צילום חזה: אינטליגנציה מלאכותית תנפק תשובה עצמאית

צילום חזה: אינטליגנציה מלאכותית תנפק תשובה עצמאית

ישנן מגוון דרכים להפחתת עומסים. במערכת הבריאות יש עומס הנובע מבדיקות שיוצאות שלילי כמו למשל, צילום חזה. הן חשובות, אבל כששיעורן גבוה אנחנו לוקחים זמן של בן אדם מיומן בכדי למצוא כלום. לפי הנתונים – בתלות לסוג המוסד הרפואי מספר בדיקות הדימות ללא ממצא יכול להגיע לעד 80%. בעולם המערבי יש מחסור של 30% לערך במספר הרדיולוגים. ולכן ניתן לראות ששלילי זה לפעמים מרבית העבודה – להגיד שדברים שליליים – וזה יקר. זה בדיוק מה שעושות חברות שמחפשות להקל על העומס. הן פועלות להורדת השלילים משולחן בעבודה באופן עצמאי.

בימים אלה, אושרה לראשונה באירופה מערכת המשתמשת בלמידת מכונה ואינטליגנציה מלאכותית (AI) לפענח צילום חזה ללא ממצא באופן אוטונומי לגמרי ללא צורך בהתערבות אדם. החברה, Oxipit מפתחת מערכת לפיענוח אוטונומי של צילומי חזה, והיא חלק מגל של חברות שמפתחות פתרונות לתחום הרדיולוגיה.

יותר קל להגיד "לא מצאתי"

פעמים רבות שחושבים על מערכות אינטליגנציה מלאכותית, אנחנו מדמיינים כיצד הן עושות פעולות אקטיביות של פיענוח חידות שהאדם לא מצליח. זאת באמצעות פענוח הקשרים מורכבים, ניתוח מיליוני נקודות מידע ומציאת פתרונות. רבות מחברות ה-AI משתמשות באותה דרך ומבקשות לפענח צילומים בהם יש סימנים שהעין האנושית מפספסת ובכך לשפר את הרפואה ואת דיוק האבחנה.

זו שיטה מצוינת. אך בגלל רמות הסיכון והצורך להפחית אותו, לרוב המערכות הללו לא מגיעות לרמה אוטונומית מלאה. בכולן, במקום מסוים בתהליך, מגיע איש מקצוע רפואי להגיד – כן המכונה צודקת. זה הגיוני, בטח כאשר מדובר באבחנות שיש להן השלכות משמעותיות על חיי אדם..

בנוסף למורכבות של ההשלכות, גם המורכבות של "לתת שם" לכל ממצא ולתת לו את השם הנכון יש השלכה על הקושי בפיתוח, הדיוק ואיכות התשובה של המכונה.

אבל בתוך כל עולם רפואי יש הרבה בדיקות שהתשובה שלהן היא "הכל תקין" ואם לוקחים את הזמן שלוקח למפענח האנושי להגיד הכל תקין זה הרבה פעמים לא משאיר זמן למקרים שדורשים באמת את המיומנות שלו. ועליה מתמדת בדרישה ופער הולך וגדל בין ביקוש להיצע מגיעים לבעיות קשות, להמתנה ארוכה לתוצאות וכו.

על כן, הגישה שחברת Oxipit לקחה היא גישה חכמה. כ-15-40% אחוז מצילומי החזה מסתיימים בתשובה של "ללא ממצא" – אם נצליח לעשות לזה אוטומציה פינינו את הרופא, הרדיולוג במקרה הזה, לעסוק הרבה יותר בדברים שדורשים את היכולות שלו. וכמובן צמצמנו את הצורך בתוספת כוח אדם כאשר יש גידול בביקושים.

חצי מיליון צילומים

Oxipit שקיבלה את האישור השנה, הוקמה ב-2017 ומקורה בליטא. כשנה לאחר הקמתה היא קיבלה אישור למוצר הראשון שלה – ChestEye שזו מערכת המשתמשת ביכולות פיענוח ואינטליגנציה מלאכותית על מנת לבצע בקרת איכות על פיענוחים אנושיים של צילומים רדיולוגיים. גם כאן הגישה היא חכמה – לעשות ולידציה לאחור יותר קל מלעשות פרדיקציה. טעויות באבחון רדיולוגי הן עניין משמעותי ואין דרך שלא יקרו – רדיולוגים עובדים בתנאי זמן אמת, לחץ שחיקה ועוד. ובכלל אין בני אדם מושלמים.

על פי החברה קיים שיעור טעויות שוטף של עד כ-5% מהפיענוחים הרדיולוגיים, בסרטן ריאות למשל, המצב חמור יותר וכ-19% מהמקרים מפוספסים. באופן כולל כחצי אחוז מכלל הפיענוחים הרדיולוגים כוללים טעויות בעלות משמעות להמשך הטיפול בחולה.

כיצד זה עובד – החברה מקבלת גישה לכל הצילומים והפיענוחים של בית החולים, מערכת אינטליגנציה מלאכותית סורקת את כל המידע מוצאת אי התאמות, מעבירה את המידע הזו לרדיולוג של החברה שעושה ולידציה ואז זה מועבר חזרה למחלקת הרדיולוגיה של המוסד לאבחון מחדש. על פי החברה – חצי שנה של צילומים נסרקת ועוברת ולידציה בתוך שבוע בלבד.

מתוך אתר החברה – תהליך העבודה של Oxipit – פענוח צילום חזה

המערכת השנייה של החברה היא Chestlink והיא בעצם זו שאושרה כעת באירופה. התוצר הסופי שלה הוא כביכול מאוד פשוט – היא יושבת לפני הרדיולוג וממיינת – תוצאה שלילית הולכת ישירות לדוח, תוצאות חיוביות מועברות לרדיולוג וניתן לבקש מהמערכת לתייג ממצאים עבורו ואף לעשות תיעדוף לפי חומרה.

התחלה שדומה לניסוי קליני

דרך העבודה היא מעניינת. ראשית החברה מבצעת עבודה על ההיסטוריה – מנתחת כשנתיים של צילומים, מבינה מה שיעור השליליים במוסד, מסתכלת על שיעור השליליים הלא נכונה, ומייצרת הבנה של המערכת הספציפית והתהליכים הספציפיים.

בשלב השני המערכת הופכת לצל של הרדיולוג ומפענחת לצידו את הצילומים לתקופה. ברגע שמגיעים לרמת וודאות מספיקה המערכת מתחילה לתת באופן עצמאי את הדוחות על צילומים ללא ממצאים. המערכת עוברת ולידציה תקופתית וניתוח של התוצאות לראות שהכל תקין. בעצם כל עליה לאוויר שלה – היא סוג של ניסוי קליני בתחילתו. אבל זה חשוב ומתחבר להרבה מאוד שונות שיכולה להיות בין מוסדות שונים.

על מנת להגיע לוולידציה הנדרשת, המערכת פעלה באופן מפוקח במשך שנה ועסקה בפיענוח של 500 אלף צילומים במגוון מרכזים רפואיים באירופה.

התוצאה של פעילות כזו בתחום ה-AI יכול להוות פתרון לעוד ועוד בעיות בתחום הרפואה. זאת מכיוון שישנו הרבה עודף של בדיקות או פרוצדורות שיוצאות שלילי ומכונות יכולות לייעל את הטיפול בהם.


כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

אתר זה עושה שימוש באקיזמט למניעת הודעות זבל. לחצו כאן כדי ללמוד איך נתוני התגובה שלכם מעובדים.