מבוא

שימושי ביג דטה ברפואה כבר הופכים לדרך יוצאת מן הכלל למניעה ואיתור מוקדם של מחלות. כך למשל אלגוריתם שפותח במכבי מנבא סיכון להתפתחות סרטן המעי הגס בצורה טובה כמו דם סמוי בצואה, בלי הצורך בבדיקה ותוך הסתמכות על ספירות דם שנלקחו לצרכים אחרים.

כמה סנסורים על הסלולר מאפשרים מעקב מתמיד אחרי קצב הלב, טמפרטורה, רוויון החמצן, ועוד. הקול עצמו מאפשר זיהוי של מחלות, זיהוי מוקדם של פרקינסון והחמרתו, זיהוי של בצקת ראות והחמרתה במקרי אי ספיקת לב, וכמובן יש כאן גאוה ישראלית – חברת ביונד ורבל. כל טכנולוגיה כזו בנויה על ניתוח ביג דאטה, והופכת מהירה זולה וחכמה במהירות.

ווטסון

בעבר מחשבים לא הבינו את הדטה שהמין האנושי יצר. זה משתנה בזכות פריצות הדרך בתחום הבינה המלאכותית, למשל של ווטסון. חברת IBM משקיעה כבר כמה שנים בווטסון, הבינה המלאכותית שלה, שזכה בשנת 2011 במשחק ג’יאופרדי. ג’יאופרדי הוא משחק שדורש הבנה רבת תחומים, כולל דיבור ושפה.

ווטסון יודע ומבין שלושה דברים גדולים וחשובים:

  1. להבין שפה
  2. להבין סיבה ותוצאה (אבל בלי אגו וצורך לנצח בויכוח)
  3. ללמוד

ווטסון מעבד 2 מיליון עמודים ב… 3 שניות. הוא בעצם ‘סופר אינטליגנציה’ הלומדת “למידה עמוקה” מבלי להתעייף, מהר ובלי הפסקה – 24/7. כך למשל רופא שרוצה לשמור על המומחיות הממוקדת שלו צריך להקדיש 29 שעות ביום לקריאת המאמרים החדשים, ווטסון יכול לסייע!

אנשי IBM מעריכים שכל אדם ייצור במשך חייו מידע השווה ל 300 מיליון ספרים. הבעיה היא שרוב הדאטה שנוצר הואUn Structured  או Dark Data. המידע הלא מובנה הזה חסר ערך אלא אם יוצרים תשתית שתהפוך אותו לבעל ערך.

דריו גיל, מנהל החדשנות של חברת IBM אמר בכנס ביומד 2016 כי 90% מהדאטה נוצר בשנתיים האחרונות. עברנו ממציאות בה קצב הכפלת הידע היתה כל 5 שנים, (בעשור הראשון לאלף), למציאות בה ההכפלה התקצרה לכל שנתים ב 2013, וב 2016 כאמור קצב ההכפלות מתרחב בפחות משנה, וגובר. למציאות של עולם ממהר משמעויות רחבות – למשל לגבי פער הדורות, הצורך להאט ועוד. והשינוי המרגש עלינו – אדיר.

מימדי המהפכה

ווטסון של יבמ מיצג סופר אינטליגנציה, שמשנה את העולם ואת הרפואה. השינוי ברפואה הוא חלק משינוי פרדיגמה אדיר המתרחש בימים אלה. מהפכת הדאטה ברפואה מתרחשת במקביל למהפכת הדאטה במציאות, בשבעה מימדים מקבילים:

מידע ברפואה ישנה

מידע בעולם חדש, ממהר

כמויות קטנות של מידע ביג דאטה
מידע המוזמן על ידי הרופא מידע הנוצר על ידי החולה
מידע בבעלות גורמי הבריאות מידע בבעלות החולה
מידע המורכב מבדיקה גופנית, בדיקות מעבדה והדמיה שכבות מידע נוספות עלינו –

א.      ריצוף דנא, ריצוף מיקרוביום

ב.      מידע “אורכי” מלבישים

ג.       מידע אישי מחיפושים באינטרנט וברשתות החברתיות

מידע אבחנתי – מה המחלה? מידע פרדיקטיבי – מה יכולות להיות המחלות וכיצד למנוע אותן
מידע המנותח על ידי הרופא מידע המנותח על ידי בינה מלאכותית

מידע אורכי

מידע ‘אורכי’ הוא מידע הנאסף 24/7, למשל מלבישים. שעון הפידביט הראשון יצא ב 2009, ומאז התפוצצות אקספוננציאלית של אבזרים, סנסורים סופרי צעדים מחוברים לאפליקציות כאלה ואחרות לניתור עצמי. כיום ניתן למדוד כמעט כל משתנה פזיולוגי, אולם כל כמויות הדאטה הללו אינן בעלות ערך אם הן לא מתורגמות לאימפקט על הבריאות, כי יש רמות של הישג באיסוף נתונים:

  • איסוף מידע: נתונים כמו כמה שעות ישנתי במהלך הלילה, מה היה הדופק שלי המהלך הלילה.
  • שלב שני – ממידע לתובנות, איזה תובנות נתן המידע לאדם או למטפל.
  • שלב שלישי: ממידע לפעולה. מידע שמניע לשינוי התנהגות.

בינה מלאכותית חזקה מאפשרת ליצור שותפות מסוג חדש – בין אדם למכונה. בני אדם מביאים רגשות ואינטואיציה, ואילו המחשב עושה אוגמנטציה ליכולות האנושיות הקוגניטיביות, ומסייע לנו להתמודד עם קומפלקסיטי. ולמרות כל זאת אבל בינה מלאכותית לא תחליף אותנו בצורך לשנות התנהגות והרגלים. זה האתגר הקשה והמורכב ביותר, והוא זה שיכול לשמור אותנו בריאים יותר זמן. כל כמויות הדאטה בעולם לא יעשו את העבודה הזו עבורנו, מערכת ההפעלה שלנו בת 70,000 שנים, ונאחזת חזק בהרגלים שלה.

שלכם ובשבילכם

ד”ר מיכל חמו לוטם

פברואר 2017

ל’מיטיבי קרוא’:

0 תגובות

השאירו תגובה

רוצה להצטרף לדיון?
תרגישו חופשי לתרום!

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *