האם לבינה מלאכותית יש אמפטיה לחולים?

בינה מלאכותית מתפתחת במהירות לשימוש בתחום הבריאות וחידושים בתחום הדיאגנוסטיקה גורמים למהפכה בטיפול בחולים. יחד עם זאת, עדיין יש הבדל בין אוטומציה של משימות ידניות לבין תיווך בין המטופל לבין הגורם הרפואי המקצועי. האם יישומים בעלי יכולות בינה מלאכותית יכולים באמת להחליף רופא אנושי ולספק טיפול איכותי למטופל?

רופאי בינה מלאכותית

אין ספק כי בינה מלאכותית הופכת מורגשת יותר בנוכחותה בבתי חולים היום בזיהוי מוקדם ומדויק יותר של מחלות. על פי ה-American Cancer Society, בינה מלאכותית יכולה לספק כיום סקירות ופיענוח של ממוגרפיות בדיוק של 99% ובמהירות גבוהה פי 30 מהעבר, דבר שיכול לצמצם באופן דרמטי את מספר הביופסיות הלא נחוצות.

לנוכח העובדה כי לחמישה מיליארד איש בעולם אין גישה לניתוחים או לטיפול רפואי ראשוני, ישנו ללא ספק צורך דחוף בהתערבות טכנולוגית ניכרת. מקרה בוחן מעניין התקיים בשירותי הבריאות הלאומיים של בריטניה (NHS).

הללו בדקו יישומי צ'ט-בוט העוקבים אחרי סימפטומים, על מנת לערוך סדרי עדיפות במיון ראשוני (טריאז') של מטופלים. משתמשים הטעינו את הסימפטומים שלהם לתוך היישום וקיבלו מיד המלצה לפעולה תוך שימוש באלגוריתמים, דטה אנליטיקס ומומחי רפואה.

בסקטור הבריאות, בינה מלאכותית משמשת בדרכים מגוונות במטרה לסנן את כמויות המידע האדירות ולעלות על טעויות בטיפול וחוסר יעילות בזרימת העבודה. הדבר גם עוזר למערכות הבריאות להימנע מאשפוזים מיותרים. דוגמאות מסקרנות אחרות שנמצאות תחת ניסיון כרגע, כוללות מערכות לזיהוי פנים שקובעות האם מטופל נמצא במצוקה בהתבסס על תנועות שרירים באף, שפתיים, לחיים וגבות.

המציאות של רופא בינה מלאכותית מקיף יכול להיות קרוב יותר מכפי שאנחנו חושבים. לאחרונה, ספק שירותי בריאות למנויים בשם Babylon Health השיק תוכנת בינה מלאכותית שמסוגלת לנצח רופאים אנושיים במבחן ברפואה. זהו הישג מרשים והוא מציע כי בעתיד הקרוב בינה מלאכותית תשחק תפקיד משמעותי בתמיכה בצוותי רפואה מומחים ובהקלת העומס.

בריאות ובטיחות

בעוד טכנולוגיות בינה מלאכותית מתפתחות במהירות, ישנן דאגות חמורות בנוגע ליכולתן לבצע אבחון מדויק או לגלות אמפטיה כלפי המטופלים. אמפטיה חייבת להיות שיקול ראשון במעלה. העדר אינטליגנציה רגשית משמעותו סכנה להחמצת ניואנסים פסיכולוגיים או התנהגותיים ומכאן גם עליה ברמת הסיכון של המטופלים. יחסי רופא-מטופל חשובים במיוחד כאשר מטופלים סובלים ממתח נפשי או דיכאון. המבקרים של הבינה המלאכותית טוענים כי היא גם עלולה לצמצם אינטראקציה אנושית, להפוך את סביבת הטיפול הרפואי לסביבה לא אישית ולפגוע ברוח הקהילתית.

סוגיות אבטחת מידע הן מכשול משמעותי נוסף לאימוץ נרחב של בינה מלאכותית. על פי McAffe Labs, שירותי הבריאות היו המטרה הנפוצה ביותר לאירועי פריצה ב- 2017. למרבה הצער, יותר מידי יישומים עדיין מתוכננים ללא אבטחת מידע ומערכות ניטור והתקנים לבישים אחרים נפרצים באופן תדיר על ידי פושעי סייבר שצדים אחר מידע רגיש ואישי. בינתיים, בוטים זדוניים אוטומטיים מתפשטים בשירותי הבריאות בעולם, אוספים, עוקבים ומאחזרים מידע במהירות עם רמת תחכום גבוהה מאי פעם.

התקפות כופר נמצאות גם הן בעליה. מוקדם יותר השנה, SamSam זרעה הרס בסקטור שירותי הבריאות, בעודה מחפשת קשרים לפרוטוקול RDP ומערכות JBoss פגיעות כדי לבצע את ההדבקה.

אלו הן מגמות מדאיגות, שכן, אין מקום לטעויות כאשר חיי אדם מונחים בכף המאזניים. לכן חשוב מאד ששירותי הבריאות יישארו בקדמת העקומה הטכנולוגית, כולל ניהול חכם של תעבורה מפלטפורמה אחת ששולטת בגישה של משתמשים ומספקת אבטחת מידע חזקה ומקיפה ליישומים ולרשת. חשוב מאד לדעת מה הופך את היישומים שלכם לפגיעים וכיצד הם יכולים להיות מותקפים. רק כך אפשר ליישם פתרונות מתאימים. למפתחי יישומים יש גם את החובה להבטיח כי יישומים בסביבות הענן הציבורי או הפרטי ייבחנו במלואם – ביכולת הגידול, בביצועים ובאבטחת המידע.

הפרוגנוזה

לחדשנות בסקטור הבריאות יש פוטנציאל אדיר. מקרי בוחן מוקדמים בתחום הבינה המלאכותית ויישומים קוגניטיביים כבר גורמים לשינוי רב השפעה ומבורך. בעתיד, בינה מלאכותית תוכל אולי גם לאבחן וגם לדאוג לכם באמפטיה. בשלב זה, העולם נטול הרגש, שבו ניתן "להוריד" אפליקציית רופא בשרות מלא, ייצרך לחכות.

הכותב הוא מנהל טכני ב-F5 Networks