טכנולוגיה, אינטרנט ורפואה

בקיץ האחרון דיברתי בכנס הבין תחומי לרפואה של בית חולים הדסה על השלכות אפשריות מעולם הטכנולוגיה והאינטרנט על עולם הרפואה. קיבלתי מס' פניות להעביר תקציר של החומר, אז אני כבר מעלה את זה כאן (הרקע על Data Mining, Text Mining מוצג בקיצור, ויפורט ברשומות עתידיות).

מעיבוד נתונים לבינה מלאכותית

הרמה הבסיסית במערכות מחשוב רבות היא הרמה התפעולית (TPS – Transaction Processing System) אשר מאפשרת אוטומציה, ייעול תהליכים והוזלתם. מעל רמה זו, קיימות רמות רבות שעושות שימוש בנתונים שנאספו לצורך עיבוד, ניתוח והפקת "ידע" מתוך האינפורמציה שנאספה.

השיטות של הפקת הידע הלכו והשתכללו, ואחד השינויים החשובים הוא המעבר משיטה מסורתית של בדיקת השערות ושימוש במחשב לבדיקת התוקף שלהן בנתונים, לשיטות מתחום הלמידה הממוחשבת שבהן המחשב עצמו הוא זה שמוצא קשרים, מזהה דפוסים ומתריע על תופעות חריגות בתוך מאגר נתונים גדול. בטכניקות כאלה נעשה היום שימוש נרחב בתחומים של ניתוח התנהגות לקוחות, פילוח דמוגרפי/סוציולוגי של קהל על פי מאפיינים, מנועי המלצות ותחומים רבים נוספים.

כריית טקסט

אחד הענפים של התחום עוסק בהפקת נתונים מתוך מסמכים טקסטואליים. זו משימה לא פשוטה, שכן השפה האנושית היא בעלת מבנה חופשי ומאפיינים רבים המקשים על ניתוח אוטומטי שלה (בניגוד למאגר נתוני לקוחות למשל, שבו ברורה משמעותו של כל פריט מידע). מאידך, זו משימה בעלת חשיבות רבה, שכן שפה היא הממשק הטבעי ביותר עבור בני אנוש, וחלק גדול מהמידע האנושי נוצר וקיים בצורה טקסטואלית. ניתן להתייחס אל רשת האינטרנט כאל מאגר המידע הגדול ביותר כיום, וחלק גדול מהתוכן של הרשת הוא מסמכי טקסט. התחום של ניתוח טקסט קשור לתחומים רבים: אחזור מידע, סיווג מסמכים, בלשנות חישובית וכו' ולמרות מורכבותו התפתחויות בתחום מאפשרות יישומים מגוונים ומעניינים.

בשנה שעברה חברת IBM הציגה את ווטסון – מערכת ממוחשבת שהשתתפה בשעשועון טריוויה (וניצחה את שני האלופים שהתחרו מולה). בפרויקט הזה הושקעו אלפי שעות מחקר ופיתוח, ולבסוף נבנתה מערכת שמסוגלת לסרוק כמות עצומה של מסמכים ולאחר מכן לענות על שאלות שמוצגות לה. היכולת של ווטסון מרשימה מאוד אולם למעשה, גם מערכת "פשוטה" כמו מנוע החיפוש של גוגל, שמבצעת תיוג של מסמכים לפי מילות מפתח, יכולה לשמש בתור "מנוע חיפוש תשובות" בידיים של כל משתמש ממוצע. כלומר, אם אנחנו מוותרים על השאיפה לאוטומציה מלאה ומגבילים את תפקיד המחשב למערכת תומכת / מייעצת, ובהינתן שמאגר המידע גדול מספיק, ניתן לתעל כלים שקיימים כבר היום למטרות של שיפור עצום בניתוח המידע הקיים בידינו ובשימוש בו.

בקישור ניתן לראות כיצד ווטסון מנצח בחידון טריוויה. עכשיו דמיינו חולה שמתאר לו את מצבו הרפואי ווטסון שולח אותו לסדרת בדיקות מקדימה, מפנה אותו לרופא המתאים, ושולח לרופא חומרים רלוונטיים ומקרים דומים מהעבר .

http://www.youtube.com/watch?v=WFR3lOm_xhE

 יישומים רפואיים של כריית נתונים וטקסט

לכריית מידע ועיבוד נתונים מתקדם יש יישומים אפשריים רבים בתחום הרפואה. נראה מספר דוגמאות:

  • ניתוח נתונים והעלאת אבחנות אפשריות מתוך מאגר קיים על בסיס מאפיינים דומים, או לפחות הצגה של מקרים בעלי מאפיינים דומים. יכולת לשלוף תיקים על בסיס חיפוש של תסמינים מסוימים (דבר שכיום מוגבל ליכולת של הרופאה להיזכר במקרה דומה המוכר לה מהעבר, לחפש את התיק ואז להגיע לנתונים).
  • מתן התראה על הפניית חולה למרפאה לא נכונה, או המלצה על ביצוע בדיקות (קיימים מקרים רבים של חולים שמגיעים למרפאה לעיתים לאחר המתנה של חודשים, ומגלים שחסרה להם בדיקה מסוימת שבלעדיה קשה להתקדם).
  • התראה על מתן תרופות לבעלי רגישות
  • מעקב אחרי מגמות כלליות בבית החולים או בקהילה – למשל עלייה בשכיחות של תופעה מסוימת שיכולה גם לרמוז על בעיה אחרת (כמו הרעלת מזון, זיהום אוויר וכו').

 כריית טקסט היא יכולת חיונית ליישומים כגון אלה, וזאת מהסיבה שחלק גדול מהאינפורמציה נמצא בצורת טקסט (קבלות חולים, סיכומי מחלה וכו'). לכאורה ניתן להזין את הנתונים גם בצורה מובנית, כלומר לצד מכתב שחרור למשל להזין למערכת את כל הסימפטומים, המדדים וכו' ע"י בחירה מתוך רשימות מוכנות מראש, אולם הגישה הזו אינה פרקטית. לא רק שהיא תסרבל את עבודת הרופאים לרמה בלתי סבירה, אלא שהיא גם תגרום למערכות המחשוב להיות בפיגור מתמיד במרוץ להוספת נתונים ושדות.  לכן היכולת לקחת מסמך רפואי טקסטואלי ולשאוב ממנו נתונים היא אחת מאבני היסוד של כריית מידע בתחום זה.

 זמינות וניידות של נתונים דיגיטליים

נתונים דיגיטליים, נוסף על היכולת לנתח אותם בצורות שונות, מצטיינים גם בזמינות וניידות. לאחסון של תצלום רנטגן נדרש שטח, וכדי להראות אותו לרופא אחר יש צורך לשלוח אותו פיזית. בפורמט דיגיטלי אותו תצלום אינו תופס שטח, ניתן לשלוף אותו מיד בכל זמן, ולשלוח אותו במייל תוך שניות לכל מקום בעולם.

סטטוסקופ הוא ציוד בסיסי שלא השתנה מאז המצאתו בשנת 1816 הודות לעיצוב שמתאים לתפקידו בצורה מושלמת. אבל, יש לו מגבלה בולטת: המרחק בין החולה לאוזן של הרופא אינו יכול לעלות על אורך הצינור. לעומת זאת אפליקצית הסלולר  iStethoscope

(http://www.peterjbentley.com/istethoscope.html) מאפשרת מדידה עצמית על ידי החולה במקום שבו הוא נמצא, וקבלת הנתונים מיידית על ידי הרופא במקום אחר. באופן כללי נתונים דיגיטליים זמינים בכל מקום, מכל מקום ובכל זמן.

הזמינות של הטכנולוגיה מאפשרת איסוף ושמירה של נתונים בהיקף שלא התאפשר קודם, המגמה הזו תופסת תאוצה בתחומים של סגנון חיים כמו אפליקציות לניטור וניתוח נתוני תזונה וכושר (http://www.apple.com/ipod/nike/) , ניטור דפוסי שינה על ידי מעבדת שינה ביתית (http://www.myzeo.com/sleep/) וניתוח כולל ורציף של אספקטים שונים באורח החיים ובמדדים הרפואיים (http://www.fitbit.com/).

חברות לניתוח מידע גנטי כגון  https://www.23andme.com מאפשרות ניתוח מלא של הפרופיל הגנטי, קבלת המלצות בהתאם למידע המתקבל, ועדכון תקופתי בקשר לתגליות הרלוונטיות עבור הפרופיל הגנטי של המשתמש. זו דוגמא נוספת של היכולת לקבל מידע מחזית המחקר בזמינות גבוהה ובמחיר שווה לכל נפש.

סודיות רפואית מול תקשורת ושיתוף

סוגיה נוספת היא ההבדל בין הגישה של פרטיות וסודיות רפואית, לבין התרבות של פתיחות ושיתוף מידע ברשת.

אינטגרציה של מערכות רפואיות היא היכולת של רופא לראות היסטוריה מלאה של חולה מסוים, לצפות בבדיקות ממאגרי מידע אחרים וכו'. הנושא הזה נחשב למאתגר מכיוון שמעבר לקושי היישומי, יש צורך להגיע להסכמות בין גופים שונים בנושא של הרשאות, פרטיות מידע וכד', ולכן ההתקדמות בתחום היא איטית למרות שהנושא יכול להיות בעל תועלת רבה.

ברשת האינטרנט הגישה המקובלת היא שונה בתכלית וכוללת שיתוף וויתור על הפרטיות לטובת תועלות אחרות. אחת הפעולות הנפוצות באפליקציות שהוזכרו קודם היא העלאת הנתונים האישיים לרשת והשוואתם מול נתונים של אחרים בחתך גיל דומה או חיפוש של אנשים בעלי מאפיינים דומים.

אנשים שחולקים מצב רפואי או נתון גנטי יוצרים קשר זה עם זה, מחליפים מידע ומצטרפים לקהילות, לדוגמא קבוצת הפייסבוק K1a1B1a & friends

(http://www.facebook.com/group.php?gid=14908174828) מיועדת רק לאנשים החולקים האפלוטיפ גנטי מסוים .

באתר של 23&me מופיעות עדויות שמספרות כיצד שיתוף המידע הגנטי עם רופא עזר להגיע לאבחנות טובות יותר ומהירות יותר. זו דוגמא לכך ששיתוף מידע שצומח ביוזמת המשתמשים בצורה מבוזרת הוא לעיתים יותר ישים מניסיון להכתיב אינטגרציה של מערכות בצורה מרוכזת.

העושר והמגוון של הנתונים הנאספים היום באופן שחלקו וולונטרי לחלוטין, יתרמו למחקר המדעי, אך גם ליכולת של רופא לראות תמונה שלמה יותר של נתונים לגבי מטופל.

העתיד כבר כאן

על ידי חיבור של שתיים או שלוש מהתופעות שתוארו, ניתן בקלות לייצר תסריט עתידני שנראה בדיוני לחלוטין. עם זאת, כל היישומים והשירותים שהזכרתי (והם רק חלק קטן מהמגוון האדיר שקיים) כבר זמינים ונמצאים בשימוש בהווה. בקצב ההתפתחות הנוכחי לא צריך להיות מופתעים כשהעתיד שנדמה כבדיוני מתגשם הרבה לפני שציפינו.

2 מחשבות על “טכנולוגיה, אינטרנט ורפואה

  1. מעניין, בקיץ האחרון השתתפתי בפורום מחשבים, בינה ואנשים. תוכל להרחיב בנושא בינה מלאכותית, FUZZY LOGIC ו רובוטים מקבלי החלטות בהקשר הפיננסי?

    תודה כריש

    CRO

כתיבת תגובה

הזינו את פרטיכם בטופס, או לחצו על אחד מהאייקונים כדי להשתמש בחשבון קיים:

הלוגו של WordPress.com

אתה מגיב באמצעות חשבון WordPress.com שלך. לצאת מהמערכת / לשנות )

תמונת Twitter

אתה מגיב באמצעות חשבון Twitter שלך. לצאת מהמערכת / לשנות )

תמונת Facebook

אתה מגיב באמצעות חשבון Facebook שלך. לצאת מהמערכת / לשנות )

תמונת גוגל פלוס

אתה מגיב באמצעות חשבון Google+ שלך. לצאת מהמערכת / לשנות )

מתחבר ל-%s