AI ולמידת מכונה בתחום הבריאות: שינוי הטיפול בחולים ומהפכה במחקר הרפואי 

בינה מלאכותית ולמידת מכונה מביאות פתרונות חדשניים והתקדמות מרשימה לתעשיית הבריאות – מאבחון מוקדם ומניעת מחלות ועד טיפולים מותאמים אישית וחיזוי התפתחות מחלות. באמצעות ניתוח מערכי נתונים גדולים, בינה מלאכותית יכולה לגלות דפוסים מורכבים וללמוד מהם, ולספק תובנות לאנשי מקצוע בתחום הבריאות שיוכלו לקבל החלטות מושכלות יותר ולהפחית טעויות רפואיות.

במאמר זה, שהוכן בשיתוף עם Tomasz Smolarczyk, ראש תחום AI ו-ML ב-Spyrosoft, נבחן יישומים שונים של AI בבריאות ונדון ביתרונות שהוא מביא.

בואו נצלול פנימה. 

ראייה ממוחשבת

הדמיה רפואית 

ניתן להשתמש בטכנולוגיית AI לניתוח תמונות, למשל של נגעי עור, ולסווג אותם כשינוי סרטני או לא חמור. מטופלים יכולים להעלות תמונות לפלטפורמה מאובטחת, שבה AI יכול למיין ולתעדף מקרי מטופלים ולסייע לרופאים לאבחן מטופלים מרחוק. הדבר עשוי לקצר משמעותית את הזמן ולהפחית את הצורך בבדיקות המשך.

דוגמה נוספת לשימוש ב- בינה מלאכותית בהדמיה רפואית הוא פתרון המנתח תמונות מיקרוסקופיות של דגימת דם וסופר את תאי הדם, ומסייע לאבחן מחלות בשלב מוקדם ובאופן מדויק. ניתן להשתמש בו לאבחון מלריה – מחלה מסכנת חיים הנגרמת על ידי טפיל המועבר באמצעות עקיצות של יתושים נגועים. אבחון מוקדם הוא קריטי למניעת נזק חמור לבריאות או אף מוות. הודות לפתרונות מבוססי AI, האבחון יכול להתבצע מהר יותר ובאופן מדויק יותר, במיוחד באזורים שבהם הגישה לצוות רפואי מוגבלת.

ניתן להשתמש ב-AI כדי לנתח תמונות רנטגן או סריקות רפואיות אחרות כדי לזהות, למשל, את הסימנים הראשונים לסרטן. AI יכול גם להפוך את עבודתם של הרופאים לאוטומטית בסימון תמונות רפואיות, סימון אזורים עם שינויים נראים לעין שיטופלו בקרינה ואזורים בריאים שעלולים להיפגע. עם מודלים כגוןמודל Segment Anything (SAM) שפותח על ידי Facebook, אנו יכולים לצפות למספר הולך וגדל של פתרונות AI שיזרזו את עבודת התיוג שעל מומחים רפואיים לבצע.

בתחום רפואת השיניים, הדמיה רפואית מבוססת AI יכולה potentially להפוך את הטיפול ליותר מותאם אישית, ולכן מדויק יותר. לדוגמה, היא יכולה לסייע בהתאמת שתלים לשיניים של מטופלים בודדים על ידי סריקת הפה שלהם. ניתן להשתמש בה גם ליצירת מודל תלת-ממדי של פה המטופל, מה שמספק תובנה טובה יותר לגבי בריאות הפה של המטופל – AI יכולה לזהות עששת, מחלות חניכיים ובעיות נוספות.

אנליטיקת תנועה 

לפני זמן מה, הצוות שלנו עבד על פרויקט בשם MedBand – מכשיר לביש המשמש למעקב אחר תנועות המטופלים בעת ביצוע תרגילי שיקום ולהשוואתן לאופן המודלי של ביצוע אימון השיקום. הפתרון מסייע למטופלים לבצע את התרגילים בצורה נכונה ואפקטיבית ומפחית את הסיכון לפציעה כתוצאה מתנועות שגויות.

אנליטיקה בספורט 

ניתן להשתמש ב-AI כדי לנטר את רמות העייפות של ספורטאים על ידי ניתוח הביצועים והנתונים הביומטריים שלהם, מה שעשוי לסייע בזיהוי סיכוני פציעה פוטנציאליים. בהתבסס על תובנות אלו, מאמנים יכולים להתאים את תוכנית האימונים או לזהות שחקנים בסיכון ולנקוט צעדים להפחתת סיכון הפציעה.

גלו כיצד השתמשנו בראייה ממוחשבת עבור מערכת סקירה מיידית בבדמינטון. >>

ניתוח טקסט ועיבוד שפה טבעית

חילוץ מידע 

AI יכול לחלץ מידע מרכזי, המתייחס לתסמיני מחלה או למחלה, מקטע טקסט או מהקלטת קול. הוא עשוי להיות שימושי במיוחד ברפואה מרחוק, כאשר במהלך שיחה עם מטופל, רופא יכול לגשת למידע שחולץ מההיסטוריה הרפואית של המטופל. כמו כן, ניתן לחלץ את התסמינים שהמטופל מזכיר במהלך הראיון הרפואי המקוון מתוך השיחה ולהקצות להם באופן אוטומטי קוד קליני מתאים. כולנו יודעים שזמנם של רופאים יקר, ועם AI הפועל כטייס המשנה שלהם שלוקח הערות, רופאים יכולים להקדיש יותר זמן למטופלים שלהם במקום לרישום הערות.

ההתקדמות האחרונה בפיתוח מודלים גדולים של שפה הוכיחה ש-AI יכול לשלוף בהצלחה ידע רפואי ולספק תשובות מדויקות לשאלות רפואיות המבוססות על הנמקה. לאחרונה, Google פרסמה את האיטרציה השנייה של מודל ה-LLM שלה בשם Med-PaLM 2, המבוסס על מודל דומה ל-ChatGPT הפופולרי. קודמו, Med-PaLM, היה הראשון שהשיג "ציון עובר" (>60%) בשאלות אמריקאיות בסגנון בחינה לרישוי רפואי, הן בשאלות אמריקאיות מרובות-ברירה והן בשאלות פתוחות. לאחרונה, Med-PaLM 2 הציג באופן עקבי ביצועים ברמת רופא "מומחה" בשאלות בחינה רפואית, עם ציון של 85%.

לאחרונה, Google הציגה גם הדגמה של פתרון חדש לתזמור שלב-אחר-שלב של אפליקציות חיפוש ושיחה עם תהליכי עבודה מוכנים מראש. אחת הפונקציונליות המרכזיות שלו היא סיכום המהות של דוחות ומסמכים אחרים מרובי עמודים למספר משפטים תמציתיים. בתעשיית הבריאות, ניתן להשתמש בכך כדי לסכם מאמרים מדעיים המתפרסמים במאגר הנתונים PubMed, שאותם ניתן יהיה להציע לרופאים כקריאה מומלצת כאשר הם מטפלים בחולים עם מצבים רפואיים נדירים או חריגים. הפתרון יכול לשמש גם כדי לזקק היסטוריה רפואית ארוכת טווח של מטופל או תיעוד רפואי לסיכום של עובדות מרכזיות. שוב, זה יחסוך זמן רב לצוות הרפואי.

סיווג טקסט 

AI יכול לסייע בסיווג נתונים רפואיים לקטגוריות, למשל תיאור מטופל, תיאור טיפול ותסמינים שנצפו לאורך ההיסטוריה הרפואית של המטופל. ניתן ליישם אותו גם בתחומים קשורים אחרים, כמו עיבוד חשבוניות רפואיות וסיווג לפי קטגוריות ספציפיות, לניהול קל יותר.

תמיכה בהחלטות קליניות 

ל-AI פוטנציאל רב לתמוך ברופאים לא רק בשלב האבחון, אלא גם לאורך כל הטיפול. היא יכולה לנתח את הרשומות הרפואיות האלקטרוניות (EHR) כדי ליצור תוכניות טיפול מותאמות אישית עבור מטופלים בהתבסס על ההיסטוריה הרפואית שלהם, תוצאות מעבדה ונתונים רלוונטיים אחרים, לדוגמה, רשומות זמינות של מטופלים עם אותה מחלה שהחלימו.

ניתוח סנטימנט 

AI יכול לסייע בניתוח רגשות המטופל מהקלטת וידאו או טקסט. במהלך ועידת וידאו עם מטופל, AI יכול לזהות אילו רגשות המטופל חש על ידי ניתוח הבעת פניו, למשל, האם הוא מבולבל, והאם הרופא צריך לחזור על השאלה או לנסח אותה מחדש.

ניתוח סנטימנט מבוסס AI יכול לשמש באפליקציות לבריאות הנפש. על ידי ניטור הסנטימנט של תגובות המשתמש במהלך שיחה עם רופא או בוט, ניתן להעריך אם בריאות הנפש שלו מתדרדרת ולהתאים את הטיפול בהתאם.

אני מאמין firmly בשילוב AI כ"טייסי משנה" בתהליכי בריאות יכול לשפר באופן משמעותי את מסע המטופל ולאפשר לאנשי מקצוע רפואיים לספק טיפול באיכות גבוהה תוך הקלה בו-זמנית על עומס העבודה שלהם.

למרות הצורך המתמשך במגע אנושי בתחום הבריאות, אלו שיאמצו וינצלו את יכולות ה-AI יבלטו כמובילי התעשייה ויניעו התקדמות לעבר מערכת אקולוגית של שירותי בריאות יעילה יותר, אפקטיבית יותר וממוקדת במטופל.

Tomasz Smolarczyk, ראש תחום AI ב-Spyrosoft

למידת מכונה ומדעי נתונים יישומיים

סיווג 

על ידי ניתוח נתונים, ה-AI יכול לסנן דפוסים מסוימים, שעל בסיסם הוא עשוי להסיק תחזיות לגבי מקרים דומים. לדוגמה, אנו יכולים ליצור מודל שינתח נתונים על חולים שנפטרו מסרטן וישתמש בדפוסים שזוהו כדי לחזות את התפתחות המחלה בחולים בעלי מאפיינים דומים. עם תובנות אלה, רופאים יכולים לקבל החלטות לגבי שינוי או התאמה של הטיפול.

מודלים חיזויים יכולים לשמש גם לחיזוי כמה זמן יימשכו תסמינים מסוימים של מחלה או מתי יוכל מטופל להשתחרר מבית החולים. מקרה שימוש נוסף במודלים החיזויים הוא ניטור שיעור האשפוזים החוזרים. אשפוז חוזר של מטופל בבית חולים עשוי להיות מאפיין של מצב רפואי נתון או תוצאה של ביצוע שגוי של הליך רפואי, ועשוי להעיד על איכות שירותים ירודה, ולכן עבור מוסדות רפואיים חיוני לשמור עליו בשליטה.

תחזוקה חזויה 

ציוד רפואי מודרני הוא יקר מאוד, וכל תקלה טכנית עלולה להוות איום על בריאותם וחייהם של המטופלים, ולכן מניעה ואיתור מוקדם של תקלות הם קריטיים.

השימוש ב-בינה מלאכותית לתחזוקה חזויה בתחום הבריאות יכול לסייע בהפחתת זמן ההשבתה של ציוד, מזעור תקלות בלתי צפויות בציוד והבטחה שהמכשירים הרפואיים יהיו תמיד במצב תקין. הדבר יכול להוביל לתוצאות טובות יותר עבור המטופלים, כמו גם לחיסכון בעלויות עבור מתקני בריאות.

דוגמה לתחזוקה חזויה בתחום שירותי הבריאות היא השימוש בחיישנים לניטור הביצועים של מכשירים רפואיים. החיישנים מזהים התנהגות חריגה, כגון רעידות או עלייה בטמפרטורה או גורמים אחרים שעשויים להצביע על בעיות פוטנציאליות במכשיר. הנתונים שנאספו יכולים לאחר מכן להיות מנותחים על ידי אלגוריתמים של למידת מכונה כדי לחזות מתי נדרשת תחזוקה או תיקון.

תחזית מכירות 

חיזוי מכירות חשוב במיוחד בתעשיית התרופות בשל העלויות הגבוהות הכרוכות בפיתוח תרופות ובתהליך הארוך של הבאת מוצר חדש לשוק.

מכיוון ש-AI יכול לנתח כמויות גדולות של נתונים במהירות ובדיוק, הוא מאפשר לחברות לקבל החלטות מושכלות יותר לגבי אסטרטגיית המוצר. AI יכול ליצור תחזיות של מכירות עתידיות, תוך התחשבות בנתונים היסטוריים ובמגמות שוק.

סימולציה 

באמצעות AI, אנו יכולים לדמות מצבים מסוימים כדי לבחון תרחישים שונים. הדבר מאפשר לנו ליצור פתרונות מרובים, שאותם אנו יכולים להשוות ולבחור את הטוב ביותר.  

דוגמה לכך היא הפתרון שפיתחנו יחד עם האוניברסיטה למדעי החיים בוורוצלב. שילבנו את הנתונים על ניידות אנשים עם מודל SIR להתפשטות מחלה מדבקת. באמצעות ידיעת מתי, היכן וכמה זמן אנשים מבלים במקום מסוים, מה סיכון ההדבקה, כמה זמן נמשכת המחלה וכו', יכולנו להשתמש ב-AI כדי לדמות תרחישים שונים של התפתחות מגפה. המודל לא רק עוזר לזהות צעדים שניתן לנקוט כדי להגביל את התפשטות המחלה, אלא גם לחזות את ההשלכות הכלכליות של סגר.

מנועי המלצות

טיפול רפואי מותאם אישית 

כאשר יש לרופא תמונה מלאה של המטופל כולו (מחלות אחרות שיש לו, היסטוריית הטיפול שלו עד כה, תרופות אחרות שהוא נוטל), הוא יכול להתאים את הטיפול למקרה הספציפי של המטופל. אחד היישומים האפשריים הנוספים של AI בטיפול רפואי מותאם אישית הוא התאמת מינון התרופה למטופל בודד, תוך התחשבות במשקלו, גילו וכו'.

ניתן להשתמש ב-AI גם כדי לנתח נתונים הנאספים על ידי התקן לביש, כגון שעון חכם, כדי לזהות מגמות או דפוסים ולהתריע לחולים או לרופאים על סיכוני בריאות פוטנציאליים.

גילוי ופיתוח תרופות 

מנועי המלצות יכולים לנתח מאגר נתונים של מטופלים כדי לזהות מועמדים פוטנציאליים לניסויים בתרופות חדשות על סמך הנתונים הגנטיים שלהם, ניסויים קליניים וכדומה.

יתרה מזאת, AI יכול להוביל ולהאיץ תגליות מדעיות חדשות, כפי ש AlphaFold המקרה הוכח. מטרת הפרויקט הייתה ליצור פתרון – מערכת AlphaFold – לחיזוי המבנה התלת-ממדי של חלבון בהתבסס solely על הרצף הגנטי שלו. היא משתמשת במערכי נתונים גנומיים גדולים כדי לחזות את מבנה החלבון ויוצרת מודלים תלת-ממדיים מדויקים מאוד של חלבונים אלה. זהו הישג פורץ דרך, שכן הוא מאפשר לנו להבין טוב יותר את צורתו ותפקידו של החלבון בתא, ובכך לפתח תרופות שיתאימו לצורה הייחודית של החלבון ויהיו יעילות יותר.

מציאות רבודה

הדרכה רפואית 

מציאות רבודה מבוסס AI יכול לשמש להדמיית הליכים רפואיים, כך שסטודנטים לרפואה יוכלו לתרגל טכניקות כירורגיות בסביבה מציאותית אך בסיכון נמוך. ההדמיה יכולה לספק משוב על הטכניקה, התזמון והדיוק. סביר להניח ש-AR יהפוך בקרוב לכלי פופולרי וחשוב בחינוך הרפואי.

נצלו את הכוח של AI בתחום הבריאות

המומחים שלנו ייעצו לך כיצד ליישם בצורה הטובה ביותר בינה מלאכותית במקרה העסקי הספציפי שלך. צור קשר דרך הטופס למטה.