חמישה יישומים מסייעים בקבלת החלטות רפואיות

מאת ארי מנור, מנכ”ל חברת ZOOZ  ויזם CureFacts; ד”ר מיכל חמו לוטם, מומחית בחדשנות ברפואה ומייסדת Osheya

חיפוש אחר מידע רפואי הפך להיות השכיח ביותר באינטרנט, ומהווה כ-1 מכל 20 חיפושים בגוגל, מעל 5 מיליארד חיפושים בחודש (מקור). מטופלים ובני משפחותיהם לוקחים אחריות על בריאותם, מתכוננים לפני הביקור אצל רופא, וממשיכים להעמיק ולחקור אחרי המפגש הרפואי ובמהלך ניהול המחלה.

הביקוש הרב למידע רפואי הוביל לפיתוח של מגוון יישומים המיועדים לאנשי מקצוע ולציבור הרחב. בעשור האחרון הואץ הפיתוח, הודות ליכולות טכנולוגיות משופרות וסינרגטיות לניטור נתונים (חיישנים מגוונים), לעיבוד ולהסקת מסקנות ממידע עתק באמצעות בינה מלאכותית (AI) ולהצגה והנגשה של נתונים (טלפונים חכמים וטכנולוגיות ענן). בסוף שנת 2017 תועדו כ 325,000 יישומים רפואיים ובריאותיים. המדובר במגוון רחב של יישומים, חלקם ייחודיים לאיבר, מחלה או תחום רפואי ספציפי, וחלקם מנסים לתת מידע כוללני על טווח רחב מאוד של מצבים רפואיים; חלקם מותאמים לציבור, וחלקם נועדו לסייע לאנשי מקצוע; חלקם מבוססי ידע מומחים ועצי החלטה (הגל הראשון של בינה מלאכותית), וחלקם מבוססי למידת מכונה (הגל השני של בינה מלאכותית).

במאמר זה בחרנו להתמקד בסקירת דוגמאות ליישומים תומכי החלטה שפותחו עבור הציבור הרחב שהם כוללניים, ומבוססים על טכנולוגיות ניתוח מידע מתקדמות. סקרנו חמישה יישומים מסייעים בקבלת החלטות רפואיות, המופיעים בטבלה מסכמת בסוף, והתייחסנו לסוגיית קבלת ההחלטות הרפואיות על ידי הציבור.

קבלת החלטות רפואיות

האחריות על קבלת החלטות רפואות עוברת בשנים האחרונות שינוי עמוק. אם בעבר האחריות נתפסה כמוטלת על הרופא ועל מערכות הבריאות, ותפקיד המטופל היה לגלות ‘היענות’, כיום היא נתפסת יותר ויותר כנעשית בתווך  מטפל – מטופל. השיח עם החולה הפך למשתף יותר, ונלקחים בחשבון רצונות המטופל. ככל שמידע רפואי נעשה נגיש יותר באינטרנט והציבור מגלה אוריינות דיגיטלית – מעורבות הציבור עולה.

על פי עקרונות ה-EMB (מקור), החלטה רפואית מיטבית מתקבלת במשולש זהב שיוצרים 3 קודקודים:

• הראיות המדעיות
• ההעדפות של המטופל
• הניסיון (וההתאמה) של הרופא המטפל

התחזקות המגמה של רפואה מבוססת ראיות (EBM – Evidence Based Medicine) בצד התפוצצות המידע הרפואי בצד הדיגיטל מצריכות צלע נוספת שתסייע לדיאדה מטופל – רופא בקבלת החלטות, והיא הבינה מלאכותית.

השאלות לאורך התהליך הטיפולי, בראיית המטופל

בעיני המטופל התהליך הטיפולי הוא רצף אירועים המתחיל עם הופעת הסימפטומים, בהבנה שמשהו לא תקין; לאחר מכן יש ניסיון להבין מה הבעיה – שלב האבחון; ובהמשך מתבצעת בחירת מטפל/ טיפול מתאים, בתקווה להחלמה, קרי היעלמות הסימפטומים.

התהליך אינו לינארי ואינו רציף. לעיתים המטופל ידלג על אבחון ויסתפק בתרופה לסימפטום (למשל – הורדת חום או הפחתת כאב); לעיתים יש טעות באבחון, או כישלון בטיפול; ולעיתים מדובר במחלה כרונית והסימפטומים לא נעלמים.

בצמתי קבלת ההחלטות הרלוונטיות בעיני המטופל קיימות 3 קבוצות עיקריות של שאלות:

1. מה יש לי? אבחון לאור סימפטומים והיסטוריה רפואית
2. איזה טיפול לבחור? המלצה על טיפולים, לרבות בטיחות
3. לאן ולמי לפנות? האם נדרש רופא או מטפל? מאיזה סוג? ובמי ספציפית לבחור?

יישומים תומכי ההחלטה המיועדים לציבור יענו על אחת משלוש שאלות אלה, ויסייעו למטופל ולבני משפחתו באבחון, בבחירת טיפול, ובבחירת מטפל.

מדיניות ה-FDA

לאחר 6 שנות דיונים, בדצמבר 2017, ה-FDA קיבל החלטה שאפליקציות התומכות בקבלת החלטות רפואיות, לרבות אלה שמיועדות לציבור הרחב, תהיינה פטורות מרגולציה, בתנאי שהן תציינה את מקור המידע עליו הן מבוססות (מקור). למעשה, בהחלטה זו ה-FDA מביע אמון ביישומים שפותחו ובשיקול הדעת של הציבור, כחלק מתהליך קבלת ההחלטות. לתפיסת ה-FDA, עצם ציון מקור המידע אמור לאפשר לצרכן להחליט האם מקור המידע מהימן. ההחלטה התקדימית גרמה ככל הנראה לאנחת רווחה בקרב יזמים ומפתחים רבים, אך הולידה גם חששות בקרב המומחים, בין היתר עקב ההנחה שלרוב הציבור חסרות יכולות לקבוע איזה מקורות מידע הינם מהימנים ועל איזה לא ניתן לסמוך.

יישומים תומכי החלטה לשימוש הציבור

תהליך תומך החלטות קליניות מוגדר כתהליך שנועד לסייע ישירות בקבלת החלטות קליניות, תוך התחשבות במאפיינים ספציפיים של המטופל לשם גיבוש הערכות והמלצות להתערבויות באותו המטופל, המוצגות למקבלי ההחלטות – רופאים ומטופלים.

מערכות תומכות החלטות קליניות מוגדרות כמערכות מידע אפקטיביות המשתמשות בשניים או יותר פריטי מידע על המטופל במטרה לספק ייעוץ ספציפי. מערכות אלה פותחו כדי ליצר אינטגרציה בין בסיסי מידע רפואי ונתוני המטופל, בממשק שמטרתו ליצר תובנות ועצות ספציפיות. הן מיועדות לרופאים, מטפלים ומטופלים כאחד, ומטרתן לשפר את ההחלטות האבחנתיות והטיפוליות ולכן למנוע טעויות ולשפר תוצאים, לגדר עלויות בריאות, ולטפל במורכבויות הרפואיות. האקדמיה הלאומית האמריקנית למדעים, הנדסה ורפואה שניתחה את הגורמים לטעויות רפואיות שאירעו בארה”ב בשנים 1999 וב-2015 מצאה כי אפשר לייחס 6% עד 17% מן האירועים השליליים שבהם נגרם נזק למטופלים בבתי חולים לטעויות באבחון. על פי הערכת דוח האקדמיה הלאומית האמריקנית למדעים משנת 2015, 10% ממקרי המוות של מטופלים בארה”ב נגרמים בשל אבחנות שגויות וכתוצאה מן הטיפול הלא נכון הניתן עקב כך.

מערכות תומכות החלטה הן מרכיב משמעותי בפתרון הבעיה, בעיקר כשהן פתוחות לא רק לבתי חולים ורופאים , אלא גם למטופלים ומשפחותיהם, כי האינטרס של האחרונים תמיד יהיה גדול יותר. גם אם האוריינות הרפואית שלהם נמוכה, הרי ההיכרות שלהם עם עצמם היא מרבית.

הבחירה להתמקד במאמר זה ביישומים כוללניים, מבוססי בינה מלאכותי ומיועדים גם לציבור הינה מוכוונת, בגלל ההשפעה הרבה שצפויה לשילוב כזה על שיפור קבלת ההחלטות. ספציפית, המיקוד ביישומים עבור הציבור הרחב הינו מאתגר כיוון שבשנים האחרונות חל טשטוש גבולות, וכלים שפותחו עבור רופאים פתוחים גם לשימוש מטופלים.

ניתן להביט על יישומים המיועדים לציבור הרחב בהתאם לשלוש קבוצות השאלות העיקריות:

1. מה יש לי? לדוגמה ניתן לראות במסך הראשי של מערכת התמיכה באבחונים רפואיים VisualDx, המותקנת כיום ביותר מ-1,600 בתי חולים ומרפאות ברחבי ארה”ב (לפי נתוני היצרן), רובריקה לכניסת מטופלים. אחת המערכות הרפואיות, Isabel נותנת רשימת תיוג (צ’קליסט) שלפיה יש לעבוד כדי להימנע מדילוג על צעדי מפתח בהליכים רפואיים חשובים. Dxplain היא מערכת שפותחה החל במחצית שנות ה- 80 על ידי בית החולים הכללי של מסצ’וסטס, והיא מיועדת למוסדות בלבד ודורשת מינוי. כל אחת מהמערכות משתמשת באלגוריתמים ייחודיים המקשרים בין תסמינים לבין אבחנות, במטרה למפות מצבים סבירים לעומת מצבים מסוכנים שיש לשלול על הסף. לצד הללו החלו בשנים האחרונות להופיע יישומים המיועדים ספציפית לציבור הרחב. דוגמה לכך היא אפליקציית Babylon health המסייעת בשלב האבחון, באמצעות שרשרת שאלות עבור המשתמש, או אפליקציית K Health  של מכבי שירותי בריאות המתבססת על מאגרי הנתונים והמידע של מטופלים דומים.

2. איזה טיפול לבחור? לאחר שיש תשובה לשאלה “מה יש לי” מגיעים לשלב בחירת הטיפול, וניתן להיעזר באתרים שונים המספקים מידע על טיפולים. אתר CureFacts, לדוגמא, מנגיש סריקות שיטתיות ומספק דרוג של טיפולים רפואיים המבוסס על חוזק הראיות, והאפקטיביות והבטיחות של הטיפולים (גילוי נאות – מיסודו של אחד המחברים). אתרים נוספים, וביניהן Treato ו-Iodine מספקים מידע על בטיחות ותופעות לוואי של טיפולים ועל שביעות הרצון של מטופלים – בהתבסס על חוכמת המונים ועל פוסטים ותגובות ברשתות חברתיות. בנוסף בעזרת גוגל “people also ask” וחיפוש לפי סימפטומים בגוגל מקבלים מידע גם על טיפולים.
3. לאן ולמי לפנות? האם נדרש רופא או מטפל? מאיזה סוג? ובמי ספציפית לבחור? בארה״ב יש הרבה אפשרויות, לדוגמה Healthgrades, ZocDoc ועוד. Babylon healthמסייעת לא רק בדיאגנוסטיקה, אלא גם באיתור רופא/מרפאה. גם CureFacts  תציע בקרוב הפניות לייעוץ רפואי מתאים.

טבלה מסכמת

ריכזנו בטבלה להלן מידע על 5 יישומים תומכי החלטה המיועדים לציבור הרחב, תוך התייחסות ליתרונות, לאמינות ולכיסוי שהם מספקים. יש לציין כי כל היישומים יתנו ערך גבוה יותר לצרכנים נבונים של מידע רפואי.

סיכום

כל אדם, מטופל או קרוב למטופל, וודאי רופא או מטפל, צריך להכיר את  האפליקציות החכמות, המאפשרות לספק מענה לשאלות דיאגנוסטיות (מה יש לי), וטיפוליות (איזה טיפול לבחור? למי לפנות?).

אפליקציות אלה מנגישות מידע לציבור הרחב, האורייני, וחשוב שמטפלים יוכלו להפנות אליהן מטופלים.

המטרה היא לקחת אחריות רבה יותר על הבריאות שלנו. וההמלצה היא להתחיל להתנסות באפליקציות המתאימות לכם ולמצבכם

אוגוסט 2018

קריאה נוספת:

שיקולי קבלת החלטות רפואיות בהתאם לאישיות  – תקציר הספר  האינטליגנציה הרפואית שלך

80% מהחלטות הבריאות מתקבלות על ידי נשים – לשיחת ריבוט + פוסט

הערה: הביקורת וההמלצות לעיל אינן מהוות תחליף לייעוץ מקצועי ורפואי מותאם אישית. לתקנון האתר