הקו בין פרטיות הציבור לבריאותו

מאז פרוץ מגפת הקורונה, כלי התקשורת והמדיה החברתית עוסקים רבות בסוגיית הפרטיות אל מול הצורך בשמירה על בריאות הציבור. הדיון החל בסערת איכוני הניידים, יוזמה שלא צלחה בארצנו, עבר דרך סוגיית איסוף נתונים אודות אוכלוסיית המחוסנים וכעת ממשיך בנוגע לאפשרות של הטלת חובה להתחסן אל מול סנקציות לאלו שבוחרים שלא לעשות זאת.

ללא ספק, פרטיות ושמירה על כבוד האדם וחירותו הם ערכים חשובים שאין עליהם עוררין. יחד עם זאת, טכנולוגיה חדשנית יכולה לאפשר לנו כיום לאכול מהעוגה ולהשאיר אותה שלמה - לשמור על פרטיות האדם וגם לדאוג לבריאות האוכלוסיה הרחבה.

רפואת העתיד - מבוססת AI

המחקר והפרקטיקה הרפואיים הולכים ומתבססים יותר ויותר על טכנולוגיה מתקדמת מבוססת AI (בינה מלאכותית). במחקר הרפואי, סוגיית שיתוף תיקים רפואיים אישיים עם גורמי המחקר נמצאת מזה שנים רבות בלב הדיון בקרב גורמי הרגולציה במשרד הבריאות, ומוסדות הבריאות דוגמת בתי חולים וקופות החולים. יחד עם זאת, ברור לכל כי שיתוף מידע קליני הינו הבסיס למחקר רפואי באשר הוא - על אחת כמה וכמה כאשר המחקר מבוסס על טכנולוגית AI, המחייבת מגוון וכמות גדולה של נתונים כדי לייצר ניתוח מעמיק ולהפיק תובנות אמיתיות ובעלות ערך.

באשר לפרקטיקה הרפואית, רפואת העתיד תשען על סינרגיה בין הגורם הטכנולוגי לגורם האנושי. יותר ויותר יסתמכו צוותי הרפואה על ניתוח עמוק מבוסס בינה מלאכותית ולמידת מכונה על מנת להקטין טעויות ולספק אבחנה רפואית והמלצות מדויקות יותר לטיפול מותאם אישית. אין צורך לחשוש שהמכונה תחליף את המומחה האנושי, אבל כן צריך לשאוף לכך שתתאפשר אינטראקציה וסינרגיה אשר תעצים את הבינה האנושית.

ניתן להבחין כבר היום בשינוי מבורך במודעות של ארגוני הבריאות לצורך לשלב בינה מלאכותית בתחום הקליני. בשטח מורגשת מגמה של שיתוף בסיסי נתונים עם חוקרים ועבודה צמודה עם צוותים קליניים, אבל עדיין מדובר באיים בודדים בתוך ים של נתונים.

תור לקבלת חיסונים נגד קורונה בת"א צילום: איי אף פי

ההזדמנויות הגלומות בשיתוף מידע עם גופי מחקר הינן עצומות, אבל נלווים להן אתגרים לא מעטים שיש להתמודד עמם. אחד ההיבטים שמקשים על השיתוף, כפי שציינתי, קשור לפרטיות המידע והחשש לחשוף פרטים מזהים של מטופלים.

בקרב מצעד הפרשנים, הנשלחים מטעם ארגוני בריאות שונים מדי ערב לאולפני החדשות, נמצאים לא מעט אנשי רפואה מכובדים, אשר מסרבים מזה שנים לשתף עם גופי המחקר את המידע הקליני שנאסף במאגרי הנתונים של בתי החולים או קופות החולים בהם הם מועסקים. טובת הכלל והפוטנציאל לאפשר אבחנה רפואית מדויקת ואישית אשר תעזור בהצלת חיים, לעיתים קרובות מושתקת.

לאתגרי הפרטיות הכרוכים בשיתוף מידע קליני קיימים פתרונות טכנולוגיים ישימים. בין היתר, ניתן לבצע תהליך התממה, הכולל אנונימיזציה של מאגרי המידע, כך שיושמטו מהם כל הפרטים המזהים ויימנע הסיכון לפגיעה בפרטיות המטופלים. בנוסף, ניתן להגביל ולאכוף את השימוש במידע לצורכי מחקר ספציפי, ללא האפשרות לעשות בו שימוש לצרכים אחרים.

כמו כן, ניתן להשתמש בענן פרטי ולאבטח את הגישה מרחוק לנתונים הרפואיים, כך שרק גופים מורשים אשר עברו תהליך אישורים קפדני, יוכלו לגשת אליהם - ורק לצרכים מדויקים ומוגדרים. בנוסף, קיימים פתרונות טכנולוגיים של למידת מכונה שיתופית מאוחדת ופדרטיבית המאפשרים לאמן מודלים של בינה מלאכותית על נתונים משותפים של מספר ארגונים, באופן שלא נותן להיחשף לנתונים, אלא רק לתוצאות הניבוי של המודלים. כלומר, יכולות שיתוף נתונים מאוחדת והצפנה של נתונים קיימות מזה זמן, ואם רק יעשה ניסיון אמיתי לאמצן ולשכללן, נוכל להסיט את הדיון מבעיות לפתרונות.

פסילה מראש - אובדן הזדמנויות להצלת חיים

במירוץ החימוש העולמי אחר חיסון לקורונה, מדינות מערביות ציפו מגופי פארמה פרטיים לפתח חיסון לקורונה בלי לשתף עמם כל מידע. יש לציין כי קיומם של אתגרי הפרטיות שירת פעמים רבות את ארגוני הבריאות השונים כתירוץ לאי רצונם לספק גישה למידע הרפואי שנצבר אצלם, כאשר ברוב המקרים, הסירוב דווקא קשור לשיקולים מסחריים הנוגעים למסחור אפליקציות רפואיות מבוססות בינה מלאכותית. האם לא ניתן היה לשתף מידע מותמם בסביבת ענן מאובטחת המאפשרת אך ורק גישה מרחוק לנתונים קליניים, תמורת התחייבות לעשות בו שימוש אך ורק לטובת שיפור היעילות החיסונית?

אנו חיים בעידן בו המידע שאנו משתפים ברשתות החברתיות כרוך בוויתור מוחלט על חיסיון המידע האישי והאנונימיות שלנו, כאשר רוב הציבור מודע לכך ומשתף פעולה. פסילה מראש של האפשרות לשאול את הציבור האם היה מוכן לשתף מידע רפואי אישי מותמם ומוצפן, לטובת הצלת חיים של אחרים, חוסמת בפניו הזדמנות פז למחקר מדעי מתקדם שישפר ואף יציל את חייו. אחרי הטלטלה שעבר העולם כולו, הגיע הזמן לאפשר לבינה מלאכותית ומכונות לומדות לקחת אותנו קדימה לרפואת העתיד - ולשים בצד שיקולים מעכבים.

ד"ר אילן ששון הוא מנכ"ל Data Science Group, מומחה לבינה מלאכותית ומרצה לתארים מתקדמים בפקולטה להנדסה באוניברסיטת תל אביב