האתגרים שענף המו"לות מתמודד איתם לא פסחו על חברת אלסבייר (Elsevier) הדנית - אחד הכוחות החזקים בעולם בתחום ההוצאה לאור של מאמרים אקדמיים. כדי להתמודד עם האתגרים האלה, היא מרחיבה בשנים האחרונות את פעילותה והופכת בהדרגה לענקית בתחום עיבוד המידע.
אלסבייר מחזיקה כבר היום במידע רב: בבעלותה כ-2,500 כתבי עת אקדמיים כמו The Lancet ו-Cell, וספרי לימוד מדעיים כמו האנטומיה מאת גריי, שנתן את שמו לסדרה המפורסמת.
כ-1.8 מיליון מאמרים מוגשים לכתבי העת שלה בכל שנה וכ-20 אלף עורכים, רובם מתנדבים מהאקדמיה, עוסקים בעריכתם בכל שנה. סך הכול יש היום בבעלותה 16 מיליון מאמרים.
רק כדי להבין את כוחה: ב-2013 החזיקה החברה 16% משוק הפרסום האקדמי. היא מעסיקה בתשלום 7,800 עובדים, ואחראית לכ-37% מההכנסות של חברת הענק הדנית-בריטית RELX, החברה האם של אלסבייר. רלקס עצמה נסחרת בבורסה של לונדון לפי שווי של 37 מיליארד ליש"ט (46 מיליארד דולר). הכנסות אלסבייר מגיעות לכ-2-3 ליש"ט בשנה.
כ-17% מההכנסות של אלסבייר מגיעות היום מכתבי עת פיזיים, והיתר מכתבי העת הדיגיטליים, שחומת התשלום בהם מתסכלת את המשתמשים הפוטנציאליים. חומת התשלום אינה נמוכה במיוחד. אלסבייר ידועה במחירים הגבוהים של מוצריה, ואוניברסיטה ממוצעת תשלם לחברה לעיתים יותר ממיליון דולר עבור גישה כוללת לכל המוצרים שיוצאים לאור על ידיה. זאת בזמן שהחוקרים המגישים את המאמרים לכתב העת והעורכים שבוחנים אותם עושים זאת לשם קידום הקריירות שלהם וללא תשלום.
על החברה הופעל בשנים האחרונות לחץ רב להוריד את המחירים ולהקל את הגישה למאגריה - הן על ידי האוניברסיטאות והן על ידי עורכי כתבי העת, שחלקם אף התפטרו על הרקע הזה. במקביל, אלסבייר הפעילה לחץ משפטי ותבעה את כל מי שניסה להשתמש במאמרים שלה - אם על ידי כריית מידע מהמאגר כולו (החוזים עם החברה אינם מאשרים קריאה על ידי מכונות) ואם על ידי פרסום המאמרים באופן עצמאי וגלוי על ידי החוקרים שכתבו אותם.
בינתיים, אלסבייר שומרת על מודל עסקי קלאסי של שירות תוכן וממשיכה לרשום מתח רווחים גבוה על עסקי המו"לות שלה, ובכל זאת, תחום הביג דאטה ופיתוח תוכנות המבוססות עליו מאפשרים לחברה לפרוח בעולם שמוכר לה ולהתכונן לעתיד אפשרי שבו ייפרצו גם המעוזים האחרונים של מידע בתשלום.
"מוצרים רבים עם פוטנציאל לשינוי"
אלסבייר מספקת כבר היום מגוון כלים אנליטיים: כריית מידע אקדמי לשם שיפור פיתוח תרופות ושיפור של ייצור חומרים כימיים לתעשייה, זיהוי טרנדים, כריית מידע ממחקרים גיאולוגיים עבור תעשיית הגז והנפט, שירותי מודיעין עסקי ומנועי חיפוש בתחומים כמו שיתופי פעולה אקדמיים ומענקים. כיום עסקי הליבה של החברה משיקים לעולם האקדמי, אך היא גם הולכת רחוק הרבה יותר.
בתחום הבריאות, החברה הגיעה אולי הכי רחוק עד היום, עם פיתוח מערכות תוכנה תומכות החלטה לרופאים. "יש לנו כחברת מידע גישה לכ-20 מיליון רופאים בעולם ב-8,000 בתי חולים, שלהם אנחנו נותנים גישה לשירותי התוכן שלנו ולמערכות חיפוש חכמות בתחום התוכן", אומר ג'ון דנהר, ראש התחום הזה בקבוצה. "אבל בשנת 2018 רכשנו חברה בשם Via Oncology, שלראשונה יכולה לחבר את המידע האקדמי שלנו ואת המידע שמתקבל אצלנו מהעבודה עם חברות התרופות ועם חברות רפואיות, לצד הרכיב החדש של רשומה רפואית בתחום הסרטן.
"המטרה שלנו כרגע היא להציג לרופא על גבי הרשומה המלצות לטיפול בחולה. המערכת האוטומטית הזאת ממליצה על בדיקות, על פרוטוקול טיפול. אנחנו מעסיקים גם מומחים מטעמנו כדי לשפר את ההמלצה של המכונה כל הזמן, על בסיס הקריאה של הרופאים במחקר הרפואי, וספציפית בכתב עת כמו Lancet Oncology".
לדברי דנהר, המוצר הזה הוא למעשה הסיבה לביקור שלו בישראל. "אנחנו מדברים היום עם גורמים ישראליים שיש להם גישה למידע קליני מהעולם האמיתי. נפגשנו עם קופת החולים כללית ומכבי. לארבע הקופות בישראל יש מידע נצבר של 20 שנה, שהוא בעל ערך עבורנו. הם עושים היום ניתוחים נהדרים וחדשניים, לא רק במידע מהרשומה הרפואית אלא גם בבדיקות המעבדה שהם צברו לאורך השנים".
דנהר מתעניין גם בחברות הסטארט-אפ הישראליות. הוא נפגש עם עשר חברות כאלו, עם קרנות הון סיכון, וגם עם נציגי תאגידים הפועלים בישראל כמו יבמ ואסטרהזנקה, בביקור שאורגן בישראל על ידי UK Israel Tech Hub, ארגון ללא מטרות רווח הפועל בחסות שגרירות בריטניה כדי לחבר את החדשנות הישראלית לכלכלה הבריטית. "אנחנו מעוניינים לפגוש חברות בעלות מכונות עם יכולות קוגניטיביות".
אילו מוצרים מעניינים אתכם במיוחד? אתם מתעניינים רק במכונות שעובדות עם טקסט או גם עם הדמיה, לדוגמה?
"אנחנו כבר היום מחזיקים מוצרים של תמיכה בהחלטות בתחום הרדיולוגיה והפתולוגיה, כמו StatVX, מערכת שמראה לרופאים תמונת הדמיה מול תמונות של חולים אחרים עם אותה אבחנה, כדי לראות אפשרויות של טיפול ואת התוצאה שהתקבלה. במוצר הזה יש לנו 90% חדירה לבתי חולים אקדמיים מובילים. אנחנו מחפשים כיצד היכולות של החברות המלהיבות בישראל יכולות להצטרף למוצר שלנו או שאנחנו נשווק את המוצרים שלהן לבתי החולים שהם כבר לקוחות שלנו. אנחנו מחפשים מוצרים עם יכולות של למידת מכונה, ניתוח שפה טבעית, וכל מי שפיתח את היכולת שלו מתוך גישה למידע אמיתי על חולים.
"הגעתי לכאן עם משלחת של ארבעה אנשים מהמחלקה שלי ואנחנו עובדים היום על בניית המתווה האפשרי לשיתופי הפעולה הללו. חשוב לי מאוד להדגיש שרבים מהמוצרים ומהפרויקטים הישראליים שראינו הם בעלי פוטנציאל אמיתי לשנות את התמונה בתחום הביג דאטה ברפואה".
"שיפור אדיר מנקודות המבט של המטופל"
איך אתם רואים את ההתפתחות של התחום הזה בעתיד?
"היום עבודת הרופא וקבלת ההחלטות שלו מבוססת במידה רבה על תוצאות של ניסויים גדולים, עם קבוצת ביקורת בסמיות כפולה. ניסויים אלה הם ארוכים מאוד, יקרים מאוד, ואחרי שכבר אספת את המידע, אתה חייב לפרסם את הממצאים בכתב עת מדעי ורק אחר כך התובנות מן המאמרים הללו נכנסות לאט לאט לתוך תוכנית הלימודים של הרופאים.
"אנחנו מקווים שנוכל להראות באמצעות מידע מהעולם האמיתי את היעילות ואת הכדאיות של השימוש בטכנולוגיות חדשות או בשיטות חדשות ויצירתיות ברפואה, במהירות רבה יותר ובעיקר להנגיש את הידע החדש מהר יותר לרופאים שכבר נמצאים במקצוע. זוהי מעין דמוקרטיזציה של המחקר, והאצה מאוד גדולה שלו.
"אנחנו נמצאים במעין נקודת מפנה שבה מי שיש לו המידע - ישראל - ומי שיש לו היכולת לכריית המידע, גם אם הוא כתוב בשפה לא אחידה - כן, שוב ישראל - הוא זה שישלוט בעולם קבלת ההחלטות הרפואיות של המחר. המחקר הרפואי יהיה הרבה יותר מהיר וזול וטוב. מדובר בשיפור אדיר מנקודת המבט של המטופל, ובמדע שהוא בעצם יותר טוב".
דנהר כבר שריין לקבוצות מנהלים וחוקרים בחברה ביקורים נוספים בישראל בחודשים הקרובים.
ומה יקרה כאשר כל זה ייושם?
"אפשר יהיה להסיק מסקנות לגבי טיפול רפואי מועדף בתוך כמה שניות. אפשר יהיה לתעדף טיפולים שונים לפי הערך שלהם. תמיד יהיה צורך ברופא שיקבל את ההחלטות, אבל אנחנו יכולים להביא אליו את המידע מהעולם האמיתי הרבה יותר מהר.
"אנחנו יודעים כבר היום שכ-10%-20% מהאבחנות הרפואיות הן מוטעות. אחר כך יש גם טעויות בתת-אבחנות או בהתאמת הטיפול לאבחנה. היישומים הללו יוכלו לאפשר דיוק רב יותר בשני המקרים הללו. הרופאים לא יוחלפו אלא יועצמו. הם יהיו הרבה יותר מהירים ויעילים ומדויקים במתן הטיפול לחולה.
"ככל שיש יותר נקודות מידע מחולים אמיתיים, כולל מידע מבדיקות מעבדה, מהתנהלות החולה בחיים, מהגנטיקה שלו ומהתסמינים שלו שנמדדים באופן רציף ולאורך זמן, כך התגובה שלנו תהיה עוד יותר טובה. בעתיד הרחוק, גם למטופלים יהיה המידע הזה ביד, כדי שהם יוכלו לנהל את הבריאות שלהם יחד עם הרופא. אנחנו מפתחים כבר היום מוצרים מבוססי בינה מלאכותית שמטרתם ללוות את הצרכנים בדרך שלהם, לאפשר להם לנהל את המחלה ולהבין מבעוד מועד מה עומד לקרות להם.
"ולא פחות חשוב - לאור המצב של תקציבי הבריאות בעולם, גם הרופא וגם החולה חייבים לקבל את ההחלטות הכי יעילות, כדי לוודא שהמערכת תהיה הכי יעילה שאפשר מבחינה כלכלית ותוכל לטפל בהצלחה בכמה שיותר חולים".