[לאוסף המאמרים: 'העתיד כבר כאן', לחצו כאן]
המחבר (ראו תמונה משמאל), רועי צזנה, הוא דוקטור לננו-טכנולוגיה; עמית בסדנת יובל נאמן למדע, טכנולוגיה וביטחון באוניברסיטת תל אביב, ומרצה בפקולטה להנדסה ביו-רפואית בטכניון.
בוגר קורס המנהלים של אוניברסיטת הסינגולריות ומחבר הספר המדריך לעתיד.
[התמונה משמאל: מאלבום התמונות הפרטי של המחבר]
האתרים של ד"ר רועי צזנה
זהו מאמר ראשון בסדרת מאמרים על המאה ה- 21:
* * *
בכל ניסיון לחשוב קדימה לעתיד, כדאי לבחון את הרמזים הקטנים ויוצאי הדופן שיכולים להצביע על שינויי התפיסה שבדרך – על המהפכות הגדולות שמורכבות מעשרות ומאות רמזים שכאלו. ברשומה זו אני רוצה לעבור על שלושה רמזים קטנים – שלוש התפתחויות – שהתפרסמו לאחרונה, ולנסות להבין מה המשמעות הגדולה יותר שלהם לעתיד הרפואה.
כשהמנתח עובד בצד השני של העיר
הרמז הראשון התפרסם השבוע בכתב העת הרפואי המכובד E-Clinical Medicine, שהוא ז'ורנל-בת של הלאנסט – המגזין הרפואי היוקרתי ביותר בעולם. מנתח הלב טחאס מ. פאטל ביצע בהצלחה חמישה ניתוחי לב באמצעות רובוט. לכאורה, אין בכך שום חדש – רופאים עושים שימוש במערכות רובוטיות לניתוחי לב כבר מאז 2011. הם מפעילים את הרובוט כשלוחה של ידיהם ואצבעותיהם, והבינה המלאכותית הבסיסית שברובוט מרסנת את הרעידות הקטנות והטבעיות של ידי הרופא, ולעתים אף מתריעה בפניהם על סכנות ובעיות אפשריות.
הדבר יוצא-הדופן כאן הוא שפאטל לא שהה באותו חדר עם המנותחים בזמן ששלט על הרובוט. הוא אפילו לא היה באותו בית חולים. למעשה, הוא שלט במערכת הרובוטית דרך האינטרנט, כששהה במרחק של שלושים קילומטרים ממנה. זוהי ההדגמה הראשונה בהיסטוריה של ניתוחי לב רובוטיים המתבצעים במרחק משמעותי מהמטופל.
זוהי רק דוגמה אחת נוספת למגמה הגוברת של "רפואה מרחוק" או Telemedicine. היא מצטרפת לרמזים דומים אחרים: במהלך מגיפת האבולה באפריקה, למשל, החולים זכו לטיפול מצד צוותי רופאים שפעלו מאוניברסיטת וירג'יניה. המטפלים בשטח היו יכולים אפילו להראות לרופאים בצידו השני של העולם – מילולית – את תוצאות הבדיקות ולקבל מהם חוות דעת מיידית[1].
בצרפת, באיטליה ובפורטוגל אפשר כבר למצוא עשרות "חדרי רפואה מרחוק" (Telemedicine cabins) בהם יכולים החולים ליצור קשר עם רופא שיושב במרחק מאות קילומטרים מהם, אך מסוגל – באמצעות הציוד בחדר – לבחון את הדופק שלהם, את הטמפרטורה ואת רמת החמצן בדם. הוא מסוגל אפילו לעשות צילומי רנטגן ובדיקות שמיעה למטופלים[2].
[בתמונה: "חדר הרפואה מרחוק" של חברת H4D. עשרות חדרים כאלו נבחנים כיום במספר מדינות אירופאיות[3]]
אם יש דבר אחד שאנו יכולים להיות בטוחים בו, הרי הוא שהכלים הרפואיים רק ימשיכו להשתכלל בשנים הקרובות. הם יהפכו להיות מקושרים ומרושתים יותר. בואה של האינטרנט מסוג 5G יבטיח שהחיבור של מכשירים אלו לאינטרנט יהיה בטוח יותר ומהיר יותר מאי פעם. לא מוגזם לחשוב על עתיד שיגיע תוך עשר שנים או פחות, ובו ניתוחים רבים יוכלו להתבצע על-ידי מנתחים היושבים במרחק של אלפי קילומטרים מחדר הניתוח, ועם נוכחות מינימלית של צוות רפואי מסייע.
ולמה לעצור כאן?
אם הרובוטים עצמם יהפכו להיות חכמים ומשוכללים יותר, לא מוגזם לחשוב על מכונות אוטונומיות שיוכלו אפילו לבצע פרוצדורות רפואיות מסוימות בכוחות עצמם. לא ברור עדיין האם החולים יסכימו לעבור טיפולים מצד רובוטים, אבל אפשר בהחלט לטעון שבמקומות רבים בעולם יעדיפו חולים לעבור ניתוח רובוטי זול ויעיל, שיבוצע תוך זמן קצר, מאשר לחכות שבועות וחודשים ארוכים לקבלת טיפול דומה מצד מנתח מומחה. ובכל מקרה, כאשר הניתוח מתבצע בלאו הכי על-ידי מנתח היושב במקום מרוחק, ושהחולה לעולם לא יפגוש אותו פנים-אל-פנים, כל הרעיון לפיו המנותחים והמנתחים צריכים להכיר זה את זה באופן אישי מתחיל לאבד משמעות. אז למה לא להסכים לניתוח שיבצע רובוט, אם אחוזי ההצלחה שלו זהים לאלו של רופא אנושי – או גבוהים יותר?
אבל למה לעצור כאן?
ניקח לרגע את רעיון "חדרי הרפואה מרחוק" שמתחיל כבר עכשיו כאמור להכות שורש באירופה. אלו, למעשה, חדרים רובוטיים. למה לא להוסיף להם גלגלים ואוטונומיה על הכביש, וליצור את אמבולנסי-העל של העתיד? אני קורא להם אמבולנסי-על מכיוון שהם יהיו יותר כמו בית חולים על גלגלים: משאיות ארוכות ורחבות המכילות חלק גדול מהציוד שניתן למצוא בבית-חולים, ויוכלו להגיע לכל מטופל במהירות – ולספק לו טיפול רובוטי אוטונומי, או באמצעות רובוטים שיישלטו מרחוק. משאיות כאלו יהיו בעלות ערך עצום באזורי אסון, או אפילו בפריפריה בישראל, בה לוקח לפעמים עשרות דקות לחולה להגיע לבית החולים.
זה הרמז הראשון, שמשמעותו היא שהרפואה תהפוך להיות זמינה יותר, יעילה יותר, זולה יותר, ושוויונית הרבה יותר.
אבל הוא לא הרמז היחיד.
המכונה שמפתחת תרופות
הרמז השני נפתח בטון עגום: אחד ממנועי הבינה המלאכותית המהוללים ביותר כיום – ווטסון של חברת יבמ – לא הצליח לסייע לחברות תרופות לפתח תרופות חדשות, ויבמ בחרה להפסיק את השירות בתחום זה באמצע 2019[4].
החדשות הטובות הן שבמקום בו יבמ נכשלה, מישהו אחר מתחיל להצליח.
בשבוע האחרון התפרסם מאמר בכתב-העת המדעי הנחשב Nature Biotechnology, שתיאר את תוצאותיה של התערבות בין החוקרים בחברת הביו-רפואה אינסיליקו מדיסין (Insilico Medicine), לבין שותפיהם בתחום פיתוח התרופות[5]. חברת תרופות מסוימת אתגרה את חוקרי אינסיליקו לזהות מולקולות חדשות, שיכולות לבלום את פעולתו של חלבון המעורב ביצירת צלקות ברקמות.
זו אולי לא נשמעת כמו משימה קשה כל-כך, אבל מדובר באחת המגבלות הגדולות ביותר כיום לפיתוח תרופות חדשות:
- בשלביה הראשונים של הרפואה המודרנית, השתמשו החוקרים במולקולות שנמצאו בטבע: קליפת עץ הצ'ינצ'אה, למשל, הכילה מולקולה בשם כינין שהייתה שימושית למלחמה במלאריה. פטריות הפרישו מולקולות מסוימות שהרגו חיידקים מזיקים – ובאלו נעשה שימוש כאנטיביוטיקה.
- בשלב השני, לקחו חוקרים את המולקולות המקוריות ו- 'שפצרו' אותן כך שיתאימו טוב יותר למטרה. הם הוסיפו להם אטומים שונים פה ושם כדי לאפשר להן להתמוסס יותר בקלות בדם, למשל, או ששיבצו את המולקולות בכלובים זעירים כדי שלא יוכלו להשפיע באופן מיידי על הגוף.
- בשלב השלישי התחילו החוקרים לנסות לפתח מולקולות חדשות לגמרי. קשה להסביר כמה מטלה זו מאתגרת. תרופות משפיעות בדרך-כלל (וזוהי הפשטה והכללה גסה מאד, אבל ניחא) על חלבונים בגוף. כל תרופה אמורה להשפיע על חלבון מסוים ולגרום לו להפסיק לפעול, או לפעול בצורה שונה. בדרך זו, חומרים אנטיביוטיים מסוימים מסוגלים לעצור את פעילותם של חלבונים חיידקיים, ותרופות אחרות יכולות להתחבר לרעלנים חלבוניים שמשחררים חיידקים ולנטרל אותם. הבעיה היא שמולקולות שמשפיעות על חלבונים מורכבות ממאות, אלפי ולפעמים מיליוני אטומים שמתחברים זה לזה בתצורות שונות.
ניסיתם להרכיב פעם פאזל תלת-ממדי? הצלחתם? כל הכבוד. עכשיו תחשבו על פאזל תלת-ממדי עם מיליוני חלקים, כאשר כל ניסיון שלכם לשבץ את אחד החלקים, משנה את החלקים האחרים. אה, ואתם אפילו לא בטוחים איך התוצאה הסופית אמורה להיראות.
[בתמונה: דוגמה למולקולה מורכבת]
מבינים את גודל הבעיה? אבל הנה הפרס הגדול: מי שיצליח לפתור את האתגר המסוים הזה ולפתח מולקולות חדשות ושימושיות, יציל את העולם. ולא, אני לא מגזים. לפחות לא בהרבה.
דמיינו שהיו לנו מכונות שיכולות לפרק כתמי נפט בים. אם היינו יכולים להנדס מולקולות כך שיעשו פעולה ספציפית, היינו יכולים ליצור מכונות זעירות – בגודל של מולקולות – שיעשו גם את זה. היינו יכולים להנדס מולקולות שיפרקו צואה ושתן לאטומים בסיסיים, ואז ירכיבו אותם מחדש כחומרי מזון. היינו יכולים להנדס מולקולות-ענק מורכבות שהיו מזהות תאים סרטניים וקוטלות אותם. או שהיו חותכות ברקמה החיה כדי לבצע ניתוחים מבלי שימוש בסכין. וכן הלאה, וכן הלאה. למעשה, מולקולות מהונדסות היו מאפשרות לנו לממש את חזון הננו-טכנולוגיה המקורי ולהשיג שליטה מלאה בחומר. כל חומר.
נחמד, נכון? אבל שוב – פיתוח מולקולות חדשות הוא עבודה קשה. חברות תרופות מעסיקות כבר עשרים שנים מומחים לביו-כימיה שמנסים לפתח מולקולות חדשות, וההצלחות מעטות ודורשות זמן רב.
אז למה לא להעביר את העבודה לבינה מלאכותית?
זה, למעשה, המודל העסקי של Insilico Medicine (שכשמה כן היא – "רפואה על סיליקון"). לאחר שהחליטו שהם רוצים למצוא מולקולות שיוכלו להיקשר לחלבון מסוים, הם הריצו את מנוע הבינה המלאכותית שלהם על כל המחקר מהעבר בנוגע לחלבון הזה והמולקולות שנקשרות אליו. הם דרשו ממנוע הבינה המלאכותית לפתח רעיונות למולקולות חדשות, בדומה לדרך בה חושב כימאי אנושי. וכפי שאמר אדם רנסלו, פרופסור לכימיה ביולוגית, בריאיון למגזין וויירד –
"מגניב לראות בינה מלאכותית שמאומנת לחשוב קצת כמו שכימאי רפואי חושב… האלגוריתם הזה מערב תהליך יצירתי, לא כריית מידע." [6]
תוך שלושה שבועות, מנוע הבינה המלאכותית היצירתי הפיק 30,000 רעיונות חדשים למולקולות שהיו אמורות להתאים למטרת החוקרים. החוקרים בחרו להתמקד בשישה מהרעיונות הללו וסינתזו אותם במעבדה. ארבע מהמולקולות הוכיחו את יעילותן במבדקים במבחנה. שתיים נבחנו על תאים ביולוגיים, והמבטיחה ביותר נבדקה בניסויים בעכברים חיים. ונחשו מה? היא עשתה בדיוק את מה שרצו שהיא תעשה – ברמת יעילות גבוהה מספיק כדי לגרום לחוקרים להרים גבות ולהציע להתחיל בתהליך לרישום המולקולה כתרופה ממש.
כולם מתחילים להבין שבינה מלאכותית יכולה לזרז את תהליך פיתוח התרופות באופן משמעותי. לפי מידע שנאסף בבלומברג, משקיעים הזרימו יותר ממיליארד דולרים לחברות שמפתחות בינות מלאכותיות לגילוי תרופות חדשות. ההצלחות מגיעות באיטיות, אבל הן בהחלט מופיעות. באמצע 2019 הודיעה חברת Exscientia שייצרה מולקולה חדשה שיכולה לעזור לטפל במחלת ריאות חמורה (COPD), וענקית התרופות גלקסו-קליין-סמית' מנסה בימים אלו לרשום את המולקולה כתרופה[7]. אינסיליקו מדיסין עצמה מתמקדת בימים אלו במחלות הזדקנות, כסרטן, ומנסה להשתמש באותו מנוע בינה מלאכותית כדי למצוא פתרונות למחלות הללו.
נשפוך לרגע קצת מים קרים על ההתלהבות...
יש עוד דרך ארוכה עד שיהיו ברשותנו מנועי בינה מלאכותית שיוכלו לפתח מולקולות חדשות 'מושלמות'. אפילו מנכ"ל אינסיליקו מודה שהוא מצפה שיעברו עוד כמה שנים עד שהמולקולות שמזהה החברה יוכלו להגיע לניסויים קליניים. אבל הדרך להצלחה כבר ברורה: רק צריך בינה על-אנושית, לפחות בכל מה שקשור לחיבור חלקי פאזל-תלת-ממדי-מולקולרי-משנה-צורה זה לזה. ומכיוון שהבינה המלאכותית רק ממשיכה להתפתח ולהשתכלל, גם יכולותינו לייצר מולקולות ותרופות יעילות יותר, מהר יותר, צפויות להתקדם.
נעזוב לרגע בצד את התועלת שיכולות להביא מולקולות מהונדסות למין האנושי. חשוב לא-פחות להבין את המשמעות של מעורבות הבינה המלאכותית בתהליכי פיתוח ומחקר רפואיים. אנו רואים, למעשה, שהבינה המלאכותית מתחילה להפוך לכלי בעל ערך עצום בתהליכים אלו. חוקרי הרפואה של העתיד ייעזרו במנועי בינה מלאכותית כדי להפיק רעיונות לתרופות חדשות תוך זמן קצר ובעלות נמוכה. ולא מוגזם לצפות שחלק גדול מתהליכי המחקר יהפכו להיות אוטומטיים כמעט לגמרי, כך שמנוע הבינה המלאכותית יוכל להציע רעיונות למולקולות חדשות – ואז גם לסנתז אותן ולבחון אותן בכוחות עצמו, עם מעורבות אנושית מינימלית בתהליך.
מה שמעלה את השאלה – מה יישאר לבני-האדם לעשות בתחום הרפואה? הרי במחי יד שללנו את הצורך ברופאים בשר ודם, ועתה גם העלמנו את הצורך בחלק גדול מהחוקרים הרפואיים. מה יהיה, אם כך, תפקידם של הרופאים האנושיים – אם בכלל יהיו כאלו?
וכאן נכנס לתמונה הרמז השלישי.
המערכת שגורמת לכולם להרגיש טוב יותר
לפני שבוע התפרסם מאמר במגזין פורצ'ן המתאר את הדרך בה מנסה ענקית השירותים דלויט לסייע לחברות לשמר את עובדיהן. מסתבר שאחד הדברים המציקים ביותר לעובדים הוא "ערפדי זמן" – מגוון של פעילויות רוטיניות, משעממות ומייגעות, שמוצצות את זמנם של העובדים ואינן מאפשרות להם לבצע את העבודה למענה נשכרו.
שניים מערפדי הזמן הגדולים ביותר ממוקמים במחלקות משאבי אנוש ותמיכה טכנית של חברות. מחקר שנערך ב- 2019 הראה שכמחצית מהעובדים בכל העולם "נאבקים לקבל תשובות לשאלות בסיסיות" משתי המחלקות הללו [8].
תרשים מדו"ח The Employee Experience Imperative של חברת ServiceNow. קישור למקור כאן.
הפתרון של דלויט? פשוט: בינה מלאכותית. דלויט מציעה מנוע בינה מלאכותית שעובר על כמויות גדולות של מידע בחברה, ומספק תשובות מיידיות לעובדים באמצעות צ'אטבוטים. לפי המנהל האחראי על התוכנה, אנשים יכולים לקבל עזרה ישירות מהבוטים, "מבלי שייכנסו לאינטראקציה עם אדם אחר."[9]
אני מודה שבמבט ראשון נראה שמדובר במקרה נוסף בו בינה מלאכותית מחליפה עובדים, אבל הנה הנקודה החשובה שמצוינת במאמר: הבוטים של דלויט לוקחים על עצמם את המטלות המשעממות והחוזרות על עצמן בכל חברה. התוצאה, לפי המאמר, היא ש-
"אנשים יכולים להשקיע את רוב זמנם וכישרונותיהם בעבודה מורכבת ומעניינת יותר, שמחייבת מגע יד אדם."
מנהל אחר בדלויט טען בשם עובדיו שבמקום שיאספו מידע בעצמם ויאלצו להתמודד עם מטלות רוטיניות ומשמימות, הם יוכלו –
"… לבלות הרבה יותר זמן במפגשים אחד-על-אחד עם הלקוחות, כדי שיוכלו להבין טוב יותר את מטרותיו הפיננסיות, דאגותיו וצרכיו של כל אדם. … זה החלק הכיפי."
קרוב לוודאי שנראה דפוס פעילות דומה גם בתחום שירותי הבריאות והרפואה. ככל שהשירותים יעברו אוטומציה מקיפה יותר, אנשים יוכלו לקבל תשובות לשאלות פשוטות – ולפעמים גם מורכבות – במהירות וביעילות ממנועי בינה מלאכותית. תפקידו של הרופא יהיה לספק את חוויית הטיפול והשירות האנושית. הרופא של העתיד לא ינעץ את מבטו במסך המחשב, יתקתק על המקלדת ויקריא למטופל את התוצאה. לפחות, לא אם הוא ירצה שתהיה לו עבודה. רופאי העתיד ישקיעו בכל אחד ממטופליהם, ינהלו עמם שיחות מעמיקות, ינסו להבין את דאגותיהם וצורכיהם – וגם יסייעו להם לבחור בין האפשרויות השונות לטיפול שהמחשב מציע להם.
במילים אחרות, הם יספקו טיפול רגיש ואנושי, שיהיה חשוב עוד יותר מהתפקיד האנליטי-בעיקר שהם ממלאים כיום.
ואם זה יהיה באמת עתיד הרפואה – התברכנו.
[לאוסף המאמרים: 'העתיד כבר כאן', לחצו כאן]
מקורות והעשרה
[4] “IBM halting sales of Watson AI tool for drug discovery,” STAT, 18-Apr-2019. .
[6] “A Molecule Designed by AI Exhibits ‘Druglike’ Qualities,” Wired.
הי רועי, תודה על הכתבות המענינות!
לגבי רפואה נידת, יש היום לא בעתיד, חברה בשם שר"נ שנותנת מזה מספר שנים שירותי רפואה נידת לחברי קופת חולים כללית.
בענין הבינה המלאכותית, אני מבינה שהחזונות שמתפרסמים הם חלק מנסיון גיוס כספי מחקר בנושא ולא סימן להתחלה. ההתחלה רחוקה, כמו שאמר מישהו – זה לא חזונות זה חלזונות. המכשול של הבינה המלאכותית כרגע הוא הצורך בהגדרת "חוקים של חוקים", כלומר את המתכון לייצור חוקים חדשים. הרעיון של בינה מלאכותית הוא בן עשרות שנים, להזכיר, ואי אפשר להגיד שהתגבר על הקושי הקונספטואלי. בינתיים נראה לי שכולם ישמחו מאד אם יצליחו להקים את הקומה הראשונה של החוקים. על הקומה השנייה, זו המבוקשת על ידי בינה מלאכותית אין מה לדבר בשיטות של היום.