סיקור מקיף

תבונה מלאכותית לא תחליף את הרופא אבל תשלים לו את תמונת המציאות

כך אומרת קרלה קריווט, בכירה בפיליפס , אחראית בין היתר על תחומי הביג דאטה והבינה המלאכותית בחברה בראיון לאתר הידען. קריווט הגיעה לארץ לבקר במרכז הפיתוח של פיליפס בחיפה, ולקדם שיתופי פעולה מחקריים עם בתי חולים 

קרלה קריווט, בכירה בפיליפס , אחראית בין היתר על תחומי הביג דאטה והבינה המלאכותית. צילום: אבי בליזובסקי
קרלה קריווט, בכירה בפיליפס , אחראית בין היתר על תחומי הביג דאטה והבינה המלאכותית. צילום: אבי בליזובסקי

“התבונה המלאכותית לא תחליף את הרופא אבל תשפר מאוד את תוצאות עבודתו.” כך אומרת קרלה קריווט, בכירה בפיליפס , אחראית בין היתר על תחומי הביג דאטה והבינה המלאכותית בחברה בראיון לאתר הידען. פיליפס מעסיקה למעלה מאלף עובדים בתחום המיכשור הרפואי במרכז הפיתוח בחיפה.

קריוואט הגיעה  לישראל לבדוק אפשרות לשיתוף פעולה ומחקרים משותפים עם בתי החולים הדסה ושיבא.

Philips Healthcare על הנוכחות הישראלית שבה היא היום הזרוע החשובה ביותר של החברה המלכותית ההולנדית המוכרת לנו כיצרנית גדולה של מוצרי צריכה אבל כיום ההתמקדות שלה היא בתחום הרפואה. פיליפס נוקטת בשנים האחרונות באסטרטגיה החדשה, שהביאה אותה לשיתופי פעולה עם אקדמיה ומוסדות מחקר, ועם חברות בתחום התוכנה והאינטרנט (כמו סיילזפורס ואמזון), בעוד היא מפרקת שותפויות קודמות ונסוגה משווקים מסורתיים שלה.

 

רפואה. מתוך pixabay.com
רפואה. מתוך pixabay.com

“איננו דוחפים את הטכנולוגיה רק לשם טכנולוגיה. התבונה המלאכותית לא נועדה להחליף את הרופא, אבל היא תשלים את תמונת המציאות שהרופא רואה לפניו.  הרופאים צריכים ללמוד את החומר על כל חולה מאפס ולאתר לעיתים נתונים כגון צילומים מבתי חולים אחרים.”

“זה כמו שהיום נראה לנו טבעי שאנחנו מגיעים למקום מסוים, למשל בנחיתה שלי בישראל, שהטלפון כבר יודע היכן אנחנו, מאפשר לנו לדעת מהם אפשרויות התחבורה, ומראה לנו את מזג האוויר, כמו גם אפשרויות רבות נוספות מבוססות מיקום. אין מקבילה לכך בשירות הרפואי. נכון, יש התפתחויות, אבל עדיין מפענח אנושי צריך לעבור על הדמיית הרנטגן. עדיין הרופאים רואים רק את התיק הרפואי של החולה הספציפי אבל כדי לקבל את התמונה הכוללת הם צריכים לבחון כל מדד רפואי בנפרד, ולסמוך על תלונות החולה. תארו לעצמכם מה יהיה כאשר כל המכשירים בבית החולים, כמו גם מסמכים רפואיים אחרים, יעובדו על ידי תבונה מלאכותית, שתציג בפני הרופא כל מה שהוא צריך לדעת באותו הקשר, וכן הוא יוכל לקבל המלצות על טיפולים שניתנו לחולים במצב דומה, כמו גם השוואה לאירועים בהסטוריה של החולה – למשל בדיקות א.ק.ג קודמות בדיוק רב יותר מאשר העין האנושית של הרופא מסוגלת.”

“אנו מקדמים בשנים האחרונות בעיקר את הבינה המלאכותית בשני תחומים –  תחום הרדיולוגיה ותחום הקרדיולוגיה.”

“בתחום הרדיולוגיה אנו בפיליפס מלמדים את המחשב לקרוא צילומי רנטגן או הדמיות CT, MRI ועוד.  להשוות לצילומים קודמים ולנתח את המצב כדי להציגו בפני הרופא. המחשב ניתח מספר עצום של דוגמאות ויידע לזהות סמנים של מחלות. היום אם אתה מגיע לרדיולוג שזה עתה התחיל את עבודתו, הדיוק של האבחון עשוי להיות פחות טוב מזה של פרופסור באוניברסיטה, שראה אלפי מקרים, אם היה לך מזל להגיע אליו.”

“בתחום הקרדיולוגיה – רפואת הלב, הרעיון הוא להתקין הרבה חיישנים שיחוברו לחולה, ולתת למחשב לנתח את מצבו בכל רגע נתון, ולהתריע בפני האחות במחלקת טיפול נמרץ לב שמישהו מהחולים מרגיש לא טוב. היום אחות כזו רצה מחולה לחולה לפי הקריאות, ועלולה להחמיץ אנשים שמצבם קשה. במקום זה היא תקבל חיווי מהמחשב על הרעה במצבם של חולים ומה מומלץ לעשות כדי לעצור אותה בזמן. אני ביליתי לילות עם אחיות במשמרת ויודעת כמה הן עייפות ואם הן רואות מישהו שמתנהג קצת מוזר הן חלא יודעות אם הוא ישן או שמחלתו החמירה. הטכנולוגיה במקרה כזה יכולה להציל חיי אדם. מטרות מערכת ההתראה המוקדמת במחלקות טיפול נמרץ לב – ירידה בשיעור התמותה, הפחתה בעלויות הטיפול, ייעול עבודת האחות, ולהעלות את שביעות רצון אנשי הצוות הרפואי והמטופלים.”

 

האם מערכות כאלה יוכלו לנטר אחר חולים וקשישים בבתיהם?

קריווט: “הטכנולוגיה קיימת כבר היום, אבל אין אף גורם שמסוגל לקבל את ההתראות ולהגיב עליהם, כאשר יוקמו מרכזים כאלה, התבונה המלאכותית תוכל להתריע ולהגיד מה קרה בדיוק, כדי שיוכלו לתת את הטיפול הטוב ביותר. שלא לדבר על כך שניתן יהיה לחסוך אישפוזים מיותרים, ועימם גם חשיפה לחיידקים עמידים לאנטיביוטיקה.”

“אגב בכל הנוגע לחיידקים עמידים לאנטיביוטיקה, ניתן יהיה לעקוב אחר מסלול ההידבקות עד למדביק המקורי מנתוני בדיקות שנעשות כבר היום, אך אין מי שיבצע את ההשוואה.. הדבר חשוב מבחינה משפטית משום שבתי חולים חשופים לתביעות אם יוכח שההדבקה נעשתה בידי אנשי צוות רפואי. מעקב כזה יוכל לאפשר להם להתגונן.”

מה הייחודיות של הפעילות שלכם בישראל?

“יש לנו מרכז פיתוח גדול בחיפה שמונה כאלף עובדים, ואנחנו גם שותפים בחממת SANARA של המדען הראשי ביחד עם טבע. הישראלים הם יזמים בטבעם, במקומות אחרים האנשים יותר זהירים. יכול להיות שהדבר נבע מצורך. האנשים מאוד חכמים, להוטים להוציא את הדברים לפועל במהירות ולומדים להסתגל.

 

אגב מרבית עובדי מרכז המחקר והפיתוח בישראל הם מפתחי תוכנה. אנחנו מאמינים כי הבידול הבא במכשירים הרפואיים לא יהיה עוד פונקציונליות אלא על חוכמה של המכשירים –  יכולת לימוד מכונה.

 

לסיכום אומרת קריווט, כי בפיליפס רואים את התפתחות של תוכנה חכמה  כסיפה של תקופה בה, יותר מאי פעם, הבינה המלאכותית תהפוך להיות חוד החנית של המערכת הרפואית.  יותר בינה, ופחות חומרה. וישראל היא המרכז. ישראל, כך גורסים בפיליפס היא מדינה בעלת ערך רב של  אנרגיה אינטלקטואלית, לכן היא במרכז הפיתוח של הבינה המלאכותית.

ראו עוד בנושא באתר הידען:

2 תגובות

  1. לדעתי פיליפס לא מכוונים באמת נמוך. הם נכנסו לתחום שפיתחו פרופסור מיכאל אלעד ופרופסור יונינה אלדר
    מהטכניון בשם compressed sensing שפרושו ש MRI בלי קשר לבינה מלאכותית ייקח 10 דקות ולא שעה.
    אבל זה כן קשור בעקיפין לבינה. מיכאל אלעד הוא אשף מתימטי לבינה מלאכותית שמוציא דוקטורנטים שהופכים לפרופסורים כמו שאחר מכין סופגניות. אני מכיר שניים. וקיצור זמן ה MRI, פירושו קיצור החישובים של ניתוח ה MRI, וביצוע ניתוח MRI, ע”י בינה מלאכותית במורכבות גבוהה יותר.
    ההצהרה היא אולי למתן התנגדות.

  2. ההצהרה הנ”ל א. מעדנת את הכנסת בינה מלאכותית לתחום רפואה לשם מניעת התנגדות.
    ב. משקפת בעיקר קושי לתכנן רשת עמוקה – אבל לא את יכולותיה מרגע שתוכננה כהלכה.
    לדעתי אם פיליפס מכוונים נמוך, גוגל מכוונים גבוה. הם ינסו ללכת לגמרי על רופא מפענח MRI מומחה שהוא בינה. מבחינה כלכלית – יכריע: יותר זול לקנות תוכנת פענוח MRI, מאשר להעסיק רופא בכיר.
    ג. היא תחום פתוח למחקר = עדיין לא גילו בו אפס קצה היכולת. מעולם לא פגשתי תחום מלבד פיזיקה קוונטית
    שבו המתימטיקה כל כך מרתקת, קשה, ייקח לי להערכתי שנה-שנתיים להשתלט עליה, וכוללת ידע הנדסי
    בנוסף מקביל שדורש גם שליטה. המתימטיקה היא סטטיסטיקה של משתנים אקראיים ברמתה הגבוהה ביותר האפשרית. ישנו כיוון מבטיח מאד שמשלב תורת האינפורמציה של קלוד שנון בסטטיסטיקה. זה מרתק.
    מגיעים לתקשורת סיפרתית (קוד ויטרבי). וישנו כיוון נוסף של תרמודינמיקה. די אם נסתכל בפונקציה שנקראת
    sigmoid ונראה שם התפלגות פרמי-דיראק. הרשתות מחקות את זה. ומסבירות שכך הם יוצרים ווקטורי יחידה של תכונות של המידע המנותח. כלומר מועצמת תכונה אחת בכל שכבה, וכל האחרות מנוונות. מעולם לא חשבתי על התפלגות תרמודינאמית כך.
    איתרתי לי נישה שבה כמות החוקרים בבינה קטנה כעת. ובנוסף כשאשתלט על ההנדסה והמתימטיקה ארצה
    לומר משהו בתחום פיתוח בינה מלאכותית מתקדמת יותר משהיום.

    כרגע אני מבצע איזשהו קוד תוכנה. חיטטתי היום במקרה דרך קוד MRI תלת-ממדי זמין בקוד פתוח כמובן בבסיס הנתונים קוד תוכנה של GOOGLE. יכולת כזו לפתח בבית, כשלמי שחכם יותר, אין פחות סיכויי הצלחה מחברה עתירת משאבים, לא הייתה קודם.

    בסיס הנתונים החשוף חינמי, ואם משלמים 7$ לחודש מקבלים עוד מאגר יותר גדול של קוד תוכנה.

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

אתר זה עושה שימוש באקיזמט למניעת הודעות זבל. לחצו כאן כדי ללמוד איך נתוני התגובה שלכם מעובדים.