בינה מלאכותית (AI) משנה במהירות את תחום הרפואה והבריאות ברחבי העולם. עם כ-4.5 מיליארד אנשים ללא גישה לשירותי בריאות חיוניים וצפי למחסור של 11 מיליון עובדים בתחום הבריאות עד 2030, הבינה המלאכותית מציעה כלים לשיפור היעילות, הרחבת ההגעה וצמצום פערים בטיפול.

לפי פורום הכלכלה העולמי (WEF), “פתרונות בריאות דיגיטליים מבוססי AI מחזיקים פוטנציאל לשפר את היעילות, להפחית עלויות ולשפר תוצאות בריאותיות ברחבי העולם”.

בפועל, תוכנות מבוססות AI כבר עולות על ביצועי בני אדם במשימות אבחון מסוימות. לדוגמה, AI שאומן על סריקות של חולי שבץ היה מדויק פי שניים ממומחים בזיהוי ותזמון שבץ מוחי.

בטיפול במצבי חירום, AI יכול לסייע במיון: מחקר בבריטניה הראה שמודל AI חזה נכון אילו מטופלים זקוקים להעברה לבית חולים ב80% מהמקרים באמבולנס. וברדיולוגיה, כלים מבוססי AI זיהו שברים בעצמות או נגעים שרופאים לעיתים מפספסים – NICE (הרשות הבריטית לבריאות) מצאה שסינון צילומי חזה באמצעות AI בטוח וחוסך עלויות, ומערכת AI אחת זיהתה 64% יותר נגעים אפילפטיים במוח מאשר רדיולוגים.

AI כבר קורא תמונות רפואיות (כמו סריקות CT וצילומי רנטגן) מהר יותר מאנשים. כלים מבוססי AI יכולים לזהות חריגות תוך דקות – מסריקות שבץ ועד שברים – ועוזרים לרופאים לאבחן מהר ובדיוק גבוה יותר.
לדוגמה, AI שאומן על אלפי סריקות זיהה נגעים זעירים במוח וחזה את זמן הופעת השבץ, מידע קריטי לטיפול בזמן.

כמו כן, משימות פשוטות כמו איתור שברים מתאימות במיוחד ל-AI: רופאי חירום מפספסים עד 10% מהשברים, אך סקירת AI יכולה לאתר אותם מוקדם. בתפקידו כ“זוג עיניים נוסף”, AI מסייע למנוע אבחנות שגויות ובדיקות מיותרות, ובכך משפר תוצאות ומפחית עלויות.

AI גם מחזק את תמיכת ההחלטות הקליניות וניהול המטופל. אלגוריתמים מתקדמים יכולים לנתח נתוני מטופלים ולהנחות את הטיפול.

לדוגמה, מודלים חדשים של AI יכולים לזהות סימנים מוקדמים למחלות (כמו אלצהיימר או מחלות כליה) שנים לפני הופעת התסמינים.

צ'אטבוטים קליניים ומודלים לשוניים מתפתחים לעוזרים דיגיטליים: בעוד שמודלים כלליים (כמו ChatGPT או Gemini) לעיתים נותנים ייעוץ רפואי לא מהימן, מערכות מתמחות שמשלבות LLMs עם מאגרי מידע רפואיים (שיטת retrieval-augmented generation) ענו באופן מועיל על 58% מהשאלות הקליניות במחקר אמריקאי עדכני.

פלטפורמות דיגיטליות למטופלים הן תחום צומח נוסף. פלטפורמת Huma, למשל, משתמשת במעקב ומיון מבוססי AI כדי להפחית אשפוזים חוזרים ב30% ולקצר את זמן הסקירה של הרופאים עד 40%.

מכשירי ניטור מרחוק (כמו שעונים חכמים ואפליקציות) משתמשים ב-AI למעקב רציף אחר מדדים חיוניים – חיזוי הפרעות בקצב הלב או רמות חמצן בזמן אמת – ומספקים לרופאים נתונים להתערבות מוקדמת.

בתחומים מנהליים ותפעוליים, AI מקל על עומסי העבודה. חברות טכנולוגיה גדולות מציעות כיום “שותפים דיגיטליים” לבריאות: Microsoft עם Dragon Medical One מאזין לייעוץ בין רופא למטופל ומייצר אוטומטית סיכומי ביקור, בעוד ש-Google ואחרות מציעות כלים לקידוד, חיוב ויצירת דוחות.

בגרמניה, פלטפורמת AI בשם Elea קיצרה את זמני בדיקות המעבדה משבועות לשעות, וסייעה לבתי חולים לפעול מהר יותר. עוזרי AI אלה משחררים רופאים ואחיות מעבודת נייר כדי שיוכלו לטפל ביותר מטופלים.

סקרים מראים שרופאים כבר משתמשים ב-AI לתיעוד שגרתי ושירותי תרגום: בסקר AMA מ-2024, 66% מהרופאים דיווחו על שימוש בכלי AI (לעומת 38% ב-2023) למשימות כמו תיעוד, קידוד, תוכניות טיפול ואפילו אבחנות ראשוניות.
גם מטופלים מתקשרים עם AI: למשל, בודקי סימפטומים מבוססי AI יכולים לבצע מיון בסיסי, אם כי רק כ-29% מהאנשים סומכים על כלים אלה לייעוץ רפואי.

בינה מלאכותית במחקר, פיתוח תרופות וגנומיקה

מעבר למרפאה, AI משנה את תחום המחקר הרפואי ופיתוח התרופות. AI מזרז את גילוי התרופות על ידי חיזוי התנהגות מולקולות, וחוסך שנים של עבודה במעבדה. (לדוגמה, AlphaFold של DeepMind חזה במדויק מיליוני מבני חלבון, וסייע בזיהוי מטרות טיפוליות.) גם גנומיקה ורפואה מותאמת אישית נהנים: AI יכול לנתח כמויות עצומות של נתונים גנטיים כדי להתאים טיפולים למטופלים ספציפיים.

באונקולוגיה, חוקרי Mayo Clinic משתמשים ב-AI על תמונות (כמו סריקות CT) כדי לחזות סרטן הלבלב 16 חודשים לפני האבחון הקליני – מה שמאפשר התערבויות מוקדמות למחלה עם שיעורי הישרדות נמוכים במיוחד.

טכניקות כמו למידת מכונה משפרות גם אפידמיולוגיה: ניתוח צלילי שיעול באמצעות AI (כפי שעשו Google ושותפיה בהודו) יכול לסייע באבחון שחפת בזול, ולקדם בריאות עולמית באזורים עם גישה מוגבלת למומחים.

בריאות עולמית ורפואה מסורתית

השפעת ה-AI מתפרסת ברחבי העולם. במקומות עם משאבים מוגבלים, AI בטלפונים חכמים יכול לגשר על פערי טיפול: למשל, אפליקציית ECG מבוססת AI מזהה סיכוני מחלות לב, גם באזורים עם מחסור בקרדיולוגים.
AI גם תומך ברפואה מסורתית ומשלימה: דו"ח משותף של WHO/ITU מראה שכלי AI יכולים לתעד תרופות ילידיות ולתאם תרכובות צמחיות למחלות מודרניות, תוך שמירה על כבוד לידע תרבותי.

הודו השיקה ספרייה דיגיטלית מבוססת AI של טקסטים איירוודיים, ופרויקטים בגאנה וקוריאה משתמשים ב-AI לסיווג צמחי מרפא. מאמצים אלה – חלק מסדר היום של WHO – שואפים להפוך את הרפואה המסורתית לנגישה יותר ברחבי העולם מבלי לנצל קהילות מקומיות.

בסך הכל, AI נתפסת ככלי לסייע בהשגת כיסוי בריאותי אוניברסלי (מטרת האו"ם עד 2030) על ידי הרחבת השירותים לאזורים מרוחקים או מוחלשים.

יתרונות הבינה המלאכותית בבריאות

היתרונות המרכזיים של AI ברפואה כוללים:

• אבחון מהיר ומדויק יותר: AI יכול לעבד תמונות ונתונים בקנה מידה רחב, לעיתים תופס מה שבני אדם מפספסים.
• טיפול מותאם אישית: אלגוריתמים יכולים להתאים תוכניות טיפול מנתוני המטופל (גנטיקה, היסטוריה, אורח חיים).
• שיפור יעילות: אוטומציה של עבודות נייר ומשימות שגרתיות מפחיתה שחיקת רופאים. (לפי WEF, פלטפורמות דיגיטליות מקטינות משמעותית את עומס העבודה של המטפלים.)
• חיסכון בעלויות: McKinsey מעריכה ששימוש נרחב ב-AI יכול לחסוך מאות מיליארדים בשנה באמצעות שיפור הפרודוקטיביות ומניעה. המטופלים נהנים מתוצאות בריאות טובות יותר ועלויות נמוכות יותר.
• הרחבת הגישה: טלרפואה ואפליקציות מבוססות AI מאפשרות לאנשים באזורים כפריים או מוחלשים לקבל סינון ומעקב ברמת מומחים ללא צורך בנסיעות ארוכות.

יתרונות אלה מתבטאים בסקרים: רבים מהרופאים מדווחים ש-AI מסייע בתיעוד, אבחנות ותקשורת.
כפי שצוין בדו"ח של WHO, “AI מחזיקה בהבטחה גדולה לשיפור אספקת הבריאות והרפואה ברחבי העולם”.

אתגרים, סיכונים ואתיקה

למרות ההבטחות, AI בבריאות מתמודד עם אתגרים משמעותיים. פרטיות ואבטחת מידע הן קריטיות: נתוני בריאות רגישים מאוד, וזיהוי לקוי עלול לסכן את סודיות המטופל.

הטיה במודלים של AI היא דאגה מרכזית. אם האלגוריתמים מאומנים על נתונים לא מגוונים (למשל, בעיקר מטופלים ממדינות עשירות), הם עלולים להיכשל באוכלוסיות אחרות.

ניתוח של WHO מצא שמערכות שאומנו במדינות עשירות עלולות להיכשל בסביבות עם הכנסה נמוכה/בינונית, ולכן יש לעצב AI באופן כוללני. אמון הרופאים והכשרתם חשובים גם הם: פריסה מהירה של AI ללא חינוך מתאים עלולה לגרום לשימוש שגוי או טעויות.
אתיקאי מאוניברסיטת אוקספורד מזהיר שיש “להבין ולדעת כיצד למתן” את מגבלות ה-AI.

יתרה מזאת, מערכות AI (ובמיוחד LLMs) עלולות להמציא מידע רפואי שנשמע אמין אך שגוי. לדוגמה, מחקר מצא שכלי התמלול Whisper של OpenAI המציא פרטים מדי פעם, ו-LLMs פופולריים לעיתים לא מספקים תשובות רפואיות מבוססות ראיות במלואן.

הנחיות אתיות מדגישות שיש לשמור על שליטה אנושית בהחלטות טיפול (הסכמה מדעת, פיקוח, אחריות). הנחיות WHO מפרטות שישה עקרונות לכלי AI בבריאות: הגנה על אוטונומיה של המטופל, הבטחת רווחה ובטיחות, דרישה ל שקיפות ו הסבריות, שמירה על אחריות, קידום שוויון ו קיימות.

בקיצור, AI אמור לסייע—ולא להחליף—רופאים, וחייב להיות מפוקח כך שהיתרונות יגיעו לכולם מבלי לגרום נזקים חדשים.

רגולציה וממשל

רגולטורים ברחבי העולם כבר פועלים. ה-FDA אישר במהירות מעל 1,000 מכשירים רפואיים מבוססי AI במסגרת מסלולים קיימים.

בינואר 2025 פרסם ה-FDA טיוטת הנחיות מקיפה לתוכנות AI/ML כמכשיר רפואי, הכוללת את כל מחזור החיים מהתכנון ועד למעקב לאחר השיווק.

ההנחיות מתמקדות במיוחד ב שקיפות והטיה, וממליצות למפתחים לתכנן עדכונים שוטפים וניהול סיכונים. ה-FDA גם מנסח כללים לשימוש ב-AI בפיתוח תרופות ומזמין משוב ציבורי בנוגע ל-AI גנרטיבי.

באירופה, חוק ה-AI החדש של האיחוד האירופי (שכבר נכנס לתוקף ב-2024) מסווג מערכות AI בבריאות כ“בעלות סיכון גבוה”, ודורש עמידה בדרישות מחמירות לבדיקות, תיעוד ופיקוח אנושי.

בבריטניה, סוכנות הרגולציה למוצרים רפואיים (MHRA) מפקחת על מכשירים רפואיים מבוססי AI תחת חוקי המכשירים הרפואיים הקיימים.

גופים מקצועיים וממשלות מדגישים את הצורך בחינוך: רופאים יצטרכו מיומנויות דיגיטליות חדשות, ומטופלים זקוקים להכוונה מתי AI מתאים.

כפי שאמר מנהל WHO, טדרוס, AI יכול “לשפר את בריאות מיליונים” אם ישתמשו בו בחוכמה, אך “גם לשמש לרעה ולגרום נזק”.

לכן, ארגונים בינלאומיים קוראים ל מסגרות בטיחות שיבטיחו שכל כלי AI יהיה בטוח, מבוסס ראיות ושוויוני.

מבט לעתיד

מבט לעתיד, תפקיד ה-AI בבריאות רק יגדל. AI גנרטיבי (כמו LLMs מתקדמים) צפוי להניע יותר אפליקציות למטופלים וכלי סיוע בהחלטות – ככל שהדיוק ישתפר.

שילוב עם רשומות רפואיות אלקטרוניות וגנומיקה ייצור טיפול מותאם אישית אף יותר.

רובוטיקה וניתוחים בסיוע AI יהפכו לשגרה בבתי חולים מתקדמים. חיישנים לבישים ואלגוריתמים יעקבו ברציפות אחר מדדים בריאותיים, ויתריעו למטופלים ולרופאים על בעיות לפני מצבי חירום.

יוזמות גלובליות (כמו ברית הממשל של AI של WEF) שואפות לתאם פיתוח AI אחראי מעבר לגבולות.

חשוב, העתיד טמון ב שיתוף פעולה בין AI לבני אדם. שילוב מהירות ה-AI עם המומחיות הקלינית יכול “להאיץ גם את האבחון וגם את הריפוי”, אומרים חוקרים.

כפי שמומחים מציינים לעיתים קרובות, AI צריך להיות “בן ברית, לא מכשול” בבריאות.

בגישה זהירה ואופטימית, מערכות הבריאות מתחילות לאמץ את ה-AI כדי להשיג בריאות טובה יותר ליותר אנשים – מאבחון חכם ומרפאות יעילות ועד לפריצות דרך בטיפולים ושוויון בריאותי עולמי.

>>> ייתכן שתתעניין ב:

בינה מלאכותית בחינוך ובהכשרה

בינה מלאכותית בשירות הלקוחות