www.rinunim.co.il


Deprecated: Function split() is deprecated in /home/rinunimc/public_html/PrintArticle.php on line 64
אם רופא השיניים יגיד לכם שהוא מתייעץ עם AI במהלך הטיפול, תגידו לו: DON'T. כתבה: רונית קיטאי. צילום: הקריה הרפואית רמב'ם
מחקר בינלאומי חדש בהובלת ד'ר יניב מאייר, רופא בכיר ומנהל תכנית ההתמחות במחלקה לפריודונטיה והשתלות ברמב"ם, ומרצה בכיר בפקולטה לרפואה של הטכניון, בחן לראשונה באופן השוואתי 11 מערכות בינה מלאכותית מובילות, במטרה לבדוק את יכולתן לאבחן ולהציע טיפול במחלות חניכיים ככלי עזר לרופאים המטפלים, ולברר אילו מערכות מספקות המלצות בטוחות יותר ואילו מהן עלולות לסכן מטופלים
ד'ר יניב מאייר, רופא בכיר ומנהל תכנית ההתמחות במחלקה לפריודונטיה והשתלות ברמב'ם וחוקר ראשי במחקר. צילום: הקריה הרפואית רמב'ם.
מחקר בינלאומי חדש, בהובלת רמב'ם והטכניון, מגלה פערים משמעותיים באבחון ובתכנון טיפול במחלות חניכיים שבוצעו על ידי מערכות בינה מלאכותית שונות. המחקר, שדירג את מערכות ה-AI הנפוצות ביותר לשימוש, לרבות כאלו המשמשות את הקהילה הרפואית, מצא בחלק מהמקרים טעויות שנחשבות ל'מסוכנות' למטופלים בשיעור של עד כ-45% בעיבוד המידע.

בינה מלאכותית הופכת במהירות לחלק בלתי נפרד מחיינו, ולכלי עבודה עבור אנשי מקצוע במגוון תחומים, ובהם גם הרפואה שמשלבת את ה-AI במטרה להגיע לאבחונים מהירים, מדויקים ויעילים יותר. אולם עד כמה ניתן באמת לסמוך על הבינה המלאכותית כאשר מדובר בהחלטות רפואיות מורכבות? מחקר בינלאומי חדש, בהובלת ד"ר יניב מאייר, רופא בכיר ומנהל תכנית ההתמחות במחלקה לפריודונטיה והשתלות ברמב"ם, ומרצה בכיר בפקולטה לרפואה של הטכניון, בחן לראשונה באופן השוואתי 11 מערכות בינה מלאכותית מובילות, במטרה לבדוק את יכולתן לאבחן ולהציע טיפול במחלות חניכיים ככלי עזר לרופאים המטפלים, ולברר אילו מערכות מספקות המלצות בטוחות יותר ואילו מהן עלולות לסכן מטופלים. המחקר התפרסם לאחרונה בכתב העת המדעי היוקרתי Journal of Clinical Periodontology

במחקר נבנו 30 תרחישים קליניים המדמים מקרים אמיתיים, החל ממקרי חירום חריפים, דרך מחלות חניכיים כרוניות ועד מצבים מורכבים המשלבים מחלות רקע, צילומי רנטגן ושיקולים טיפוליים מתקדמים. כל אחת מ-11 מערכות הבינה המלאכותית התבקשה לנתח את המקרים ולהציע אבחנה ותוכנית טיפול, ולאחר מכן הוערכו התשובות באופן סמוי על ידי שישה מומחים למחלות חניכיים, מישראל, איטליה, ספרד, סלובניה, קרואטיה ופורטוגל, שלא ידעו איזו מערכת עומדת מאחורי כל תשובה. המומחים בחנו ארבעה מדדים מרכזיים: דיוק האבחנה, בטיחות ההמלצות, הימנעות ממידע רפואי שגוי או מומצא (Hallucinations), ושלמות תכנית הטיפול.

המחקר דירג את 11 מערכות הבינה המלאכותית לפי ארבע קטגוריות קליניות (מדדי איכות), ובנוסף העניק לכל מערכת ציון משוקלל כולל (Composite Score) , כאשר כל תשובה קיבלה ציון 1-5 על ידי מומחים למחלות חניכיים .הקטגוריות שנבחנו הן: דיוק האבחנה, (Diagnostic Correctness) עד כמה האבחנה, שלב המחלה והאבחנות המבדלות היו נכונים; בטיחות למטופל (Patient Safety), האם ההמלצות היו בטוחות ולא עלולות לגרום לנזק; הימנעות מהזיות מידע (Freedom from Hallucinations), האם המערכת נמנעה מהמצאת מידע רפואי, תרופות, הנחיות או פרוצדורות שאינן קיימות, ושלמות תכנית הטיפול (Completeness of Management Plan) , האם תכנית הטיפול הייתה מלאה וכללה את כל השלבים הדרושים.

מניתוח ממצאי המחקר עלה כי ישנם פערים משמעותיים בין המערכות. הפלטפורמות המבוססות על Retrieval Augmented Generation (RAG), המשלבות את יכולות הבינה המלאכותית עם שליפה של מידע רפואי עדכני ממקורות אמינים ונעשה בהם שימוש רווח בעולם הרפואה, דורגו ראשונות בכל המדדים, כאשר בראש הרשימה ניצב OpenEvidence ו- Perplexity , ואחריהן .Claude 4.7 Opus. עם זאת, החוקרים מדגישים כי גם המערכות הטובות ביותר אינן חפות מטעויות. שיעור התשובות שעלולות היו להוביל להחלטה קלינית מסוכנת נע בין 3.3% ל-46.7%, בהתאם למערכת שנבדקה. משמעות הדבר היא שגם כאשר הציון הממוצע של מערכת מסוימת היה גבוה, עדיין התקבלו לעיתים תשובות שעלולות לסכן מטופלים אם ייושמו ללא ביקורת מקצועית.

ומה לגבי התרחישים הקליניים? המחקר חילק את 30 המקרים לשלוש קבוצות: מקרי חירום חריפים בחניכיים, אבחון ותכנון טיפול במחלות חניכיים כרוניות ומצבים מורכבים הדורשים קבלת החלטות קליניות. גם בחלוקה זו Perplexity דורגה ראשונה בכל שלוש הקטגוריות. ממצא מרכזי נוסף הוא שהחוקרים מצאו הבדלים גדולים יותר בין המערכות דווקא במקרי חירום ובתרחישים מורכבים, שבהם נדרש שיקול דעת קליני רחב, מאשר במקרים של סיווג מחלות חניכיים כרוניות.

"המחקר שלנו מראה שבינה מלאכותית יכולה להיות כלי עזר משמעותי לרופאי שיניים ולמומחים למחלות חניכיים, אך היא עדיין אינה יכולה להחליף את שיקול הדעת הקליני", מבהיר ד"ר מאייר, "גם המערכות המתקדמות ביותר מסוגלות להפיק לעיתים המלצות שגויות או מסוכנות, ולכן כל המלצה חייבת להיבדק על ידי איש מקצוע".

לדברי החוקרים, יתרונן של מערכות ה RAG נובע מכך שהן אינן מסתמכות רק על הידע שעליו אומנו בעבר, אלא משלבות מידע עדכני ממאמרים רפואיים וממקורות מדעיים בזמן יצירת התשובה. עם זאת, גם יתרון זה אינו מבטל את הצורך בבקרה אנושית: "עתידה של הבינה המלאכותית ברפואת השיניים אינו בהחלפת הרופא, אלא ככלי תומך החלטה. ההכרעה הסופית נשארת בידי המומחה", מסכם ד"ר מאייר.

(דגנית קניג ס/דובר בי'ח רמב'ם)

הדפסה            חזרה לידיעה