כששומעים את השם של ענקית השבבים אנבידיה, האסוציאציה המיידית היא לרוב כרטיסי מסך לגיימינג או מעבדי ענק שמניעים מודלי שפה. אולם בתוך החברה פועלת כבר קרוב לשני עשורים אחת החטיבות המשפיעות והרווחיות ביותר בעולם המדע: חטיבת הבריאות ומדעי החיים. מי שעומדת בראשה היא קימברלי פאוול, סגנית נשיא באנבידיה, שנמצאת בחברה כבר 18 שנה ומלווה את תחום המחשוב המואץ כמעט מראשיתו.
פאוול, בעלת רקע בהנדסת חשמל ומחשבים, שהחלה את דרכה בהתמחות בסטארט-אפ לדימות רפואי, נפגשה עם מערכת "היום" בשולי ועידת GTC Berlin לשיחה על האופן שבו הבינה המלאכותית חודרת למערכות הבריאות - החל מפתרונות מנהלתיים מיידיים ועד ליכולת לסרוק מיליארדי תאים כדי לאתר סרטן ומחלות קטלניות אחרות, הרבה לפני שהרופא האנושי מסוגלל להבחין בהם.
איך מהנדסת מחשבים מגיעה להוביל חטיבת בריאות בענקית שבבים? מה הקשר בין כרטיסי מסך להצלת חיים?
פאוול מחייכת ומהנהנת ברצינות. היא יודעת מאיפה מגיעה השאלה. אין ספק שכבר נשאלה עשרות פעמים בדיוק אותה. "ההתמחות הראשונה שלי הייתה בסטארט-אפ של דימות רפואי, שם התאהבתי בנקודת המפגש שבין טכנולוגיה לרפואה. כשרואים רופא שעובד עם מערכת טכנולוגית שמאפשרת לו לראות מעבר ליכולת האנושית הרגילה שלו, זה נותן לו מעין ׳כוחות על׳. רופאים מקדישים את חייהם להצלת חיים. זה טבעי לחלוטין שנרצה להעניק להם את הכלים החזקים ביותר שקיימים היום בשוק".
פאוול מספרת שכאשר הצטרפה לאנבידיה לפני 18 שנה, החברה עשתה מעבר מחברת גרפיקה בלבד לחברת מחשוב מואץ. "ג'נסן הטיל עליי משימה באותם ימים: להביא את ארכיטקטורת CUDA לכל מקום באקדמיה ובמחקר. הרעיון היה לתת למדענים המבריקים בעולם מחשב-על על שולחן העבודה. מהר מאוד גילינו שהיישומים הראשונים והחזקים ביותר למחשוב מואץ היו בדיוק בתחום הבריאות".
פאוול מביאה לדוגמא הדמיות מולקולריות לגילוי תרופות, גנומיקה, עיבוד אותות מחיישנים ודימות רפואי, שלדידה כיום הוא המערך מספר אחת בתחום הבריאות שמשתמש ב-AI. "התחומים האלה דרשו כוח עיבוד עצום ושם הונחה התשתית בעצם למה שאנחנו עושים באנבידיה היום".
מה זה בכלל דימות רפואי מבוסס AI? דימות רפואי, או באנגלית, Medical Imaging, כולל בדיקות כמו MRI או CT, רנטגן ואולטרסאונד. מערכות בינה מלאכותית מנתחות כיום את התמונות ברמת הפיקסל הבודד, משוות אותן למאגרי ענק של מיליוני צילומים קודמים ומסוגלות לסמן לרופא ממצאים חשודים בשבריר שנייה. כיום, יותר מ-90% מכלל אלגוריתמי הבינה המלאכותית שקיבלו את אישור רשות המזון והתרופות האמריקנית פועלים בתחום הדימות והרדיולוגיה.
המהפכה שכבר כאן
אז מה השינוי המוחשי ביותר שמטופלים ורופאים ירגישו בבתי החולים בזמן הקרוב בעקבות הפיתוחים עליהם הכרזתם?
פאוול מוכנה. "השינוי המשמעותי ביותר מתרחש כרגע בקצב מעריכי הוא בתחום הבינה המלאכותית הסוכנית והתיעוד הקליני. מה שמכונה AI Scribe". היא מסבירה כי "במשך שנים, רופאים מבלים חלק עצום מזמנם בהקלדה במחשב תוך כדי שהם מדברים עם המטופל. במקום להביט לאדום בעיניים, הם מביטים במסך. מערכות ה-Scribe מקשיבות לשיחה בחדר, מתמללות אותה ומייצרות אוטומטית את הסיכום הרפואי והתיעוד הקליני המלא".
פאוול ממהרת להסביר שגם אם זה לא נשמע מרגש, זה משנה חיים ממש. "זה אולי נשמע כמו כלי מנהלתי, אבל ההשפעה הרפואית שלו עצומה. רופאים משוחררים מלהקליד ויכולים להתרכז במטופל, לבחון את שפת הגוף שלו, לזהות רמזים פיזיים ונפשיים. בישראל, למשל, משבר בריאות הנפש חריף מאוד. כשרופא מקשיב באמת ולא עסוק במקלדת, הוא יכול לזהות סימני מצוקה שאחרת היו מתפספסים לחלוטין. ומכיוון שמדובר בעבודה מנהלתית, המערכות הללו אינן דורשות תהליכי אישור רגולטוריים מורכבים כמו מכשור פולשני ולכן הן מוטמעות בקצב מסחרר בכל רחבי העולם".
אז מה זה בכלל אותו AI Scribe? מדובר בתוכנה מבוססת על מודלי שפה והאזנה שפועל במהלך המפגש בין הרופא למטופל (בהסכמה, כמובן). המערכת מסננת שיחות חולין, מחלצת את התלונות הרפואיות, המדדים וההמלצות, ומזינה אותן ישירות לתוך התיק הרפואי הממוחשב. בכך היא חוסכת לרופא שעות של עבודה בירוקרטית ומאפשרת קשר עין רציף עם המטופל.
״אם המחשב יודע לזהות חתול - הוא יודע לזהות גידול״
דיברת בעבר על כך שראייה ממוחשבת פתרה את הבעיה הבסיסית ביותר ברדיולוגיה. איך זה עובד בפועל במכשירי ה-CT והאולטרסאונד?
"ראייה ממוחשבת הייתה הבעיה הגדול הראשונה שנפתרה באמצעות למידה עמוקה ורשתות נוירונים", מסבירה פאוול. "העיקרון הבסיסי זהה. ברגע שמודל יודע לזהות חתול בתמונה מורכבת, אפשר לאמן אותו עם דאטה רפואי מתאים כדי שידע לזהות גידול סרטני. למודל לא אכפת כל עוד יש מספיק דאטה".
עוד אומרת פאוול בביטחון כי כיום, "אין כמעט רדיולוג אחד בעולם המערבי שאינו משתמש ב-AI, בין אם הוא מוד עלכך ובין אם לא. האלגוריתמים האלה מובנים כיום ישירות לתוך סורקי ה-CT, מכשירי האולטרסאונד ומערכות ה-MRI. הם מסייעים לכתוב דוחות, מקיפים בעיגול אנומליות ופועלים כ׳עין שנייה׳ עבור הרופא, כדי לוודא ששום פרט אינו נעלם מעיניו".
"תחשבו על פתולוגיה: למה שבן אנוש יצטרך לבחון בעיניו זכוכית מיקרוסקופ שמכילה מיליארד תאים? אף עין אנושית אינה מסוגלת לשמור על ריכוז מושלם לאורך זמן מול כמות כזו של מידע. ה-AI מסוגל לסרוק כל תא, לזהות שינויים בצורת התא ולהצביע לפתולוג בדיוק על המוקדים שדורשים בדיקה מעמיקה. כדי לתמוך בכל זה, אנבידיה פיתחה את פלטפורמת MONAI - סביבת קוד פתוח לדימות רפואי המשמשת כיום אלפי חוקרים ומפתחים בעולם ומניעה חלק ניכר מהיישומים שמאושרים על ידי ה-FDA".
מהי פלטפורמת MONAI? פלטפורמת קוד פתוח שפותחה בהובלת אנבידיה וקהילת המחקר האקדמית. היא מספקת לחוקרים, בתי חולים ומפתחי תוכנה ספריות מוכנות מראש לאימון, אופטימיזציה ופריסה של מודלי בינה מלאכותית המתמחים בעיבוד צילומי רנטגן, CT, MRI ופתולוגיה דיגיטלית.
הפתרון להזיות: "ChatGPT לרופאים"
אחד החששות הגדולים בשימוש בבינה מלאכותית ברפואה הוא "הזיות" - מצב שבו המודל ממציא מידע שנשמע משכנע אך שגוי מיסודו. איך מונעים מטעויות כאלה לסכן חיי אדם?
"זה בדיוק ההבדל בין שימוש בצ'אטבוט גנרי לבין מודלים רפואיים ייעודיים", מסבירה פאוול. "דוגמה מצוינת לכך היא חברה בשם OpenEvidence, שפיתחה מערכת המכונה לעיתים 'ChatGPT לרופאים'. המערכת סרקה ועיבדה את כל הספרות הרפואית העולמית, כתבי עת מדעיים, מחקרים ומעקב אחר ניסויים קליניים. ההבדל הקריטי הוא שהמערכת הזו אינה 'מנחשת' תשובות. כל שורה וכל המלצה שהיא מציגה לרופא מגובה בהפניה ישירה למאמר הקליני המקורי שעליו היא נשענת. היא אינה מייצרת הזיות משום שהיא מעוגנת באמת המדעית של הראיות הרפואיות".
פאוול מסבירה כי "צריך להבין את האתגר: עד תחילת שנות ה-2000, זמן הכפלת הידע הרפואי בעולם עמד על כ-50 שנה. כיום, עם קצב הפיתוחים בתרפיות גנטיות, אימונותרפיה ותרופות ביולוגיות, הידע הרפואי מתעדכן ומשתנה בכל כחצי שנה! שום רופא בעולם אינו מסוגל לקרוא את כל המאמרים שמתפרסמים בכל שבוע".
כאן נכנסת לתמונה מערכת כמו OpenEvidence. "המערכת מוצעת כיום לרופאים בחינם ככלי ייעוץ קליני, פועלת כמו מיליון רופאים בכיס שמעניקים חוות דעת שנייה מיידית. כיום, כשלושה רבעים מהרופאים בארצות הברית משתמשים במערכת הזו על בסיס יומיומי".
לאתר את "הרוצח השקט"
ישראל נחשבת לאחת החלוצות הגדולות בתחום ה-HealthTech. איזה מקום יש לפיתוחים הישראליים בתוך המערך הזה?
"לחברות ישראליות יש תפקיד היסטורי בתחום הזה. חברות כמו Viz.ai (שחוללה מהפכה בזיהוי מוקדם של שבץ מוחי) ו-Zebra Medical Vision (כיום Nanox.AI) היו מהראשונות בעולם שקיבלו אישורי FDA לאלגוריתמים רפואיים כבר ב-2016 והראו לעולם את הדרך", היא מספרת בגאווה. "דוגמה מדהימה נוספת הפועלת כיום באלפי בתי חולים היא Aidoc הישראלית. המערכת שלה יושבת בתוך תשתית בית החולים וסורקת באופן רציף כל בדיקת דימות שנכנסת - CT, רנטגן או אולטרסאונד - בלי קשר לסיבה שבגללה המטופל הגיע".
פאוול מדגישה כי "בדרך כלל, אם מטופל מגיע עם כאבי בטן או תלונות על הריאות, הרופא בודק אך ורק את האזור הפגוע. המערכת של Aidoc מבצעת מיון וסריקה מלאה כדי לאתר 'ממצאים מקריים'".
לנושא יש משמעות אישית עמוקה עבור פאוול. "אמי נפטרה באופן פתאומי ממפרצת באבי העורקים הבטני", היא מספרת ברצינות אמריקנית ובלי להתרגש. "זו תופעה שניתן לזהות בקלות בסריקת CT שגרתית, אבל איש לא חיפש את זה אצלה כי היא לא התלוננה על כך - עד שזה התפרץ. מערכות AI שסורקות כל פיקסל ומאתרות מפרצות או דימומים סמויים מצילות אנשים ממוות פתאומי בכל יום".
"בסופו של דבר, המטרה אינה להחליף את הרופא, אלא לתמוך בו", מדגישה פאוול. "המערכת הרפואית נמצאת בעומס קיצוני, והבינה המלאכותית מספקת את רשת הביטחון הזו - החל משיחות מעקב שגרתיות של סוכני AI שמזכירים לנשים לגשת לבדיקות ממוגרפיה מוקדמות, ועד לרובוטים שמתאימים טיפולים לחולים כרוניים בביתם. זה המקום שבו טכנולוגיה הופכת לחמלה ולאופטימיות אמיתית".
טעינו? נתקן! אם מצאתם טעות בכתבה, נשמח שתשתפו אותנו