות מהמאה ה-19 הפכו למיושנות, מה שסיבך את מתן שירותי הבריאות כיום", אמר פרופסור מרקס. הוא הצביע על שלוש מורכבויות מרכזיות ברפואה של המאה ה-21:

ביולוגיה אנושית: גוף האדם הוא מערכת מורכבת שאינה ניתנת להסבר מדעי מלא ;

סביבה: הסביבה מכילה פתוגנים ומפגעים רבים. רוב המחלות הן תוצאה של יחסי גומלין מורכבים בין הביולוגיה האנושית לסביבה;

התערבויות רפואיות: הרפואה המודרנית כוללת מערך מורכב של התערבויות (פרמקולוגיות, כירורגיות, פסיכולוגיות, לא-פרמקולוגיות) ההופכות את האבחון והטיפול למורכבים ביותר.

"המגבלות של גישות מסורתיות כגון התמחות, ריכוזיות (המובילה לקושי בגישה למומחים ולפנייה לבתי חולים גדולים), הנחיות ופרוטוקולים (לעתים קרובות ארוכים מדי או פשוטים מדי) והכשרה חינוכית (הידע משתנה ללא הרף ותחלופת צוות גבוהה) גרמו לקשיים בטיפול הרפואי הנוכחי", הדגיש פרופסור מרקס.

בינתיים, בתי חולים מסורתיים, שלעתים קרובות הם בסיכון גבוה, יקרים ורחוקים ממקום מגוריהם של המטופלים, זקוקים לגישה חדשה, המתמקדת בבני אדם, וטכנולוגיות יכולות כעת לעשות זאת."

כיום, טכנולוגיה מתקדמת מבשרת עידן חדש בתחום הבריאות, כאשר פלטפורמות בדיקות נקודתיות (PoC) ודיווחי הדמיה מרחוק ממלאות תפקיד מפתח. בפרט, צילומי רנטגן ניידים במיוחד עם קריאת תמונות מבוססת בינה מלאכותית הראו ביצועים טובים יותר מרדיולוגים באבחון שחפת.

"פיתוח התחבורה והתקשורת, תוך ניצול אינטרנט מהיר, Wi-Fi ומכשירים מחוברים, מאפשר פריסה של כוח מחשוב ומסדי נתונים בענן, מה שהופך מידע וטכנולוגיה לנגישים לאנשים באזורים מרוחקים. ניתן להשתמש ברחפנים אף להובלת דגימות ותרופות של חולים בקלות. נתוני ניסויים קליניים באיכות גבוהה, שלעתים קרובות זמינים בצורה אנונימית, חיוניים לטיפול מותאם אישית ולניתוח מתקדם", אמר פרופסור מרקס.

לדבריו, מערכות תומכות החלטות קליניות (CDSS) הן כלים רבי עוצמה המספקים המלצות ניהוליות המבוססות על נתוני מטופלים וידע רפואי. בפרט, בינה מלאכותית ולמידת מכונה ימלאו תפקיד חשוב באיסוף וארגון נתוני מטופלים מובנים, חילוץ וסינתזה של מידע ממערכי נתונים גדולים של ניסויים קליניים, וכן במתן תמיכה בהחלטות לרופאים.

פרופסור מרקס צופה מודל בריאות חדש המתמקד באדם, המבוסס על רופאי משפחה קרובים לבתיהם של המטופלים, הנתמך על ידי CDSS והמלצות המונעות על ידי בינה מלאכותית. גישה זו מבטיחה לספק החלטות רפואיות טובות יותר, תוצאות אופטימליות למטופלים, בזבוז משאבים ואנטיביוטיקה מופחת, והגדלת הקיבולת של עובדי שירותי בריאות בחזית.

פוטנציאל של בינה מלאכותית במגזר הבריאות בווייטנאם

בדיון העגול, מומחים מובילים התעמקו בתפקידה של הבינה המלאכותית בעתיד שירותי הבריאות הווייטנאמיים.

פרופסור דין שואן אן טואן, ראש המחלקה לרפואת נשימה - חקר תפקודי, בית החולים קוצ'ין, פריז (צרפת), ציין: "מורכבות בריאות האדם, הפיזיולוגיה, המוח, הרוח והסביבה הם גורמים המקשים ביותר על הטיפול הרפואי ודורשים התאמה אישית בטיפול. אך בינה מלאכותית יכולה לסייע בפתרון מורכבות זו על ידי עיבוד כמויות גדולות של מידע שבני אדם אינם יכולים."

ד"ר וו סי נאם, מנהל המרכז הביו-רפואי (VinBigData), הבהיר את אותה דעה: "מודלים של שפה גדולה יכולים לפתור נקודות מפתח בעיבוד ביג דאטה ובטיפול מעקב. למידת מכונה ומודלים של שפה גדולה פועלים על סמך הסתברות, ובוחרים את התוצאה בעלת ההסתברות הגבוהה ביותר, אך הרוב לא תמיד צודק."

לכן, בני אדם חייבים תמיד להיות במרכז, לשלוט בתוצאות הבינה המלאכותית ולזכור תמיד שגם בינה מלאכותית יכולה לטעות, בדיוק כמו בני אדם.

מומחים מסכימים כי בינה מלאכותית וטכנולוגיות אחרות בתחום הבריאות חייבות לשרת את האנשים (איור: בסיס).

מר דיוויד נגוין, מנכ"ל N2N AI (אוסטרליה), שיתף את ניסיונו מכישלון IBM Watson, פרויקט בינה מלאכותית רפואית שטען כי הוא מסוגל להחליף רופאים אך נכשל עקב נתוני קלט "גולמיים". "בינה מלאכותית היא מערכת התומכת ברופאים בקבלת החלטות מהירות ויעילות רבה יותר, לא מחליפה אותם. רופאים חייבים לעבור שלבי אימות קפדניים כדי להבטיח דיוק וללכת בכיוון הרצוי", אמר.

בנוגע לתפקידה של הבינה המלאכותית בהפחתת עומס יתר בבתי חולים וברפואה מונעת, הבהיר פרופסור גיא מרקס כי המטרה אינה לבטל בתי חולים, אלא לשמור בתי חולים רק למקרים המורכבים והקשים באמת.

הוא אמר שבאוסטרליה, שירותים רבים שהיו ניתנים בעבר בבתי חולים הועברו כעת החוצה, ומטופלים צריכים ללכת לבית החולים רק כשהם באמת זקוקים לשירותים הזמינים רק שם. בינה מלאכותית יכולה כעת לסייע בהתאמה אישית של הטיפול עוד לפני שאנשים הופכים למטופלים. עם זאת, ביצוע שינוי חשוב זה אינו קל עקב גורמים תרבותיים.

האלוף פרופסור לה הוו סונג, מנהל בית החולים הצבאי המרכזי 108, ומומחים דנו בפוטנציאל של בינה מלאכותית במגזר הבריאות של וייטנאם (צילום: הוועדה המארגנת).

מייג'ור גנרל, פרופסור לה הוו סונג, מנהל בית החולים הצבאי המרכזי 108, ציין: "התרבות הוייטנאמית של 'העדפת בתי חולים ברמה גבוהה יותר' גרמה לעומס יתר, וחולים רבים אף רוצים לבקש מרופאים לבדוק אותם עבור דברים רבים אחרים. אני מקווה שבינה מלאכותית תוכל לסייע בייעול ולהפוך את ניהול שירותי הבריאות לחכם יותר, במיוחד תמיכה בטיפול רפואי מרחוק כדי למנוע עומס יתר בבתי חולים בחזית."

בסיכום הדיון, הדגיש פרופסור דין שואן אן טואן כי בינה מלאכותית היא פתרון בר-קיימא לשיפור בריאות האדם ואת מגזר הבריאות הווייטנאמי, במיוחד בהתמודדות עם מורכבות גוף האדם והסביבה.

הוא הביע תקווה שבעתיד, רופאים לא רק יטפלו במחלות אלא גם יסייעו בשמירה על הבריאות, וכי בינה מלאכותית תמלא תפקיד חשוב במציאת הדרכים האפשריות ביותר למניעת מחלות. זה יעזור לאנשים לא רק לחיות זמן רב יותר אלא גם לחיות בריא יותר.

בנוסף לפוטנציאל הרב שלה, יישום הבינה המלאכותית במערכת הבריאות של וייטנאם עדיין מתמודד עם מכשולים רבים. אחד האתגרים העיקריים הוא נתונים. כדי שבינה מלאכותית תפעל ביעילות, היא דורשת מקורות נתונים גדולים, איכותיים ומסונכרנים. עם זאת, בווייטנאם, נתוני שירותי בריאות הם לעתים קרובות מקוטעים, אינם סטנדרטיים, וגם אבטחת מידע על מטופלים היא נושא בולט.

בנוסף, למרות שהאינטרנט פופולרי, הפעלת מערכות בינה מלאכותית מורכבות דורשת תשתית מחשבים חזקה, חיבורים יציבים ומאובטחים, במיוחד באזורים מרוחקים. יחד עם זאת, המסגרת המשפטית צריכה להבהיר את הבעלות על הנתונים, תקני הבטיחות ואת יעילותם של מוצרי בינה מלאכותית בתחום הבריאות.

לבסוף, בנושא ההכשרה ופיתוח משאבי אנוש, וייטנאם זקוקה לצוות מומחים שלא רק טובים בבינה מלאכותית, אלא גם בעלי ידע רפואי נרחב כדי לפתח ולפרוס פתרונות בינה מלאכותית ביעילות ובבטחה.

מקור: https://dantri.com.vn/suc-khoe/dung-ai-giai-bai-toan-chuong-tuyen-tren-20250722142156390.htm