הדרך הנכונה לשילוב הבינה המלאכותית ברפואה היא חלוקת משימות

הקהילה הרפואית מצפה ששילוב יכולות הרופאים והבינה המלאכותית יביא למיטב משני העולמות ויוביל לאבחון טוב יותר ולטיפול יעיל יותר. הנחה זו עלולה להתברר כמוטעית, שכן יותר ויותר נתונים מלמדים שהבינה המלאכותית עולה על הרופאים, אפילו כאשר הם עצמם משתמשים בה ככלי – כותב ניו-יורק טיימס.

חוקרים באוניברסיטאות MIT והרווארד בחנו כיצד רדיולוגים מאבחנים מחלות תוך שימוש בצילומי חזה. כאשר הראו להם הערכות AI לגבי המחלה האפשרית, הם נטו להמעיט בערכן ביחס להערכותיהם שלהם. הם דבקו בעמדתם אפילו כאשר ה-AI צדק, מה שגרם לאבחון פחות מדויק. כאשר AI הופעל בצורה עצמאית, הוא הגיע לשיעור אבחון מדויק של 92%; רופאים שנעזרו בו הגיעו ל-76% ורופאים שפעלו בלעדיו – ל-74% בלבד.

המחקר נמצא בראשיתו ועשוי להתפתח, אבל הממצאים מלמדים שנכון לעכשיו – הציפייה לשיפור אוטומטי בתוצאות פשוט תוך שימוש ב-AI איננה מבוססת. הרופאים עדיין אינם בוטחים ב-AI, אבל הכלים הללו יתפתחו ומוטב שהרפואה תמצא להם תפקיד שהרופאים יוכלו לתת בו אמון. הפתרון, לדעת הטיימס, הוא חלוקת עבודה: לאפשר ל-AI לפעול לבדו במשימות מתאימות, כך שהרופאים יוכלו למקד את מומחיותם במקומות בהם היא נחוצה.

המחקר מלמד על שלוש גישות. בראשונה הרופא מתחיל בשיחה עם המטופל ובודק אותו כדי לאסוף מידע רפואי. כאשר ה-AI מנסה לעשות זאת, מלמד מחקר של הרווארד וסטנפורד, הדיוק שלו יורד מ-82% ל-63%, שכן הוא מתקשה לנהל שיחה טבעית ולהציג שאלות המשך שיניבו מידע חיוני. לאחר שהרופא אוסף את הנתונים, ה-AI יכול לנתח אותם ולהציע אבחונים אפשריים.

בגישה השנייה, ה-AI מתחיל בניתוח המידע הרפואי ומציע אבחונים וטיפולים אפשריים. מחקר שנערך אשתקד העלה, כי המודלים האחרונים של OpenAI פועלים היטב בחשיבה ביקורתית מורכבת, כולל בתחום הרפואה. לאחר מכן מפעיל הרופא את שיקול דעתו המקצועי, בוחר בין ההצעות של ה-AI ומתאים אותן למגבלותיו הפיזיות של המטופל, לכיסוי הביטוחי שלו ולטיפולים הזמינים.

הגישה הרדיקלית ביותר היא הפרדה מוחלטת: AI יטפל בעצמו במקרים שגרתיים מוגדרים, בעוד הרופאים יתמקדו במקרים המסובכים או הנדירים יותר. מחקרים ראשוניים מלמדים שגישה זו יכולה לפעול היטב בהקשרים מסוימים, כמו כמו צילומי חזה רגילים או בדיקות ממוגרפיה למטופלות בסיכון נמוך. מחקר בשבדיה מצא, שגישה זו העלתה ב-20% את אבחון סרטן השד והפחיתה במחצית את העומס על הרדיולוגים. מודל זה גם יסייע בתחומים הסובלים כיום מטיפול-חסר ובהפניית משאבים לנושאים דחופים יותר.

כל הגישות מעוררות שאלות בנוגע לאחריות, רגולציה והכשרה מתמשכת של הרופאים, מדגיש הטיימס. יהיה צורך להכשיר את הרופאים לא רק לאופן השימוש ב-AI, אלא גם מתי לסמוך עליו ומתי על עצמם. ואולי החשוב ביותר: עדיין אין הוכחות חותכות לכך שגישות אלו, שנבחנו עד כה רק במחקרים או בפיילוטים, ישיגו את אותן תוצאות בשימוש יום-יומי נרחב. אבל ההבטחה למטופלים היא ברורה: פחות צווארי בקבוק, המתנה קצרה יותר ופוטנציאל לתוצאות טובות יותר. מבחינת הרופאים מדובר בהקלת הנטל השגרתי, כך שהטיפול יהיה מדויק יותר, יעיל יותר ואפילו אנושי יותר.