[תמונה חופשית שהועלתה על ידי Many Wonderful Artists לאתר flickr]
[מאמר זה ראה אור במקור באתר של דוקטור רועי צזנה]
המחבר (ראו תמונה משמאל), רועי צזנה, הוא דוקטור לננו-טכנולוגיה; עמית בסדנת יובל נאמן למדע, טכנולוגיה וביטחון באוניברסיטת תל אביב, ומרצה בפקולטה להנדסה ביו-רפואית בטכניון. בוגר קורס המנהלים של אוניברסיטת הסינגולריות ומחבר הספר המדריך לעתיד.
[התמונה משמאל: מאלבום התמונות הפרטי של המחבר]
האתרים של ד"ר רועי צזנה
* * *
אם הייתי צריך להצביע על ההתקדמות הטכנולוגית החשובה ביותר בשנת 2017, היא כנראה הבאה: סדרה של בינות מלאכותיות עברו על נתוניהם של מאות-אלפי חולים, וגיבשו מודלים משלהן בנוגע לגורמים המשפיעים ביותר על סיכויו של כל אדם ללקות במחלת לב. כשהמודלים הושוו לדרך המיושנת (סליחה, המקובלת כיום), שבה רופאים מנסים לחזות את הסיכוי ללקות במחלות לב, התגלה שכולם מדויקים ומוצלחים יותר מהשיטות של הרופאים האנושיים.
טוב, עד כאן זה לא באמת מפתיע. הדרך המקובלת כיום לחזות התקף לב היא באמצעות סקירת שמונה גורמי סיכון, כגיל המטופל, רמות כולסטרול בדם, עישון, סוכרת, לחץ דם ועוד. הרופאים מצרפים את כל אלו ביחד כדי להגיע למסקנה סופית, ובהתאם לכך ממליצים למטופל מה לעשות. אלא שבאמצעות למידת מכונה ניתן לעבור על עשרות גורמי סיכון נוספים, ולהתחיל למצוא תבניות / פוסים שאינם ברורים במבט ראשון. זה בדיוק מה שעשו החוקרים, ולאחר שהבינות המלאכותיות שלהם מצאו את הדפוסים הללו, הם בחנו אותם על 83,000 תיקים רפואיים – וכאמור, גילו שהמודלים הממוחשבים החדשים חוזים התקפי לב טוב יותר מהמודלים שהיו בידי הרפואה עד כה.
[להרחבה בנושא תבניות / דפוסים, לחצו כאן]
ההפתעה – והמבוכה – הגדולות באמת הגיעו כשהתברר שסוכרת, שהיא אחד מגורמי הסיכון שמקובלים בדרך המסורתית לחיזוי התקפי לב, לא הצליחה להיכנס לרשימת "עשרת הגורמים הקריטיים ביותר" שזיהו הבינות המלאכותיות. ולחלופין, ברשימת גורמי-הסיכון הקריטיים שגיבשו הבינות, ניתן למצוא פרמטרים שהמודל המסורתי אינו לוקח בחשבון, כגון נטילת קורטיקוסטרואידים, או מחלה נפשית קשה.
למה זה חשוב? קודם כל, מכיוון שהמודלים החדשים הללו יכולים להציל חיים. מתוך 83,000 התיקים הרפואיים שנבדקו על-ידי הבינות, בערך 355 מטופלים היו יכולים לקבל התרעה מראש על כך שהם בעלי סיכוי גבוה לפתח מחלת לב בשנים הקרובות, והיו יכולים לקבל טיפול רפואי מקדים שהיה מוריד את סיכוייהם לחלות. אימוץ של המודלים החדשים יכול להציל אלפי נפשות מסביב לעולם. אם, כמובן, הרופאים יסכימו להתייחס למודלים הללו ברצינות.
אבל מה שחשוב יותר להבין שהמחקר שתיארתי מ- 2017 אינו עומד בפני עצמו. הוא משקף מגמה גדולה יותר, בה הבינות המלאכותיות מתחילות להפיק עבורנו מודלים ורעיונות מוצלחים יותר מאלו הקיימים כיום. וזה בסדר, באמת שלא צריך לדאוג – אנחנו לא בדרך לטרמינייטור, מכיוון שהן עושות זאת בשיתוף פעולה עם חוקרים אנושיים. כלומר, החוקרים מפתחים את הבינה המלאכותית, נותנים לה להתאמן על אוסף גדול של נתונים, בוררים את המוץ מהתבן ומפרסמים את התוצאות המעניינות והחשובות ביותר.
לא קשה לחזות מה יקרה בשנת 2018: חוקרים בכל התחומים יאמנו בינות מלאכותיות על אוספי נתונים עצומים בכל התחומים, ואלו יזהו חוקיות שחמקה עד כה מעיני הסטטיסטיקאים האנושיים. התהליך הזה יקרה ברפואה, בביטוח, בפסיכולוגיה, בחינוך, בלוחמה בפשיעה ובטרור ואפילו באהבה. והתוצאה תהיה שבעוד שנה יהיו ברשותנו מודלים מדויקים קצת יותר בנוגע למתרחש בעולם. נבין טוב יותר את עצמנו, את המחלות המאיימות עלינו, את הגורמים שמפעילים אותנו, בזכות הבינה המלאכותית. ושנה לאחר מכן, כשהיא תשתפר עוד יותר ביכולותיה, ישתפר עוד יותר הידע שברשותנו ויאפשר לנו להגיע לתובנות ולפריצות-דרך חדשות בכל התחומים.
אם אתם רוצים לדעת למה אני אופטימי כל-כך לגבי שנת 2018, ולגבי עתיד המין האנושי בכלל, זו הסיבה. אנו נותנים למכונות שלנו להתחיל להפיק עבורנו ידע ותובנות – והן עושות את זה טוב יותר מאיתנו, וימשיכו לעשות זאת עבורנו עוד הרבה מאד זמן.
-------
אם מעניין אתכם לקרוא עוד על הדרך בה הבינה המלאכותית תשנה את העולם בכלל והרפואה בפרט, אתם מוזמנים לקרוא את ספרי השולטים בעתיד, בחנויות הספרים המובחרות (או להזמנה בעמוד הספר בפייסבוק)
