לקראת אירוע | התחזית ביבמ: חנות יישומים למידע בריאות, פרופיל משפחתי לחיזוי מחלות, וכלכלה חדשה סביב מידע רפואי
לקראת כנס על עתיד הבריאות של מעבדת יבמ בחיפה
מנהל תחום הבריאות ומדעי החיים ביבמ, דניאל פלינו, יגיע באמצע החודש לארץ, וייקח חלק בין השאר במפגש מיוחד בנושא עתיד מערכת הבריאות, שייערך במעבדת המחקר של יבמ בחיפה, ביום ראשון הקרוב, בהשתתפות שורת מומחים מקהילת שירותי הבריאות בארץ ובחו"ל.
מעבדת המחקר של יבמ בחיפה היא אחד ממרכזי המצויינות העולמיים של החברה המתמקדים בתחום הבריאות. כ-25 חוקרים הפועלים בקבוצת מחקר ייעודית ובמסגרות משיקות לה, מתמקדים בחיפה בתחומים דוגמת ריכוז מידע ממגוון מקורות פנים-ארגוניים הזמינים במערכת, כמו גם בעתיד הצופה שילוב של המידע הזה עם מידע חיצוני ממקורות דוגמת עולם האינטרנט.
חיים נלקן, מנהל התחום במעבדת המחקר של יבמ בחיפה, קבע כי עולם הרפואה של היום מנהל כמות גדלה והולכת של מידע רפואי דיגיטאלי, בהיקפים המשנים את חוקי המשחק. "קשה להעלות על הדעת מה יעשו עם המידע הזה בעוד חמש שנים. ברור כי אנחנו נכנסים לעידן ה-Big Data של המידע הרפואי, כאשר החידושים המהותיים צפויים להיות פתרונות בתחום ניתוח מידע קליני גנומי, והתמקדות בתמיכה בהחלטות בתחום הבריאות".
נלקן מסביר כי הסביבה הרפואית כולה הולכת ומשתנה. אנשים רבים מבצעים חיפוש באינטרנט לפני הפניה לרופא – וברור כי המחשב נכנס והופך לחלק מהדיאלוג בין הרופא ובין המטופל. לעתים, המחשב מספק מידע קודם למפגש עצמו ולעתים הוא מציע ותומך בהחלטות לגבי תהליך הטיפול. "ככל שיש בידינו יותר מידע דיגיטאלי בכלל ומידע רפואי דיגיטאלי בפרט – אנשים משתמשים במידע הזה בצורות חדשות. "בעולם הרפואי, אנו עשויים לראות מקבילה לחנות היישומים של אפל, אפסטור, המציעה מידע רפואי", קובע נלקן. "ייתכן גם כי בעתיד יקום שירות שיציע לסרוק את ההיסטוריה הרפואית המשפחתית ולחזות את המחלות להן אנו עשויים להיות חשופים. בסופו של דבר, תיווצר כלכלה חדשה סביב המידע הדיגיטאלי הזה: חברות תרופות למשל, יהיו מעוניינות בו לצורכי מחקר ופיתוח. בנוסף יתכן שחברות ביטוח יוכלו להציע פוליסות אישיות שייקחו בחשבון בעיות רפואיות העשויות להיות ללקוח בעתיד, על סמך ניתוח ההיסטוריה המשפחתית או פרופיל גנטי".
רוב העבודה המתבצעת במעבדת המחקר של יבמ בחיפה, מתמקדת בשיתוף פעולה עם לקוחות – החל משלב מוקדם של איתור לקוחות בעלי מומחיות בתחומי התוכן הרפואי, מיפוי ממקורות המידע הזמינים בידי הלקוחות האלה, וניצול יעיל יותר של המידע הזה: רשומות רפואיות, צילומי הדמיה, תוצאות בדיקות ומידע אודות טיפולים קודמים.
