IBM מוכרת את חטיבת הבריאות: הקדימה את זמנה, לא עמדה בהבטחותיה

IBM החליטה למכור חלקים מחטיבת הבריאות הדיגיטלית שלה המבוססת על היכולות של המחשב ווטסון, וזאת לא מכירה מתוך הצלחה • המכירה מעלה שוב השאלה כמה מועילות מערכות הבינה המלאכותית בתחום הרפואה

מטה IBM בקנדה / צילום: Shutterstock
מטה IBM בקנדה / צילום: Shutterstock

ב-2011 השתתף מחשב-העל של IBM, ווטסון, בשעשועון הטריוויה ג'פורדי, וזכה בכל הקופה. עוד לפני כן, כבר ב-1997, מחשב העל של IBM דיפ בלו, ניצח את אלוף העולם בשח. אלה היו התקדמויות מדהימות בתחומי הבינה המלאכותית, אך הן עוררו גם תהייה אצל בני האדם: האם אלה היכולות הכי אנושיות שלנו, שבאמת מדגימות את היכולת של מחשבים לחשוב כמונו?

היום השאלות הללו צפות שוב: IBM החליטה למכור חלקים מחטיבת הבריאות הדיגיטלית שלה המבוססת על היכולות של המחשב ווטסון. הרוכשת היא קרן Francisco Partners, ותנאי העסקה לא נמסרו. עם זאת, ההסכמה היא שזו לא מכירה מתוך הצלחה.

ב-2017 אמרה מנהלת חטיבת הבריאות של IBM , דברה די סנטו, ל"גלובס", כי "ווטסון מבין כעת שפה טבעית". אבל מה זה בדיוק אומר שמחשב יכול להבין שפה טבעית? והאם באמת אפשר למסחר את היכולת הזו למתן שירותי רפואה מתקדמים שישנו את עולם הרפואה באופן שווטסון חלמה? לפני כשנה חשף הוול סטריט ג'ורנל כי חטיבת הבריאות של ווטסון רושמת הכנסות נאות, של כמיליארד דולר, וזה אומר שהיה ביקוש למוצריה - אבל היא לא הצליחה לייצר רווח. המוצרים שמכרה לא באמת שינו את עולם הרפואה, וכמעט כל חברות הטכנולוגיה הגדולות נכנסו לאותם תחומים בהם פעלה.

בראיון של די סנטו לגלובס ב-2017, היא הסבירה היכן אנחנו יכולים למצוא תועלת בבינה מלאכותית ברפואה. היא דיברה, למשל, על קריאה אוטומטית של תמונות הדמיה. אלא שב-2021 ישנה תחרות על התחום הזה גם מחברות סטארט אפ וגם מענקיות טכנולוגיה אחרות, ולא כל כך בטוח עד כמה הקריאה הממוחשבת כבר מצליחה להביא ערך לעולם הרפואי. אחת מחברות הסטארט אפ הישראליות המובילות בתחום, זברה מדיקל, נמכר לאחרונה במחיר מעט מאכזב (200 מיליון דולר במניות) לאחר שלא הצליח עדיין למצוא את המודל העסקי שבאמת יאפשר לה רווח בתחום. המוצר עדיין לא יכול להחליף רופא, וקשה למצוא בדיוק את הנקודה שבה המוצר יכול לעזור לרופא, אם הוא נמצא שם ממילא.

די סנטו אמרה בזמנו כי: "כיום התוצאות שלנו טובות יותר מאשר התוצאה הממוצעת של רדיולוג, כולל בימים שבהם הוא מוסח או עייף", אבל טענה בתוקף כי המכונה לא תחליף רופא. אכן, בינתיים היא לא הצליחה להחליף אותם.

לכתוב את האלגוריתם זה "קל", אבל ההצלחה תלויה במידע המוזן

זה היה גם הסיפור של המערכת של החברה בתחום של תמיכת החלטה לטיפול בסרטן. המערכת הצליחה להציע לרופאים טיפולים שהם לא חשבו עליהם. עם זאת, בכמה הזדמנויות הציעה לרופאים טיפולים מוטעים, וזכתה לביקורת רבה. אם המערכת נותנת המלצות יצירתיות, היא יכולה לעזור לרופאים מסויימים, אבל אם הם צריכים לבחון כל הצעה שלה כדי לוודא שהיא לא מזיקה למטופל, לפעמים המערכת כבר לא חסכונית בזמן ולא מביאה יותר מידי ערך.

לא המערכת אשמה כמובן, אלא בני האדם. במקרה של טעויות בתחום הסרטן, הטענה הייתה שבמקום להזין את המערכת במידע אמיתי, הרופאים במרכז הסרטן סלואן קייטרינג הזינו אותה במידע על מקרים קלאסיים, "סינטטיים", כמו שהם למדו מספרי הרפואה. דווקא זה, אמרו אז מדעני IBM, הוביל למפלתה. גם היום בתחום הבינה המלאכותית, החלק של לכתוב את האלגוריתם נחשב לחלק ה"קל", והצלחות של חברות בינה מלאכותית תלויות בשאלה על כמה מידע הצליחו לאמן אותן והאם המידע הזה בעצם לא היה מוטה או בעייתי באופן כלשהו.

די סנטו התגאתה בראיון עמה כי: "את היכולות לקריאת שפה טבעית יישמנו לקריאת רשומות רפואיות, מאמרים רפואיים ובניית פרוטוקול טיפול ובהמשך שילבנו בין יכולות עיבוד השפה לבין יכולות של פענוח תמונה. ב-2015 הוחלט להפוך את הפעילות הזו לחטיבה נפרדת, שכרגע מבוססת על 65 טכנולוגיות של למידת מכונה בתחומים שונים. המידע שעליו פועלות כל התוכנות הללו הוא מגוון וכולל מידע גנומי, מאמרים מדעיים, רשומות רפואיות, תמונות כמובן ועוד מאגרים".

אבל גורמים אחרים, גם מתוך החברה, ציינו כי לומר שהמערכת קוראת שפה טבעית, זו עלולה להיות הבטחת יתר.

די סנטו הסבירה אז מה המכונה יכולה לעשות. "בתחום הפרקינסון, למשל, פורסמו אולי מיליון מאמרים. עד שהוא יקרא את האחרון הוא ישכח את הראשון. המכונה יכולה להצביע על קשרים חבויים בין מאמרים ולכוון את הרופא". בניסוי שערכה החברה, המכונה הפיקה 52 אפשרויות לקשרים חדשים בתחום הפרקינסון. הרופאים סיננו אותם וזיהו 15 רעיונות מעניינים, כך דווח. אולם עד היום לא ידוע לנו על תרופה שהרעיון לה נולד מתוך מכונה.

בינה מלאכותית היא כבר חלק מחיי היומיום שלנו ואין ספק כי הייתה בה קפיצה בשנים האחרונות. גם בתחום הרפואי אנחנו נהנים מבוטים תומכי שירות, מערכות בריאות נהנות מעזרה בניהול של הצד הלוגיסטי-בירוקרטי של העסק. בשנים האחרונות חלה התקדמות אדירה בבינה מלאכותית. אין ספק שהצרות של ווטסון הן רק מהמורה בדרך. מחשבים לומדים כבר הינם ועוד יהיו חלק משמעותי ביותר מן העולם הרפואי. אבל הדרך למהפיכה לרוב ארוכה יותר ממה שנראה. וזה כנראה המצב גם הפעם.

די סנטו אמרה בראיון, כמו שאמרו בראיונות רבים מסוג זה לפניה, כי הבינה המלאכותית תפנה רופאים לפן היותר אמפתי של הטיפול בחולים. אבל המעניין הוא שדווקא בצד האמפתיה, בינה מלאכותית מתקדמת מאוד. בוטים שנותנים לאנשים תחושה של תמיכה וחברה, הם אולי התחום המתקדם ביותר של בינה מלאכותית ברפואה. יכול להיות שיותר קל לתת אשליה של בוט אנושי, מאשר לחקות את הבינה האנושית באמת.

צרו איתנו קשר *5988