הבינה המלאכותית כבר כאן – מנתחת מידע רפואי, מאבחנת, ממליצה על טיפולים ואפילו קובעת תורים. אבל האם אפשר לסמוך עליה? מה תפקידה האמיתי של ה-AI ברפואה, ומהן הסכנות שעדיין מחכות מעבר לפינה? התשובות בכתבה
מאת: מערכת אינפומד
תאריך פרסום: 03/06/2025
4 דקות קריאה
בשקט בשקט הצליחה הבינה המלאכותית לחדור בעשור האחרון לתוך חדרי הטיפולים, ולמצב את מעמדה כענקית טכנולוגית יעילה וחיונית, שעוד צפויה לחולל שינויים רבים בדרך. האם זה אומר שבקרוב תוכלו להיפרד מרופא/ה אנושי ולשוחח עם בוט בעל מומחיות בכל תחומי הרפואה? שאלות רבות עולות בכל הקשור למהפכת הבינה המלאכותית בהקשר של רפואה, ובמאמר זה ננסה לענות על חלקן.
צילום: depositphotos
מהפכה שקטה - שינוי עצום
AI היא היכולת של מכונות לחקות תהליכים קוגניטיביים אנושיים, כמו למידה, פתרון בעיות, קבלת החלטות, והבנה של שפה טבעית.השימוש בבינה מלאכותית ברפואה התחיל כבר לפני מספר עשורים, בעיקר בניסיונות לפתח מערכות שיחקו את החשיבה של רופא/ה מומחה/ית בתחומים מסוימים. עם זאת, המהפכה האמיתית החלה בעשור האחרון, וזה בזכות העלייה בכוח המחשוב, הנגישות למאגרי מידע רפואיים גדולים (BIG DATA), והתקדמות משמעותית בתחום למידת המכונה וראייה ממוחשבת[1].
AI ברפואה כיום: דוגמאות מהשטח
כיום AI ברפואה קיים בכמה בתחומים עיקריים ברפואה[2]:
למידת מכונה (Machine Learning)- חישוב ולמידה של זיהוי דפוסים רפואיים מתוך נתונים, למשל כדי לחזות מחלות או תגובה לטיפול.
רשתות נוירונים מלאכותיות (ANNs)- מודלים המדמים את המוח האנושי ומשמשים בעיקר לניתוח תמונות רפואיות, לחיזוי תוצאות טיפולים, ולאבחון מחלות בעלות מאפיינים מורכבים.
עיבוד שפה טבעית (NLP)- יכולת טכנולוגית של המחשב להבין טקסטים חופשיים בנושא רפואה, כגון סיכומים קליניים ודוחות של בדיקות.
ראייה ממוחשבת – ניתוח תמונות רפואיות כגון רנטגן או MRI, כדי לזהות בעיות באופן אוטומטי.
דיוק, מהירות, זמינות – אלה רק חלק מהיתרונות של AI
טכנולוגיות מבוססות AI עוזרות מאוד לשפר את היכולות הקליניות והאדמיניסטרטיביות של מערכת הבריאות. הנה כמה יתרונות המבוססים על יישומים שכבר קיימים במערכות בריאות שונות בעולם[3]:
הפחתת עומס על רופאים/ות - מערכות בינה מלאכותית יכולות לייעל תהליכים כמו תיעוד רפואי, סיכום ביקורים, וניתוח מידע קליני, ובכך מפנות לרופאים/ות זמן למפגש עם המטופל/ת ומפחיתות את השחיקה הנובעת מעומס.
שיפור באבחון רפואי מדויק ומהיר יותר – אפשרות לזהות ממצאים שלא תמיד נראים בעין אנושית, וכך להעלות את שיעורי הזיהוי המוקדם של מחלות, למשל זיהוי אוטומטי של פוליפים בבדיקות קולונוסקופיה המבוצעת בעזרת ראייה ממוחשבת.
תמיכה בקבלת החלטות קליניות - טכנולוגיות AI מנתחות נתונים קליניים גנטיים ואישיים כדי להציע גישות מותאמות אישית, וכך לבחור את ההתערבות היעילה ביותר לכל מטופל/ת, תוך הפחתת טיפולים מיותרים או מזיקים.
ייעול של מערכות הבריאות - AI משפרת את זרימת העבודה באמצעות אוטומציות של משימות שגרתיות כמו תיאום פגישות, ניהול מלאי תרופות וניתוח מידע רפואי, ובכך תורמת ליעילות תפעולית ולחיסכון במשאבים.
סכנות ואתגרים: מי אשם אם ה-AI טועה?
לא הכל ורוד, וקיימות מספר סוגיות אתיות וקליניות מטרידות הנובעות משילוב של בינה מלאכותית במערכות הבריאות[4][5]:
חוסר שקיפות - אחת הדאגות המרכזיות היא חוסר שקיפות של המודלים. מערכות AI המבוססות על למידה עמוקה (Deep Learning), מתנהלות בחוסר שקיפות, מה שמקשה על הבנת תהליך קבלת ההחלטות שלהן. חוסר שקיפות יכול להיות בעייתי גם במקרים של שגיאות או תוצאות לא צפויות בעייתי בכמה אספקטים:
רופאים/ות ומטופלים/ות עלולים להתקשות לסמוך על המלצות של מערכת שאינה ניתנת להסבר.
אחריות משפטית - קשה לדעת אם הטעות נבעה מהאלגוריתם, מהזנת נתונים שגויה או מהחלטת הרופא/ה.
מניעת תיקון טעויות - אם לא ברור כיצד המערכת פועלת, קשה להבין מתי היא טועה ומדוע.
הטיות אלגוריתמיות – מערכות AI יכולות להעתיק או להעצים הטיות (BIAS) קיימות, למשל ייצוג לא שוויוני של נשים, קבוצות מיעוטים או קבוצות גיל מסוימות. זהו מצב מסוכן שעלול להוביל לטיפול רפואי לקוי, וההשלכות האפשריות הן:
אבחון פחות מדויק עבור קבוצות לא מיוצגות - למשל זיהוי מדויק של סרטן העור בקרב בעלי עור בהיר, ומנגד חוסר בזיהוי אצל כהי עור.
טיפול לא מותאם - ההמלצות הרפואיות יכולות לא להתאים תרבותית או כלכלית, כגון המלצה על טיפול קוגניטיבי התנהגותי CBT, שאינו נגיש או מקובל בחברות מסוימות.
שימור פערים קיימים - במקום לתקן עוולות היסטוריות במערכת הבריאות, אלגוריתמים עלולים להנציח אותם ואף להחמירם.
מבט קדימה: האם בקרוב לא יהיו רופאים/ות?
[6] מערכות AI צפויות להמשיך לשפר את הדיוק והמהירות של האבחונים, להציע אפשרויות טיפול מותאמות יותר, ולייעל תהליכים אדמיניסטרטיביים. לצד זאת, רופאים/ות ממשיכים וימשיכו למלא תפקיד מרכזי בקבלת החלטות קליניות, בעיקר במצבים מורכבים הדורשים שיקול דעת, אמפתיה והבנה של ההקשר האישי והחברתי של המטופל/ת. כפי שזה נראה כרגע, הבינה המלאכותית היא כלי תומך לרופאים/ות – היא מסייעת בניתוח כמויות גדולות של מידע רפואי, מזהה דפוסים מורכבים וחוזה סיכונים רפואיים.
ומה לגבי העתיד? למרות ההתקדמות המרשימה בטכנולוגיות מבוססות AI, הבינה המלאכותית אינה מיועדת להחליף את הרופאים/ות, אלא להעצים את יכולותיהם. הקשר האנושי, האמפתיה, והיכולת להבין את ההקשר הרחב של מצבו של המטופל/ת הם מרכיבים חיוניים בטיפול רפואי איכותי, שאינם ניתנים להחלפה על ידי מכונה ולכן, בעתיד הנראה לעין, הרופאים/ות ימשיכו להיות חלק בלתי נפרד ממערכת הבריאות, כשהם נעזרים בטכנולוגיות מתקדמות כדי לשפר את איכות הטיפול והיעילות של המערכת כולה.
לסיכום, טכנולוגיות מבוססות AI שנכנסו לעולם הרפואה, ושעוד צפויות להמשיך ולהתפתח, מאפשרות שליטה מדויקת יותר בטיפולים, ניטור רציף של מדדים בריאותיים ושיפור באבחון. לצד זאת, יש להתמודד עם האתגרים האתיים והקליניים שהבינה מביאה איתה. בסופו של דבר, השילוב בין אדם למכונה הוא הזדמנות לחיזוק המטופל/ת ושיפור מערכות הבריאות.
המידע בכתבה זו אינו מהווה תחליף לייעוץ רפואי ו/או מקצועי והוא נועד לשם הרחבת הידע האישי של הגולשים/ות בלבד. אין לראות במידע המוצג עצה רפואית, המלצה ו/או חוות דעת מקצועית.
מקורות
[1] J Family Med Prim Care. 2019 Jul;8(7):2328–2331. doi: 10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19
[2] J Family Med Prim Care. 2019 Jul;8(7):2328–2331. doi: 10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19
חיפוש רופאים 
בדיקות 
מונחים 
כתבות ומחקרים 
ערוצי תוכן 
מחשבונים 
פוליפים במערכת העיכול בילדים 
צילום רנטגן 
