תוכנות מתוחכמות יוכלו לסייע לרופאים להגיע לאבחונים מדויקים יותר
מאת דינה פיין מרון, הכתבה מתפרסמת באישור סיינטיפיק אמריקן ישראל ורשת אורט ישראל 17.10.2017
חולֶה בגיל העמידה ביקר לא מזמן במרפאתו של ד”ר תומס פיין שבסיאטל כשהוא מתלונן על ירידה ניכרת ובלתי צפויה במשקל ותחושת עקצוץ בכפות הרגליים. הרופא תהה לפשר התופעה: התסמינים יכולים ללמד על כל בעיה, החל בדלקת פשוטה וכלה בכל אחת מעשרות מחלות מסובכות וחמורות יותר, כגון סוכרת או סרטן. פיין, המכהן גם כמנהל רפואי של שירותי טכנולוגיית המידע בבית הספר לרפואה של אוניברסיטת וושינגטון, החליט אפוא לפעול בדרך בלתי שגרתית. לאחר שערך בדיקה גופנית רגילה ומילא את הפרטים ברשומה הרפואית של המטופל שלו, פנה לעזרתו של כלי מקוון – Dxplain.
פיין הזין את התסמינים למחשב ומערכת התמיכה הממוחשבת הציעה כמה מצבים אפשריים, לרבות מחלה נדירה בשם עמילואידוזיס, שבה חלבונים בלתי תקינים מצטברים בגוף, משבשים את תפקודם של איברים שונים, ופוגעים במערכת העצבים. בדיקות נוספות וכן בִּיּוֹפְּסִיָה שנערכה במכון רפואי אחר אישרו את האבחנה שהציעה המערכת הממוחשבת. החולה הוא אחד מ-4,000 אנשים המאובחנים בארה”ב מדי שנה כלוקים במחלה.
עד לפני חמש שנים בלבד, אילו היה נתקל במקרה בלתי מפוענח כזה היה פיין פונה תחילה לעזרת עמית מהימן או מבלה שעות בסקירת הררי הספרים המקצועיים ומאמרי המחקר המדעי כדי להגיע לאבחנה נדירה כל כך. מערכת התמיכה בהחלטות קליניות DXplain מתבססת על אותה ספרות מקצועית ואותם מחקרים שעמדו בביקורת עמיתים כדי להציע הערכות משלה – אלא שהמערכת הממוחשבת עושה זאת בתוך שניות. “האם הייתי יכול להגיע לרשימה דומה של מצבים אפשריים? אולי, אילו הייתי מייחד לכך די זמן,” אומר פיין, שבדרך כלל מזדמן לו לטפל בחולים בשפעת או בדלקת מפרקים ולא במטופלים הסובלים מפגיעה במערכת העצבים שטיבה אינו ברור. ואולם, מזהיר פיין, הספרות המדעית מראה ש”כאשר אנחנו פועלים תחת לחץ זמן, איננו מקדישים מחשבה מספקת למקרים כאלה וכך, אותן אבחנות נדירות עלולות לחמוק מעינינו.”
ואכן, לעיתים קרובות מדי אנחנו מחטיאים את האבחנה הנכונה, כפי שעולה מדוחות רחבי היקף שפרסמה האקדמיה הלאומית האמריקנית למדעים, הנדסה ורפואה המנתחים את הגורמים לטעויות רפואיות שאירעו בארה”ב בשנים 1999 וב-2015. טעויות אלה נובעות בחלקן מניהול רשלני של רשומות רפואיות או מתקשורת לקויה. אך לעיתים קרובות, הגורם לטעות הוא אבחנה שגויה. מסקירות של תעתיקים רפואיים עולה כי אפשר לייחס 6% עד 17% מןהאירועים השליליים שבהם נגרם נזק למטופלים בבתי חולים לטעויות באבחון. על פי הערכת דוח האקדמיה הלאומית האמריקנית למדעים משנת 2015, 10% ממקרי המוות של מטופלים בארה”ב נגרמים בשל אבחנות שגויות וכתוצאה מן הטיפול הלא נכון הניתן עקב כך.
כפתרון לבעיה המליצו האקדמיות, בין היתר, שבתי חולים ורופאים מטפלים ייעזרו בכלים נוספים – המוגדרים באופן רשמי כמערכות תומכות החלטות קליניות – העשויים לסייע בשיפור תהליכי קבלת ההחלטות שלהם. ברמה הבסיסית ביותר מדובר ברשימת תיוג (צ’קליסט) שלפיה יש לעבוד כדי להימנע מדילוג על צעדי מפתח בהליכים רפואיים חשובים. ויותר מזה, עוד ועוד בתי ספר לרפואה, בתי חולים אוניברסיטאיים ומרכזים רפואיים אחרים רוכשים מינוי למערכות תמיכה מבוססות מחשב דוגמת Dxplain או המערכות המתחרות, VisualDx ו-Isabel. הפופולרית ביותר מביניהן היא מערכת התמיכה באבחונים רפואיים VisualDx, המותקנת כיום ביותר מ-1,600 בתי חולים ומרפאות ברחבי ארה”ב, לפי נתוני היצרן.
תעשיית המערכות התומכות בהחלטות קליניות משווקת את מוצריה ככלי עזר שבאמצעותם יוכלו רופאים מטפלים לאשר את האבחנות שלהם או לבחון אבחנות חלופיות שמציעות המערכות האלה. אך עד עתה, לא מיהרו הרופאים לאמץ את כלי העזר החדשים. השאלה המכרעת היא אם אכן בכוחם של פתרונות תוכנה מסוג זה לשפר במידה ניכרת את האבחון והטיפול הרפואי, או שמא אין הם אלא מעמסה מיותרת על סדר היום העמוס ממילא של הרופאים.
כוח עיבוד
ניצול כוח המחשוב לסיוע באבחונים רפואיים אינו רעיון חדש. כבר בשנות ה-70 נעשו ניסיונות ראשונים לשימוש במחשב במטרה למנוע טעויות של רופאים. בעשור שלאחר מכן, במחצית שנות ה- 80, החל בית החולים הכללי של מסצ’וסטס לפתח את מערכת DXplain במטרה לסייע בשיפור האבחונים. גישה זו נראתה מבטיחה, אך באותן שנים היא לא נחלה הצלחה רבה, בין השאר, משום שרשומות רפואיות עדיין נכתבו בכתב יד והשימוש במערכת מבוססת מחשב היה אפוא צעד מכביד נוסף בשגרת עבודתם של הרופאים.
הרבה השתנה מאז. מחשבים כיום הם חלק בלתי נפרד מן העבודה הרפואית השגרתית. רשומות ממוחשבות מחליפות את הרשומות הידניות במרבית המרפאות, בתי החולים ומכוני הרפואה הפרטיים, וכל זאת, לא במעט בזכות התמריצים ממשלתיים. שינויים אלה תורמים לשיפור האיכות, הבטיחות והיעילות במערכת הבריאות.
בד בבד חלים שינויים גם במערכות הממוחשבות התומכות בקבלת החלטות קליניות. עם הזמן, מערכות אלה משתכללות ונעשות מהירות הרבה יותר ולעיתים קרובות, הן מקושרות באופן מקוון למחקרים שעליהם הן מתבססות, מה שמאפשר לרופאים המטפלים להעריך את הראיות שבידיהם בו במקום ולקבל מידע נוסף לגבי כל אבחנה אפשרית. מערכת VisualDx, למשל, שמה דגש על ההיבט ה”חזותי” – היא מציגה תרשימים של איברי הגוף העשויים להיות מושפעים במצב נתון ותמונות הממחישות את המחלות שעלולות לפגוע בהם, וזאת, במטרה לפשט את ההשוואה בין הנתונים.
וחשוב לא פחות מכך, מדענים לומדים עוד ועוד על הגורמים לטעויות אנוש ועל הדרכים למניעתן. אנשי מחקר זיהו כמה מלכודות חשיבה, או הטיות קוגניטיביות, בתהליכי האבחון של רופאים. אחת מאלה, הניתנת למניעה בקלות בעזרת המחשב, ידועה בשם הטיית העיגון. מחקרים מראים שלעיתים קרובות, רופאים נוטים לאמץ את האבחנה הראשונה שעולה בדעתם – העוגן – גם כשהיא שגויה. שבויים בתפיסה זו, הם עשויים לייחס, באופן בלתי מודע, חשיבות רבה יותר לכל פיסת מידע המאששת את האבחנה שלהם ולהתעלם מנתונים רלוונטיים אחרים – ולעיתים, הם אף אינם טורחים לחפש אחר נתונים נוספים.
טעויות אנוש
הטיות עיגון עלולות לשבש אבחנות רפואיות במחלקות העמוסות לעייפה של בתי חולים או במרפאות ובמרכזים רפואיים אחרים מסיבות רבות. רופא מטפל טרוד עלול לשכוח לשאול מטופל האם ביקר לאחרונה בארץ זרה, אף כשהתשובה לשאלה יכולה לשנות את האבחנה הראשונית, הסבירה לכאורה, שלו מן הקצה אל הקצה. במקרים כאלה, למשל, רופא עלול לשלוח מטופל שנדבק באֶבּוֹלָה חזרה לביתו עם הנחיה ליטול כמוסות פשוטות להורדת חום ולשיכוך כאבים במקום להכניס אותו לבידוד ולתת לו טיפול רפואי מידי הולם. מקורן של טעויות רפואיות אחרות בשיטת הלימוד בבתי הספר לרפואה. לעיתים קרובות, מוצגים לפני הסטודנטים מקרי בוחן המשקפים סיווג של תסמינים אופייניים על פי קטגוריות-אב מוגדרות מראש, ולא מקרים סבוכים ומורכבים כמו אלה שהם עתידים לפגוש בעבודתם בשטח. אך מקרי בוחן אלה המתוארים בספרי הלימוד אינם המקרים השכיחים דווקא, בניגוד למה שהיה אפשר אולי לחשוב.
טעויות מסוג זה הן טעויות שלגביהן מערכות התמיכה הממוחשבות עשויות להוכיח את יעילותן יותר מכול. כל אחת מתוכנות העזר משתמשת באלגוריתמים קנייניים משלה כדי לקשר בין תסמינים לבין אבחנות ולהסב את תשומת הלב למצבים הסבירים ביותר ולמצבים המסוכנים ביותר ובהתאם לכך, למצבים שיש לשלול על הסף. כמה ממערכות התמיכה הממוחשבות אף מסוגלות לשלוף מידע באופן אוטומטי מן הרשומות האלקטרוניות של המטופל וכך פוטרות את הרופאים מן הצורך לחזור ולהזין את המידע.
עדיין קשה להעריך עד כמה יוכלו המערכות התומכות בקבלת החלטות רפואיות למנוע טעויות. מכל מקום, הנתונים נראים מבטיחים. במסגרת מחקר שבדק ב-2011 את ביצועי מערכת VisualDx, נערכה השוואה בין מידת ההצלחה של רופאים במחלקות לרפואה דחופה בשני מוסדות שונים באבחון זיהום עורי מסוים בעזרת מערכת התמיכה הממוחשבת ובלעדיה. רופאים מטפלים שנעזרו במערכת VisualDx הגיעו לאבחנה נכונה ב-64% מן המקרים. לעומתם, הרופאים שלא נעזרו במערכת הצליחו לאבחן נכונה את הזיהום ב-14% בלבד מן המקרים. על פי ממצאי מחקר ראשוני שבחן את ביצועי מערכת Isabel ושהוצג בכנס שנערך ב-2014, שיפרה המערכת את יכולת האבחון של 40 סטודנטים לרפואה בשליש בקירוב. במחקר שבחן את ביצועי מערכת DXplain ופורסם ב-2010, נמצא שכשרופאים מתמחים במאיו קליניק נעזרו במערכת במקרים מסובכים וקשים לאבחון, חלה ירידה דרמטית בעלויות הרפואיות, שכן המערכת תרמה לקיצור זמני האשפוז בבית החולים ולייעול הטיפול במהלך האשפוז.
מכשולים בדרך ליישום
ואולם, לעיתים קרובות, שינויים לטובה אינם מתחוללים בקצב הרצוי. ביולי 2017 ערכה האקדמיה הלאומית האמריקנית למדעים כנס של יום אחד במטרה לבדוק את ההתקדמות בצמצום טעויות האבחון. ג’ון בול, הרופא שישב בראש הוועדה שניסחה את דוח 2015 של האקדמיה, אמר עוד קודם לכנס שהוא צופה תוצאות “מאכזבות”, שכן רבות מן ההמלצות להפחתת מספר הטעויות – לרבות שימוש מוגבר בכלי עזר ממוחשבים לקבלת החלטות – עדיין לא אומצו בקנה מידה נרחב. בול אומר שגם הרשת של שבעה בתי חולים בקרוליינה הצפונית שבה הוא עובד עדיין רחוקה משילוב מלא של מערכות אלה בשגרת הטיפול שלה.
הבעיה בקרוליינה הצפונית, אומר בול, בחלקה לפחות, היא שבתי חולים שונים ורופאים שונים ברשת עובדים עם מערכות אלקטרוניות שונות ופרוטוקולים שונים של רשומות רפואיות, מה שלא מאפשר סטנדרטיזציה של השינויים. בעיה אחרת, הוא אומר עוד, היא שהרופאים אינם נלהבים להקדיש זמן ללמידת מערכות התמיכה הממוחשבות כל עוד לא השתכנעו בתועלת הטמונה בהן.
שמרנות מוסדית היא בעיה בכל רחבי ארה”ב, אומר מארק גראבר, נשיא ומייסד-שותף של העמותה לשיפור האבחון ברפואה. “ארגוני הבריאות אינם מכירים, למעשה, בבעיית הטעויות באבחון ואינם רואים בה נושא שבו עליהם להתמקד,” אומר גראבר. “לרוב, רופאים חושבים שהם עושים עבודה טובה והם סבורים שאין להם סיבה להיות מוטרדים.”
מלבד זאת, כמה מן המומחים, ובהם סנדרה פרייהופר, הנשיאה לשעבר של ארגון הרופאים הפנימיים בארה”ב, העובדת כיום כרופאה פנימית באטלנטה, חוששים שלאימוץ נרחב של תוכנות העזר האלה עלולות להיות השלכות לא רצויות. מטרידה אותה האפשרות שככל שתוכנות אלה יהיו נגישות יותר גם לציבור הרחב, מטופלים ייעזרו בהן לאבחון עצמי ויוותרו על ביקור אצל הרופא או, לחלופין, יהיו אחוזי חרדה, ללא הצדקה, בשל אבחנה מעוררת אימה שתציע התוכנה – תופעה שלדברי רופאים, הם עדים לה כבר כיום, כשאנשים מחפשים הסבר לתסמינים שלהם באינטרנט.
מנגד, רופאים אחרים, כמו פיין, אינם חוששים שהמחשב יחליף אותם. הם חוזים שמערכות התמיכה הממוחשבות יבטיחו גישה מתקדמת, בטוחה וחכמה יותר לאבחון רפואי, בדומה למערכות הגיבוי המורכבות והמתוחכמות בתא הטייס. הם מקווים שבעזרת מערכות כאלה, המונעות יַתִּירוּיות ומורות על אפשרויות לפתרון, הם יוכלו להתוות נתיב אמין וחלק יותר לטובת כולנו.
על הכותבים
דינה פיין מרון – עיתונאית עטורת פרסים ועורכת בסיינטיפיק אמריקן העוסקת בנושאי רפואה ובריאות.
ראו עוד בנושא באתר הידען:
