המהפכה התעשייתית בתחום הרפואה

כבר ב-2016, בסקר בינלאומי מטעם אקונומיסט, העריכו 622 אנשי עסקים מכל רחבי הגלובוס וממספר רב של ענפי תעשייה כי ענף הרפואה יתגלה כענף שצפוי להרוויח יותר מאחרים מחדשנות טכנולוגית פורצת דרך. שילוב של פיזי, דיגיטלי וביולוגי יחד עתיד להוביל לדור הבא של רפואה ושירותי הבריאות. ב-World Economic Forum הגדירו את העידן הטכנולוגי הנוכחי כלא פחות מאשר "המהפכה התעשייתית הרביעית" והמהפכה הזו צפויה לחולל שינוי בשירותי הבריאות.

לפי הערכות של markets and markets, Healthcare IT Market שוק טכנולוגיית שירותי הבריאות (Healthcare IT Market) צפוי להגיע לכ-390.7 מיליארד דולר ב-2024, קצב צמיחה שנתי ממוצע של כ-16%. כדי לסבר את האוזן, כל שנה מתבצעות כ-30 מיליארד עסקאות בתחום הרפואה שערכן הכלכלי נאמד בכ-250 מיליארד דולר. הוצאות על שירותי הבריאות בארה"ב צפויות להגיע לכ-5.4 טריליון דולר ב-2024, המהווים כ-19.6% מהתמ"ג. הביקוש לפתרונות ושירותי IT בתחום הבריאות מונע ממספר גורמים, ביניהם מנדט ותמיכה ממשלתית בפתרונות IT בתחום הבריאות, שימוש גובר ב-Big Data בתחום הבריאות, שיעור גבוה של החזר על השקעה בפתרונות IT, וכן, הצורך לצמצם את עלויות הבריאות המאמירות.

שירותי הרפואה מסופקים מתוך מערכת מורכבת וקיים קושי אדיר לחולל בה שינוי מבני. עם זאת, גם שינוי קטן עשוי להניב תוצאות משמעותיות – מה שמכונה "אפקט הפרפר". להלן כמה מהמגמות הטכנולוגיות שצפויות להוביל לאותו "הרס יצירתי" של שירותי הבריאות:

IoT (אינטרנט של דברים) - מושג המתייחס למערכת או לפלטפורמה שמאפשרת להתקנים ויישומים לתקשר אחד עם השני דרך רשת האינטרנט ויחדיו לאסוף מידע אינטגרטיבי רב. אינטרנט של דברים צפוי להפוך את שירותי הרפואה לאמינים יותר, יעילים יותר ומהירים יותר. החל מניטור מדדי מטופלים, דרך הכוונתם לתור רפואי הבא ועד להשפעה משמעותית על תהליך הטיפול – ל-IoT פנים רבות. לפי grandviewreaserch.com תעשיית IoT צפויה להגיע לכ-535 מיליארד דולר עד 2025.

הדוגמאות:

• אפליקציות שמאפשרות למטופל לדווח ולתעד סימפטומים בקלות

• מכשירים לבישים שיכולים לנטר ולתעד את מדדי המטופל

• מכשור רפואי חכם שמסוגל לקבל מידע רב ממכשירים חכמים אחרים ולסייע בקבלת החלטות רפואיות.

טכנולוגיות IoT עתידות לאפשר לצוותים רפואיים לקבל תובנות כמותיות ואיכותיות חדשות על מטופליהם ולספק טיפול מדויק ומהיר יותר.

3D Printing - הדפסת תלת ממד משמשת לייצור אובייקטים פיזיים מקבצים דיגיטליים. מהדמיית אנטומיה בתלת ממד ועד להחזקת מודל מודפס של הלב האנושי, התקרבנו הרבה יותר לעידן של רפואה אישית. לפי alliedmarketresearch השוק העולמי להדפסת תלת מימד צפוי להסתכם ב-2.319 מיליארד דולר עד 2020.

בית חולים שדה, בחריין צילום: רויטרס

דוגמאות:

הדפסת תותבות בתלת ממד מסייעת ביצירת גרסה מותאמת אישית לכל אדם. ישנה התקדמות טכנולוגית שתאפשר לזקוקים לה 'לחשוב ולהרגיש'.

הנדסת רקמות עוזרת בעיקר לשחזר את רקמות פגועות. טכנולוגיה זו נכנסה בסערה – היא מאפשרת לאנשי מקצוע רפואיים לשחזר חלקי גוף מורכבים, מה שהיה בלתי אפשרי בעבר.

כלים כירורגיים עוברים מהפך ענק. הדפסת תלת ממד מסייעת בהתאמתה האישית של כלים אלה לרופאים ביישום מדויק של חתכים והשתלת חומרה רפואית.

בזכות הדפסת תלת ממד ניתן להתאים את הטיפול למטופל, במחצית המחיר והזמן בהשוואה לשיטות הייצור המסורתיות.

Natural Language Processing או NLP – עיבוד שפה טבעית הוא תת-תחום של אינטליגנציה מלאכותית ובלשנות. התחום חוקר את הבעיות הקשורות לעיבוד ומניפולציה של שפה טבעית, והבנה של שפה טבעית על מנת לגרום למחשבים "להבין" דברים שנאמרים או נכתבים בשפות אנושיות. לפי healthitanalytics השוק הזה צפוי להגיע לכ-16 מיליארד דולר כבר ב-2021.

דוגמאות:

רישומים קליניים - יכולות להצטבר ערימות של תיקיות בגובה של כמה מטרים, שאותן ברור שקשה לנתח. במקרים כאלה, המערכת שמופעלת באמצעות NLP מעבדת את הנתונים, מספקת סיכום ושולפת את המידע הנכון.

Machine Learning – למידת מכונות בתחום הבריאות עדיין נמצאת בשלבים התחלתיים, אך כבר היום ישנו שפע של יישומים. data בתחום הבריאות מתייחס לכל הנתונים האפשריים - החל מאבחון, טיפול, פרוצדורות רפואיות ועד לניתוח תמונות. למידת מכונה משמשת לשיפור אבחנות, טיפולים מותאמים אישית, ניתוח צילומים רפואיים וטקסט רפואי, הפחתת עלויות רפואיות, הפחתת הטיה לא הוגנת והבנה טובה יותר של הפיזיולוגיה האנושית.

אילוסטרציה צילום: שאטרסטוק

דוגמאות:

סיעוד וירטואלי – כבר היום צ'אט-בוטים המופעלים על ידי ML מקיימים אינטראקציה עם חולים בתדירות גבוהה יותר מאשר אחיות אנושיות. הם משמשים גם כשומרי סף אינטליגנטיים של מידע בין חולים לרופאים. סיוע סיעודי וירטואלי חוסך כ-20 מיליארד דולר בשנה.

ניתוח דמויות - זוכה בעיקר להתעניינות בתחום הפתולוגיה. ML יכול לסייע לרדיולוגים לזהות את השינויים העדינים בסריקות, ובכך לעזור להם לאתר ולאבחן את הבעיות הבריאותיות בשלבים הראשונים.

לסיכום: אלו הן רק כמה דוגמאות בודדת לממשק בין עולם הטכנולוגיה לעולם הרפואה, ממשק שמחולל מהפכה. טכנולוגיות חדשניות ופריצות דרך בתחום מדעי החיים צפויים לשדרג את שירותי הבריאות, להנגיש אותם לציבור, להוזיל את עלויות הטיפול, להתאים לצרכים האישיים וכן, להעביר את המיקוד מטיפול במחלות למניעתן.

רינת אשכנזי היא מנהלת מחלקת מחקר מדדים בקסם מדדים