שיבא וחברת Data Science Group משיקות מערכת לזיהוי החמרה במצב הקורונה במטופל

מרכז החדשנות של המרכז הרפואי שיבא וחברת Data Science Group השיקו מערכת בינה מלאכותית החוזה הידרדרות חולי קורונה במהלך אשפוז
 

ד"ר אייל צימליכמן, סמנכ”ל רפואה וחדשנות במרכז הרפואי שיבא תל השומר (קרדיט: המרכז הרפואי שיבא)

מרכז החדשנות ARC של המרכז הרפואי שיבא וחברת Data Science Group מרכז מצוינות מוביל בתחום יישומי בינה מלאכותית, השיקו מערכת בינה מלאכותית (Artificial Intelligence – AI) החוזה הידרדרות במצבו של חולה קורונה המאושפז בבית החולים. זאת, עם סיומה המוצלח של תקופת הרצה, בה נעשה שימוש במערכת במחלקת הקורונה של שיבא, המרכז הרפואי הגדול בתחומו בישראל ובמזה"ת.

המערכת המבוססת על אלגוריתם שפיתחה DSG, משמשת את רופאי שיבא במחלקת הקורונה ככלי תומך החלטות בטיפול בחולים המאושפזים במחלקה. בשלב הבא, בכוונת שיבא ו- DSG להציע שימוש מסחרי במערכת לבתי חולים נוספים בארץ ובעולם. כחלק משיתוף הפעולה בין DSG לשיבא, המעוגן בהסכם ייחודי בתעשייה, ניתנה לחוקרי החברה גישה חופשית לבסיסי הנתונים של המרכז הרפואי, על מנת לפתח פתרונות נוספים מבוססי AI, לבעיות קליניות מוכרות.

שיתוף הפעולה בין הצדדים החל בעקבות זכייה של DSG בתחרות שקיים ARC במרץ השנה, במטרה לאתר בתעשייה פתרונות טכנולוגיים חדשניים שיתמכו בטיפול בחולים המאושפזים עקב מחלת הקורונה. DSG זכתה במקום השני (אחרי אינטל) מבין 33 החברות שניגשו לתחרות, וחוקרי החברה החלו לעבוד עם ד"ר נטלי בלוך ופרופ' רוברט קלמפנר מ-ARC, על מנת להביא את המודל לכדי זמינות ביצועית.

באמצעות כלי AI, המערכת מבצעת אנליזה של מגוון נתונים קליניים שנאספים מהחולים בשגרה, כמו בדיקות דם, מדדים, מחלות רקע ותרופות שנלקחות באופן שוטף. זאת, לצד איסוף וניטור התקדמות של תסמינים מוכרים במחלת הקורונה. על בסיס נתונים אלו, המערכת מספקת לצוות הקליני תמונת מצב הצופה מהלך של הידרדרות פוטנציאלית במצבו של החולה תוך שש שעות, ומאפשרת בכך לקבל החלטות הנוגעות להפניית המשאבים הנחוצים לטיפול. הפידבק שהמערכת מקבלת חזרה מהצוות, משמש אותה להמשך למידה ומאפשר לקבל תוצאות אף מדויקות יותר ככל שנעשה בה שימוש רב יותר. 

חוקרי DSG הצליחו להתגבר על אחת הבעיות המוכרות בחיבור בין העולם הטכנולוגי לעולם הרפואי, והיא היעדר היכולת לתקף את מהימנות התוצאות שכלי AI מפיקים מנתונים קליניים, באופן כזה שהצוות הקליני יתייחס אליהן כאמינות ויוכל להסתמך עליהן בעת קבלת החלטות טיפוליות קריטיות לחולה. הפלטפורמה שפיתחה DSG על בסיס מכונה לומדת ושימוש בבינה מלאכותית, היא ייחודית ביכולת שלה להסביר את הממצאים לצוות הקליני תוך התחשבות בהטיות האופייניות למודלי AI. שקיפות זו תומכת במהימנות הניבוי ומייצרת אמינות בקרב הצוות הקליני, מה שמעודד שימוש בכלי.

ד"ר אייל צימליכמן, סמנכ”ל רפואה וחדשנות במרכז הרפואי שיבא תל השומר: "המרכז הרפואי שיבא הנו מבתי החולים הראשונים שהטמיעו יכולות בינה מלאכותית בעבודה הקלינית. השותפות שלנו עם DSG תיקח אותנו לשלב הבא, בו מומחי החברה יעבדו בצורה הדוקה עם צוותי הקליניקה שלנו כדי לזהות ולפתח פתרונות AI חדשים לבעיות קליניות. יצירת סינרגיה מעין זו בין מומחי טכנולוגיה לקלינאים הנה חלק מאסטרטגית החדשנות של ARC".

ד"ר אילן ששון, מנכ"ל Data Science Group: "אנו גאים ביכולתנו לרתום חדשנות טכנולוגית לטובת המאבק במגפת הקורונה, כמו גם במחלות אחרות, ושמחים על ההזדמנות לעבוד בצורה כה הדוקה עם הצוותים הרפואיים בשיבא הנמצאים בחזית הטיפול בחולים. מטרת העל בעולם הבריאות הגלובלי כיום, היא לספק טיפול מקסימלי שקשור באופן ישיר לנתונים הקליניים של המטופל, אשר נאספים ממקורות שונים באמצעים דיגיטליים. לצערנו, המציאות מוכיחה כי הדיגיטציה של רשומות רפואיות אשר אמורה הייתה לחולל מהפיכה בטיפול הרפואי, לא קרתה עדיין. אי-מיצוי הפוטנציאל של רשומות רפואיות מוביל לעלויות  טיפול גבוהות יותר ולרמת טיפול בינונית עד מוטעית במקרים מסוימים, אשר תוצאותיה הקשות נחשפות לעתים מאוחר מדי עבור החולה ומשפחתו".

img
פרשנות | כוח צבאי משמעותי של נאט״ו יכול להקטין הסתברות למלחמה גרעינית באירופה
דעה | אופציה צבאית ישראלית תוכל לרסן את איראן 
קבוצת SQLink רוכשת את ZIGIT הישראלית
קבוצת SQLink רוכשת את ZIGIT הישראלית