טרנד חולף או מהפך? Big Data בשירות עולם הרפואה
מה שעד היום היה משותף לתחומים, כמו תעופה, סייבר ובנקאות, הולך ותופס תאוצה גם בעולם הרפואה, עד כדי כך שחברות מסחריות רבות כבר מתכננות את ניתוח הנתונים של תיקים רפואיים מורכבים באמצעות השיטה, הכירו את הBig Data : המהפך הגדול בעולם הרפואה
בעולם שבו האוכלוסייה גדלה, תוחלת החיים עולה, מחקרים מתפרסמים בקצב מסחרר ומספר האבחנות פר חולה נמצא בעליה מתמדת, קיים קושי ברור במעקב וניתוח של כמות כה גדולה של ידע עבור החולה הבודד ועבור האוכלוסייה השלמה. "Big Data", מושג הלקוח מעולם המחשבים, עשוי להיות הפתרון, למרות שהוא טומן בחובו הגדרה מעורפלת אשר מאגדת איסוף של כמות עצומה של מידע ממקורות שונים ובפורמטים מגוונים, עיבודו, הסקת מסקנות ויצירת תבניות. מטרת העל היא להשתמש בתובנות האלה באופן מעשי על מנת לייעל תהליך מסוים, החל מהקטנת צריכת הדלק של ספינה ועד לצמצום הסיכון בהשקעה בנקאית.
מערכות ביג דאטה נשענות על ארבע "אבני יסוד", או ארבעת ה-V's:Volume, Variety, Velocity, Veracity (נפח, מגוון, מהירות ואמינות). כל אלה רלוונטיים לא רק לעולם ניתוח מערכות המידע, אלא גם לעולם הרפואה המתפתח במאה ה-21 ויש המבקשים לקשור בין השניים כדי לסייע לרופא, ולחולה, להגיע לתוצאות טובות יותר.
המחשב כרופא : האם זהו העתיד?
בעולם הרפואה, במיוחד בתחום המבוסס על אבחנות מדויקות וראיות (evidence based medicine), קיים יש דגש על איסוף נתונים ועיבודם בזמן קצר, פעולה שלשמה נדרש כלי יעיל לצמצום הזמן הדרוש לאבחנה, לתחילת הטיפול, למעקב, וכן למניעת טעויות. מעבר לכך ישנה החשיבות המחקרית, האפידמיולוגית, שתאפשר זיהוי מוקדם של התפשטות מחלות במוקדים שונים. מדובר בכלי שלא רק יסייע בהצלת חיים ומניעת תחלואה, אלא גם יחסוך כסף רב לממשלות ולארגונים בינלאומיים, בכך שהוא יאפשר למקד את מאמצי ההצלה באזורים קטנים, לאוכלוסיה מצומצמת יותר, תוך כדי ניהול סיכונים בזמן אמת. בנוסף, פיתוח תרופות למחלות מתפרצות יתבסס על מידע גנטי והתנהגותי של האוכלוסייה הנפגעת, ויהפוך את הראשונות לבטוחות יותר ואולי אף ייתר את הצורך במחקרים אפידמיולוגיים על בעלי חיים.
כיום כמות המידע שנמצא ברשת היא עצומה. כדי לסבר את האוזן, בכל דקה מתבצעים כ-2.5 מיליון חיפושים בגוגל ונשלחות כ-31 מיליון הודעות בפייסבוק. מדובר ביותר מ-2.5 מיליון חיפושים במנוע הפופולרי בעולם ו-31 מיליון הודעות ברשת החברתית הידועה בכל דקה, בכל יום, במשך שנים. חלק לא מבוטל מהמידע הזה הוא מידע רפואי גרידא או מחקרים רפואיים ופארא-רפואיים, ולכן לא מפתיע שחברות מסחריות גדולות כמו גוגל, פייסבוק, אמאזון, אפל, IBM ומייקרוסופט מבקשות לקבל גישה אליו על מנת ללמוד עלינו, הצרכנים, קצת יותר. החברות הללו, אפילו שאינן מתעסקות ברפואה באופן ישיר, מבקשות גישה למיליוני תיקים רפואיים לצורך ניתוח והשוואת נתונים.
איסוף מידע רפואי והצלבתו יאפשר ליצור מעין מאגר מידע ענק שיתעדכן תדיר ויהיה נגיש מכל מקום בעולם. מכיוון שמדובר בסוג של אינטליגנציה מלאכותית שלומדת ומתפתחת עם הזמן, ניתן לדמיין בעתיד מערכת עצמאית שתבצע אבחנות מדויקות, בתחומי התמחות רבים, בזמן קצר ובסבירות נמוכה לטעויות וכל זאת מבלי שיהיה צורך להגיע פיזית אל הרופא. לדעת רבים זהו ה"גביע הקדוש" אליו שואפות רוב החברות הבינלאומיות הגדולות כיום. המושג "דוקטור גוגל" אולי עדיין מעלה גיחוך בקרב הקהילה הרפואית, אך כפי הנראה הדבר בלתי נמנע ובעתיד אף יהפוך למציאות של עולם הרפואה.
במירוץ הזמן תפותח מערכת עצמאית שתבצע אבחנות מדויקות בתחומים רבים ללא כל צורך להגיע אל הרופא
מהי רפואה מותאמת אישית?
הרפואה המדויקת (Precision medicine ) או "רפואה מותאמת אישית" היא גישה חדשה יחסית למניעה ולטיפול במחלות. היא מביאה בחשבון את ההבדלים הגנטיים, הביולוגיים, ההתנהגותיים, והסביבתיים בין אנשים שונים. באמצעות השימוש בביג דאטה ניתן להתאים לכל חולה את הטיפול האפקטיבי ביותר עבורו ולשפר את סיכויי ההצלחה בטיפול ובמקביל להימנע מבדיקות וטיפולים מיותרים.
בזמן שהרוב מסכימים שלניתוח כמות גדולה של מידע יש השפעה על כלל האוכלוסייה, נשאלת השאלה, האם יש לחברות מסחריות שאוגרות כמויות עצומות של מידע השפעה ישירה על החולה הבודד? התשובה היא שכן, והשפעה מרחיקת לכת. מדובר בין השאר על רפואה מונעת וקידום הבריאות (על ידי התערבות ממוקדת), חינוך לבריאות (על ידי דחיפת פרסומות רלוונטיות לחולה), בדיקות סקר לאנשים בסיכון, יצירת מודלים לבדיקת יעילות של תרופות שונות במינונים שונים והקטנת הסיכון לסיבוכים. כל אלו, שמאוגדים תחת "רפואה מותאמת אישית"( personalized medicine) , לא היו אפשריים ללא היכולת לאסוף וללמוד כמות גדולה של נתונים ממקורות שונים.
היכולת לבנות מודלים שיבחנו טוב יותר את התפשטותן של מגיפות (מדע האפידמולוגיה), כמו איידס או שפעת, או כאלה שיאמדו את ההבדלים בדרך העיבוד של תרופות, תתרום רבות לרפואה העתידית כ"רפואת כל אזרחיה", במקום "רפואת החולה הממוצע" הנהוגה כיום ברוב המקומות. במציאות הרפואית הנוכחית, מרבית החולים מטופלים בשיטות פשטניות המתעלמות מההבדלים גנטיים משמעותיים ומשתנים, כמו זמינות ביולוגית וקצב המטבוליזם של תרופות. נתונים אלה שונים באופן טבעי בין בני האדם והם אינם נלקחים בחשבון (למעט חולים טיפוסיים הסובלים ממחלות כבד, כליה ועוד). הלכה למעשה, נשים וגברים, קשישים וצעירים, שמנים ורזים מקבלים טיפול זהה המשפיע עליהם באופן שונה, ולעתים מזיק.
קראו עוד : העתיד כבר כאן: הכל על רפואה מותאמת אישית
סמארטפונים ורשתות חברתיות: כל המקורות להשגת מידע רפואי
האדם הסביר, הבריא וללא מחלות רקע, פוגש את הרופא בממוצע אחת לשנה למשך רבע שעה (זהו הזמן המקסימלי למפגש אצל רופא ברוב קופות החולים). בפרק זמן זה, בהנחה שאין מחלה חריפה או ערך לא תקין בבדיקות מעבדה, קשה מאוד להצביע על נטייה או סיכון מוגבר למחלה מסוימת. כדי לתת הערכה טובה יותר יש צורך להישען על נתונים אישיים שנאספים על פני תקופה ארוכה ובפעילויות שונות, כמו מנוחה, שינה, עבודה קלה או אימון גופני אינטנסיבי.
מדדים גופניים שמנוטרים לאורך כל שעות היממה היה אפשר למצוא עד היום רק בחולים ספציפיים, דוגמת חולי לב (שנמצאים תחת מעקב הולטר), חולים עם דום נשימה בשינה (במסגרת מעבדת שינה) וחולי סכרת ויתר לחץ-דם שמקפידים לעקוב אחר הערכים שלהם. כיום, בעזרת שימוש בעזרים טכנולוגיים זולים וזמינים, ישנה אפשרות לבצע מעקב גם אחרי אוכלוסיה "בריאה", בעיקר באמצעות עזרים לבישים כמו שעוני דופק, צמידי כושר, מחשבי דרך, מדי צעדים, פירוט הקניות בבית מרקחת ותיעוד הפגישות עם רופאים מומחים או מומחים בבריאות הנפש. מאביזרים אלה ניתן להפיק נתונים מתמשכים לגבי היבטים רבים בבריאות הפרט. בעתיד, כך נראה, מעקב רפואי יתבצע יותר מחוץ לבית החולים מאשר במסגרת בית החולים, כשההגעה לחדרי המיון תהיה לא רק יוזמה אקטיבית של החולה אלא גם של הרופא המטפל בעקבות מדד חריג של החולה שבאחריותו.
קראו עוד: לדיאטה הקליקו כאן: 4 אפליקציות חדשות שיעזרו לכם לרזות
מהם האתגרים של שילוב "ביג דאטה" במערכת הרפואית?
כדי ליצור מסד נתונים רפואי גדול יש צורך בשיתוף פעולה נרחב שיערב את משרד הבריאות, קופות החולים, בתי חולים ואפילו את צה"ל. בנוסף, ישנה מחלוקת משפטית סביב הצורך בהסכמה מראש של המטופלים להיות חלק מן המנגנון הזה, מסיבות מובנות. על פי משרד הבריאות, הסיבה לחסמים הקיימים קשורה בעיקר להיעדר מנגנונים לוגיסטיים ופיזיים שיאפשרו לחולים, לחוקרים ולארגוני בריאות לשתף ביניהם את המידע הנדרש למחקרים מסוג זה.
אחד מהפרויקטים שמוביל משרד הבריאות הוא "המיזם לבריאות האדם": זהו פרויקט לאומי שמטרתו לקדם את הרפואה המותאמת אישית בישראל, על ידי שימוש במערכות ביג דאטה. בשלב הראשון אמור המיזם לכלול אלפי מתנדבים מכל גווני החברה הישראלית, שמעבר להיותם מושא המחקר, הם ייקחו במיזם חלק פעיל ויהיו כוח משפיע בקבלת ההחלטות. הפרויקט אמור לכלול חטיבה שתעסוק באיסוף ועיבוד נתונים ממקורות שונים, מה שיאפשר הצלבת נתונים מאוחרת.
העובדה שהפרויקט כולל רק מתנדבים שהביעו את נכונותם להשתתף מציף בעיה אחרת שעלולה לצוץ מאוחר יותר והיא הצורך לאזן בין האינטרס המדעי מחקרי של הפרויקט לבין הצורך לשמור על פרטיותם של החולים. קשה להתעלם מתחושת ה"אח הגדול" שמלווה פרויקטים מהסוג הזה, במיוחד כשמדובר בנתונים הרגישים ביותר של כל אזרחי המדינה. הצורך לשמור על זכויות המטופלים, פרטיהם ופרטי מחלותיהם הוא חשוב מאין כמוהו, ואין מן הנמנע שגופים המתמחים באבטחת מידע, ואפילו גופים ממשלתיים ייקחו חלק בפרויקט על מנת למנוע זליגה של נתונים לגורמים לא מורשים.