"אנחנו שואפים לייצר 'תאום דיגיטלי' לכל אחד"

סמנכ"ל הטכנולוגיה ב-GE Healthcare מספר על תוכנה שתקבל עדכונים על תאונות מרשתות חברתיות, אלגוריתם שיעזור לחסוך בחומרי הרדמה וחישובים שיעזרו להשתלת איברים

"אנחנו רוצים להיות התנור שאופה עוגה אחת, עבור אדם אחד", כך אומר כריס לרקין, סמנכ"ל הטכנולוגיה בחברת GE Healthcare, בהתייחס לעתיד הרפואה. החברה, שמזוהה עם מכשירי הדמיה וציוד מעבדה, התרחבה בשנים האחרונות לתחומים של ביג דאטה רפואי, שירותי ניהול בתי החולים ושירותי ענן (בדומה לחברת פיליפס, שאת משנתה בעניין הבאנו כאן לפני כשבועיים). לרקין מאמין כי ההתפתחות הזו תאפשר לחברה להציע שירותי רפואה מותאמים אישית, ברמה שלא נראתה עד כה.

"אנחנו יכולים לבנות היום 'תאום דיגיטלי' של כל אדם על-ידי חיבור גנומיקה עם מידע מהקליניקה, עם מידע על התרופות שאתם נוטלים, מידע מחיישנים רפואיים וכן צילומי הדמיה", הוא אומר, "באמצעות מערכות הביג דאטה אנחנו יכולים למצוא בכל העולם אנשים שלא נראים דומים, אבל הם דומים אחד לשני מבחינת הגנטיקה ומצבם הרפואי המדויק. כאשר מוצאים עשרת אלפים אנשים כאלה, אפשר ללמוד האחד מהשני לגבי טיפולים רפואיים שבאמת עוזרים, מינונים מדויקים, תזונה מתאימה וממה כדאי להימנע".

התאמה אישית היא רק אחד התחומים שבהם הביג דאטה משנה את עולם הרפואה. לדברי לרקין, "בתחום הנוירולוגיה אנחנו יכולים להתחיל למפות את ההיסטוריה של חולי אלצהיימר. מרגע שאנחנו רואים בהדמיה את המוח מתחיל להשתנות באופן שמזוהה עם מחלת האלצהיימר, אנחנו יכולים לרוץ אחורה על כל המידע הקליני של החולים מהעשור הקודם, ולראות איך המחלה התחילה להתפתח. אם נסרוק מספיק חולים כאלה, אפשר יהיה לזהות בעתיד, מי מהחולים סובל מ'סתם' ירידה קלה ותלוית-גיל בקוגניציה ומי באמת עומד על סף המחלה, ומתאים לטיפול מוקדם יותר. כנראה, ככל שמטפלים באלצהיימר מוקדם יותר, יש יותר סיכוי להאט את המחלה.

"בקרדיולוגיה אפשר להתאים בין מושתלים פוטנציאליים לבין האיבר הכי מתאים למושתל או להיפך, המושתל המתאים ביותר לאיבר. למשימה הזו יש זמן מוגבל, אז חייבים יכולות חישוב גבוהות. בזכות טכנולוגיית הענן אנחנו יכולים היום לשמור מידע ולחשב. מה שלקח בעבר שבוע לעבד, דורש היום ארבע שעות.

"עוד תחום הוא הרדמה. היום מרדימים משתמשים במינון גבוה יחסית של חומרי הרדמה, ליתר ביטחון, ויש לזה השלכות לא חיוביות גם על החולה, וגם עבור בית החולים משום שחומרי ההרדמה הם יקרים. אנחנו משתמשים במערכת כדי לחשב בדיוק כמה חומר הרדמה אדם מסוים צריך לפי המאפיינים האישיים שלו, ואפילו אם לכך מוסיפים רכיב של 'ביטחון יתר', עדיין ניתן להוריד את הכמות ולחסוך כ-100 אלף דולר בשנה לכל חדר ניתוח".

היישום המיידי ביותר של הענן של GE, קשור כנראה לתחום הניהול הלוגיסטי של בתי החולים. "אנחנו יודעים לומר מה התפוסה של המיטות בבית החולים ומי נמצא בתורים ולפי זה לנבא מה יהיה מצב בית החולים ברמת תפוסת המיטה הספציפית, בעוד 6 שעות, 12 שעות ו-18 שעות. זה נתון שקשה לנבא. אנחנו מקבלים 18 זרמי מידע שונים, למשל: ממנקי המיטות, ממנהלי המחלקות, מחדר המיון, מהאחראים על המסוקים שמטיסים פצועים וכן מהחדשות והרשתות החברתיות לגבי תאונות או אירועים רבי נפגעים. מול זה אנחנו עובדים עם תקנות לגבי איך ניתן לנצל כל מיטה: לא ישימו בשום אופן חולה לאחר ניתוח ליד חולה עם מחלה זיהומית, ואם אפשר יעדיפו לא לשים אדם צעיר במחלקה מלאה קשישים עם מחלות סופניות.

"היום לבתי חולים גדולים יש 23-24 אנשים בצוות שמנהל את הקצאת המיטות, ואולי יש שם מישהו נהדר בזה אבל הוא אולי עייף ומישהו אחר עדיין חדש. האלגוריתם לא מתעייף, והוא מעלה את ניצולת המיטות מ-93% ל-97%. זה שינוי אדיר עבור בית החולים".

ההתפתחויות הללו מולידות איש מקצוע חדש, ה-Data Scientist. היום אמנם אלגוריתמים "לומדים" לבד, אולם המדען אחראי להנחות את המכונה כיצד ללמוד. "כדי ללמד מחשב, למשל מהו תא חריג החשוד כסרטני, קודם כל צריך ללמד אותו מהו בכלל תא, להסביר לו שלתא יש גבולות ורק אחר כך להסביר לו שיש תא חריג, ואיך נראה תא חריג. רק אז המחשב יכול לרוץ על דגימות קיימות וללמוד לבד שתא חריג כזה הוא סרטן ואילו תא חריג אחר איננו סרטן. ה-Data Scientist הוא כמו מורה, אבל של תלמיד מסוג מאוד בעייתי - המחשב".

גם מפתח האפליקציות על גבי הענן הוא איש מקצוע שמחפשים ב-GE. "הכוונה היא להיות האחראים על הענן ולפתח 20% מהיישומים על גבי הענן, כאשר מפתחים חיצוניים יהיו אחראיים על ה-80% הנותרים", אומר לרקין.

- אתם פועלים גם בתחום החיישנים הלבישים?

לרקין: "הינו שם לפני כולם. GE יצרה את ההולטר (מכשיר נייד לניטור פעילות לב) הראשון. כרגע אנחנו לא פעילים בשוק מכשירי הניטור הלבישים החדשים, ולהערכתי נעדיף גם הלאה לפתח תוכנה לצמיד ניטור ולא את הצמיד עצמו. עד כמה הצמידים הללו ימשיכו להיות פופולריים? תלוי באיכות התוכנה שתהיה על גבי הצמיד והאם חברות הביטוח ידרשו מהצרכנים לענוד אותם".

- צרכנים יסכימו שחברת ביטוח תחייב אותם לענוד צמיד ותעקוב אחריהם דרכו?

"זאת שאלה טובה, אבל לעומת זאת אם רופא אומר לך לענות צמיד, היחס הוא אחר. חברת הביטוח יכולה להציע לצרכן לענוד את הצמיד או לשלם פרמיה יותר גבוהה, כפי שהיא מציעה כבר היום לנהגים הנחה בעבור הכללת תוכנות ניטור בתוך המכונית הפרטית שלהם".

- המון חברות מתחומים שונים מתחרות על הבעלות העתידית ועל הניהול העתידי של המידע הרפואי שלנו. מי ינצח?

"מי שיהיה לו את המוצר האמין ביותר, שסומכים עליו. יש מותגים שסומכים עליהם במדינות מסוימות ולא באחרות, אז אולי לא תהיה מנצחת גלובלית אחת".

"נשתדל לא להפחיד חברות צעירות"

קונצרן GE וספציפית GE Healthcare פעילים מאוד בישראל. לחברה השקעות בחמישה סטארט-אפים ישראלים בתחום הרפואי: אינסייטק, המפתחת מערכות לצריבה של רקמות לא רצויות באמצעים לא פולשניים כתחליף לניתוח; צ'ק קאפ שמפתחת גלולה לצילום רנטגן של המעי הגס; Medaware - מערכת למניעת טעויות במתן תרופות בבתי חולים; Headsense, המפתחת מכשיר למדידת לחץ דם תוך מוחי באופן לא פולשני וחברת אורנים, המפתחת מכשיר למדידת רוויון חמצן בדם ברקמות המוח באופן לא פולשני. כמו כן יש ל-GE שיתוף פעולה עם חברת ארינטה, המפתחת מכשיר CT ייעודי ללב, ו-GE צפויה להיות המפיצה של המכשיר אם וכאשר יגיע לשוק.

לדברי ינון דולב, מנהל הפיתוח העסקי של המרכז הטכנולוגי של GE בהרצליה. "כעת אנחנו מחפשים בפעם הראשונה בהיסטוריה של GE, שיתופי פעולה בשלבים מוקדמים הרבה יותר, וספציפית חברות תוכנה. אנחנו עוזרים לחברות הללו להסיר חסמים בדרך לשוק. גם אם מדובר בחברות תוכנה שממוקדות לא רק בבריאות, באמצעות שיתוף הפעולה איתנו הן יכולות להשתמש בסקטור הבריאות כדלת הכניסה שלהן לכלל השוק. עבור חברות שכבר יש להן מוצר אנחנו יכולים לעזור להגיש לשוק ול-10 הלקוחות הראשונים. נשתדל לא להפחיד חברות צעירות: אנחנו לא ממתגים אותם בשם GE, לא נדרוש מהן בלעדיות וכן ניתן להם מהקשרים שלנו והניסיון. אנחנו מאמינים שזה יחזור אלינו בצורת שיפור המוצרים שלנו, הפלטפורמה שלנו ויצירת אקו-סיסטם של בריאות דיגיטלית ומכשור רפואי.

"אנחנו מחפשים שיתופי פעולה עם חברות בתחום של ניהול בתי חולים, אדמיניסטרציה, ניהול תנועת הפציינט דרך שרשרת הטיפול בבית החולים, וכן ניתוח אוטומטי של תמונות הדמיה באמצעות תוכנה. כמו כן אנחנו מחפשים חברות ביג דאטה טובות גם אם כרגע הן לא ממוקדות בעולם הרפואי, וגם חברות סייבר".

לרקין: "וגם חברות אבטחת מידע. בכל פעם שאנחנו מדברים על ביג דאטה, חולים וענן, אנחנו חייבים לדבר גם על סייבר. הדבר שלא היינו רוצים לעשות הוא להקים ענן בטוח ולפתוח אותו עם אפליקציה לא טובה".

ביג דאטה בבית החולים
 ביג דאטה בבית החולים