כיצד מסייעת הבינה מלאכותית (Artificial Intelligence) לעולם הרפואי?

מאת: דורון יצחקי | חבר נשיאות הלשכה ויושב ראש משותף של מרכז המצוינות בריאות דיגיטלית בלשכה לטכנולוגיית המידע

---

הבינה המלאכותית (AI) משולבת כיום במגוון רחב של תחומים בעולם הרפואה החל משלב האבחון הראשוני של בעיית המטופל, דרך אבחון מעמיק במערכות הדימות ובבדיקות המעבדה, דרך קבלת החלטות רפואיות על הטיפול, ועד לחיזוי וניבוי המצב הרפואי של המטופל.

גם בעולם פיתוח התרופות, הרפואה מותאמת אישית, הניטור מרחוק של מטופלים והרובוטיקה , כמו בעוד תחומים, הבינה המלאכותית מהווה כיום שחקן מרכזי ואין כמעט כיום חברת הזנק שלא משלבת בפתרון שלה את יכולות הבינה המלאכותית.

מה היקף השוק ומה קצב הצמיחה שלו?

על פי הערכה של חברת Precedence Research שוק הבינה המלאכותית העולמי בעולם הבריאות עומד נכון לשנת 2023 על שווי שוק של כ- 20.65 מיליארד דולר , צפוי לגדול בקצב שנתי של כ-37% ולהגיע לשווי שוק של כ- 188 מיליארד דולר בשנת 2030. מצ"ב התרשים להלן:

הנתח של תחום ה- AIבשוק הבריאות הוא כ 12% מנתח השוק ה- AI העולמי.

מה קורה בישראל בתחום ה- AI ברפואה?

אין ספק כי, מדינת ישראל מהווה גן עדן של חדשנות בתחום הבינה המלאכותית ברפואה .

בישראל יותר מ 500 חברות עוסקות בבינה מלאכותית ברפואה ע"פ האתר של הרשות לחדשנות

והנתח של חברות ההזנק בסקטור הבריאות בתחום ה- ,AI הוא הגבוה ביותר מבין כל הסקטורים העוסקים ב-AI: 18%.

על סמך גיוסי הכספים שבוצעו בשנים 2021 -2022 וכתבות מובילות על הצלחות של אותם חברות הזנק , מצ"ב מיפוי הנושאים החמים בהם יש את מירב הפעילות והגיוסים בתחום.

התחומים המובילים בבינה מלאכותית ברפואה

מתוך שלל התחומים אתמקד במאמר זה על שלושה תחומים:

תחום פיתוח התרופות:

לבינה מלאכותית קיים פוטנציאל אדיר בייעול ובקיצור זמן פיתוח תרופות חדשות.

כידוע עולם פיתוח התרופות סובל ממספר בעיות מרכזיות:

1. זמן הפיתוח - של תרופה חדשה הוא למעלה מ 10שנים.

2. אחוז הכישלונות -של פיתוח תרופה חדשה גבוה מ 88 אחוז.

3. עלות פיתוח - של תרופה חדשה עומד כיום על כ- 2.6 מיליארד דולר

4. בדיקת התרופות - רוב תהליך הפיתוח נעשה על עכברים וחולדות בעלי גנטיקה שונה.

בינה מלאכותית:

1. מקצרת את זמן הפיתוח על ידי פסילה בשלב מוקדם של תרופות שאינן מתאימות (DeepCure) וע"י פיתוח תרופות המותאמות למערכת החיסונית של המטופל (Immunai).

2. משפרת את אחוז ההצלחה של פיתוח תרופות אימונותרפיות ומצליחה לחזות את תגובת המטופלים לתרופה הספציפית (Nucleai).

3. כתוצאה משני הסעיפים הקודמים - מפחיתה את עלות הפיתוח.

4. מאפשרת בדיקת תרופות באמצעות איברים ורקמות על שבב (Quris.AI). מומלץ לצפות בסרט הבא: לגדל איברים על שבב

1. פיתוח התרופות הופך לכדאי כלכלית עבור מחלות נדירות (מחלות יתום) וזאת ע"פ תאוריית הזנב הארוך .

2. מאפשרת באמצעות Generative AIלייצר חלבונים חדשים שמעולם לא היו בטבע שיהוו בסיס לפיתוח תרופות חדשות.

תחום האבחון במערכות הדימות:

תחום זה הוא מהראשונים בעולם הבינה המלאכותית ברפואה ופועל למעלה מ 5 שנים בבתי חולים בישראל ובעולם.

היתרונות של בינה מלאכותית בתחום האבחון בדימות:

1. תמיכה - יכולת זיהוי אוטומטי של ממצאים חריגים וסימונם על גבי הצילום (Annotation)

2. שיפור - יכולת שיפור איכות התמונה הדימות.

3. זיהוי מוקדם - יכולת לזהות מחלות מוקדם יותר גם אם בדיקת הדימות לא הייתה מיועדת במקור לזיהוי המחלה הנבדקת . לדוגמא: מבוצע למטופל CT בטן על מנת לאתר חשד לגידול סרטני במעיים, אבל בנוסף לאימות/שלילה של הבדיקה המקורית, מערכת הבינה המלאכותית מאבחנת בעיית אוסטאופורוזיס (בריחת סידן) בחוליות עמוד השדרה בגב.

4. קיצור זמן טיפול באירוע מסכן חיים- יכולת תיעדוף הטיפול והרמת דגל אדום , במקרה של ממצא חריג מסכן חיים כגון: חשד לדימום מוחי במקרה של CT ראש, ושליחת התראה דחופה לרדיולוג/רופא, כפי שבא לידי ביטוי בפתרונות של חברות VIZ.AI ו- AIDOC.

חסרונות הבינה המלאכותית בדימות:

בעיית מהימנות – מערכות הבינה המלאכותית בדימות יוצרות עדיין כמות גבוהה של התראות שווא וגורמות לעיתים לעומס מיותר על הרדיולוגיים, ולכן נדרש שיפור מתמיד ברמת הדיוק של האבחון.

בתחום האבחון הדימותי אנו רואים מגמה של יצירת התמחות באבחון בנושאים ובאיברים ספציפיים בגוף. להלן מספר דוגמאות :

1. IBEX - התמחות באבחון סרטן השד והערמונית באמצעות ביופסיה משולבת AI

2. Cathworks - אבחון חסימות בכלי דם ע"י הדמיית רנטגן ופענוח מבוסס AI

3. MICA AI Medical - בינה מלאכותית בדימות ייעודית לממוגרפיה

תחום האבחון בבדיקות המעבדה:

הבינה מלאכותית לוקחת את תחום בדיקות המעבדה צעד אחד קדימה. להלן מספר מימושים של חברות הזנק ישראליות בתחום:

1. חברת Sight Diagnostics הישראלית פיתחה מכשיר קומפקטי בשם OLO המאפשר לבצע בדיקות דם בכל מקום, באמצעות דקירת אצבע בלבד, ובאמצעות בינה מלאכותית לקבל תשובות בתוך דקות ספורות עבור למעלה מ 19 פרמטרים של ספירת דם (CBC). הפתרון מביא תועלת רבה למטופלים הזקוקים לספירת דם בתדירות גבוהה היות ולא נדרש איתור ורידים לשם ביצוע הבדיקה, ולפיכך למכשיר יש ה- OLO יש ערך רב בהפעלתו בבתי אבות, מחלקות אונקולוגיות בבתי חולים, לבדיקת רמת ההמוגלובין במקרים של מטופלים עם אנמיה, ביצוע ספירת דם לילדים ועוד.

2. חברת C2i Genomic מבצעת ריצוף גנומי מלא על סמך בדיקת דם. על סמך המאפיינים הגנומיים האישיים של המטופל ובינה מלאכותית, היא מצליחה למדוד את כמות התאים הסרטניים בגוף המטופל. על פי נתון זה, מנתחת את הסבירות להתפתחות או דעיכת מחלת הסרטן בגוף המטופל.

3. חברת Memed עונה על שאלת מיליון הדולר כאשר אנו חולים והיא: האם יש לנו וירוס או חיידק. החברה פתחה מכשיר (מצ"ב תמונה בהמשך) אשר מודד את רמתם של שלושה חלבונים בדם: CRP,IP-10 ו-Trail ובהתאם לרמה שלהם ובינה מלאכותית מזהה האם המערכת החיסונית בגוף נכנסה לפעולה. במידה וכן, הרי שמדובר בחיידק וככל הנראה צריך לתת אנטיביוטיקה למטופל.

4. חברת Scopio Labs - גוגל המפות של עולם ההמטולוגיה - טכנולוגיית ההדמיה המיקרוסקופית של Scopio Labs מעבירה את עולם בדיקות הדם למרחב הדיגיטלי. המערכות מנתחות את דגימת הדם באמצעות בינה מלאכותית בזמן אמת ומאבחנת בצורה מדויקת יותר ובמהירות מחלות קשות ומסכנות חיים דוגמת סרטן.

לסיכום:

1. בינה מלאכותית קיימת ותהיה בעולם הבריאות - כי אין ברירה אחרת:

• כמות חולים גדלה ביחס לגודל הצוות הרפואי

• צורך לתת מענה לשאלה בזמן קצר. צריך לזכור שזמן ממוצע לביקור אצל רופא משפחה בסין הוא כ - 2 דקות וזמן ביקור בהודו הוא כ -1 דקות.

• הדרישות של המטופלים גבוהות יותר

2. בינה מלאכותית מהווה מרכיב קריטי בייעול תהליכי העבודה בעולם הרפואי.

3. רופאים בסיוע של בינה מלאכותית יהיו אפקטיביים יותר מרופאים ללא בינה מלאכותית.

4. בתחום הבינה מלאכותית בהדמיה:

• חברות המייצרות חומרה להדמיה כגון פיליפס, ג'נרל אלקטריק, סימנס ועוד ישלבו תוכנה לבינה מלאכותית כחלק אינטגרלי מהציוד שלהם.

• קיימת מגמה של התמחות בזיהוי מחלות באיברים ספציפיים כגון: לב, שד עיניים ועוד

5. לבינה מלאכותית יש פוטנציאל אדיר בייעול תהליך פיתוח תרופות מותאמות אישית.

6. אנחנו רק בתחילת הדרך, ו Generative AI - יכול ליצור פריצות דרך חדשות בתחום כגון סיוע בכתיבת סיכום אשפוז בבתי חולים, סיוע בסיכום התיק הרפואי עבור רופא המשפחה, סיוע בכתיבת מחקרים ועוד.