יבמ מפתחת כלי להדרכת סטודנטים לרפואה ומערכת ניתוח מידע בעזרת מערכת ווטסון

יבמ מפתחת שתי מערכות יישומיות חדשות המבוססות על טכנולוגיית המחשוב הקוגניטיבי של "ווטסון", וצפויות לסייע לרופאים לקבל החלטות מושכלות, מדויקות ומהירות יותר על בסיס תובנות המופקות ממאגרי רשומות רפואיות אלקטרוניות (EMR).
הפרויקטים החדשים, "WatsonPaths" ו- "Watson EMR Assistant" נולדו כתוצאה משנה מרוכזת של עבודת מחקר משותפת ליבמ ולסגל הפקולטה, הרופאים והסטודנטים בבית הספר לרפואה בקליבלנד. שני הפרויקטים המרכזיים האלה של יבמ בתחום הרפואה, מיועדים לבנות טכנולוגיות אותן תוכל למנף מערכת ווטסון, על מנת לקדם את השימוש בטכנולוגיה בעולם הרפואה.

במסגרת פרוייקט WatsonPaths, הדריכו המדענים של יבמ ואימנו את מערכת המחשב לפעול בשיתוף פעולה עם מומחים בתחום הרפואה, על מנת להדריך ולהכשיר סטודנטים לרפואה. המערכת מאפשר למשתמש להבין בקלות רבה יותר את הנתונים בפורמט מובנה ובפורמט בלתי מובנה כאחד, אותם עיבדה המערכת ובהם השתמשה על מנת לבסס את אופציית האבחנה הרפואית אותה היא מציעה במקרה נתון. פרוייקט Watson EMR Assistant, מיועד לאפשר לרופאים לגלות ולשלוף מידע רב ערך המסתתר ברשומות רפואיות, על מנת לשפר את איכות הטיפול ויעילותו.

מערכת ווטסון של יבמ פרצה אל התודעה הציבורית הרחבה כאשר התמודדה במשחק הידע הטלוויזיוני Jeopardy! וגברה על אלופי-האלופים של השחקנים בשר ודם. בניגוד למשחק הזה, שבו המערכת הממוחשבת צריכה להציג תשובה נכונה אך לא לפרט את הדרכים בהן הגיעה אליה, והנתונים עליהם הסתמכה – מחייב השימוש בווטסון בעולם הרפואה להתייחס לבעיות מורכבות יותר, בזמן אמת – ולהגיע להחלטות בשיתוף פעולה עם הרופא המטפל, בתהליך המקביל ומשלים את התהליך האינטואיטיבי של החשיבה הרפואית האנושית. פריצות הדרך הטכנולוגיות המוצגות עתה, צפויות לסייע בשיפור מוצרים נוספים של ווטסון – הן בעולם הרפואה והן בתחומים אחרים.

WatsonPaths תוכננה באופן המשלב ומשקף שיטות למידה הממוקדות בבעיות מוגדרות, בהן משתמשים סטודנטים לרפואה באוניברסיטה בקליבלנד. המערכת מנחה את הסטודנטים על מנת להגיע ולהגדיר מידרג הנע בין התשובות הסבירות ביותר למצב רפואי נתון, לתשובות הנמצאות בסבירות נמוכה. השימוש בטכנולוגיה בתהליך ההכשרה של רופאי העתיד, ממחיש גם כיצד ניתן יהיה להשתמש בכלים דומים בעולם האמיתי ובתסריטים קליניים בשטח.

WatsonPaths בוחן תסריטים מורכבים של מגוון מצבים רפואיים, תסמינים ואבחנות אפשריות, באופן דומה לזה שבו פועלים אנשי סגל רפואי בעולם האמיתי. כאשר מציגים בפני המערכת מקרה רפואי, היא יודעת לגזור הצהרות המבוססות על ידע אותו רכשה בתהליך ההכשרה והתכנות שלה על ידי רופאים – כמו גם מתוך מאגרי הספרות הרפואית.

המערכת יודעת להשתמש ביכולות המענה לשאלות בשפה מדוברת, הייחודיות לווטסון, על מנת לבחון זוויות שונות לאותו תסריט ולאותם נתונים רפואיים. היא עוברת לאורך שרשרת ראיות – ונשענת על מקורות בספרות הרפואית, הנחיות קליניות ומאגרי מידע רפואיים המנותחים כולם בזמן אמת, על מנת לתמוך במערכת השערות לגבי המחלה, או לסתור השערות כאלה. בניית מפה מפורטת של מערך ההוכחות והעובדות הרפואיות, מאפשרת לאנשי המקצוע לשקול בכל רגע משתנים חדשים ונוספים, על מנת להגיע לאבחנות ולאופציות הטיפול השונות.

ככל שאנשי רפואה מתקשרים עם WatsonPaths, תשתמש המערכת ביכולות למידת המכונה שלה, על מנת לשפר את כושר ההבנה והטיפול במידע רפואי. המערכת משלבת היזון חוזר המתקבל מרופאים המשתמשים בה, ויכולים לקרוא ולהעמיק בטקסטים הרפואיים עליהם היא מסתמכת. זאת, על מנת להחליט האם שרשרת הוכחות רפואיות אחת חשובה יותר מאחרת, כמו-גם לספק תובנות נוספות, לרבות שיקול והצבעה על תהליכי קבלת ההחלטות והמשתנים המשפיעים עליהם. מעגל שיתוף הפעולה וההיזון החוזר בין רופאים לווטסון, מאפשר למערכת להפוך חכמה יותר ויותר, ככל שהשימוש בה מתרחב ונמשך.
כאשר יושלם תהליך הפיתוח של WatsonPaths, תוצע המערכת לסטודנטים בקליבלנד כחלק מתוכנית הלימודים שלהם, ובמסגרת המעבדות הקליניות.

מערכת Watson EMR Assistant משמשת למחקר ולגילוי שיטות לעיבוד ולניצול רשומות רפואיות אלקטרוניות על מנת להציג תובנות חבויות במידע הזה, במגמה לסייע לרופאים לקבל החלטות מושכלות ומדויקות יותר.

חלק משמעותי מהפוטנציאל הגלום במערכות רשומות רפואיות אלקטרוניות אינו ממומש כיום, בשל חוסר אחידות ותיאום בדרכים בהן נרשם המידע, נאסף ומאורגן במוסדות רפואיים ובגופים שונים. הכמות העצומה של נתוני מידע רפואי במערכות האלה צופנת ערך עצום למקבלי החלטות קליניות – ומציגה אתגר טכנולוגי לא פשוט. כך, למשל, ניתוח אנליטי של הנתונים הנוגעים לחולה אחד בלבד, מחייב טיפול בעד 100 מגה-בייט של נתונים בפורמט מובנה ובלתי מובנה, בטקסטים המכסים רשומות קליניות לאורך כל חיי החולה, תוצאות בדיקות מעבדה והיסטוריה של רישום תרופות.

מערכת ניתוח השפה הטבעית של ווטסון מאפשרת למכונה לעבד את הנתונים האלה תוך הבנה סמנטית מעמיקה של תוכן הרשומות ועשויה לסייע לרופאים בניתוח מהיר של כמויות מידע עצומות, ולהבין טוב יותר את התמונה הניצבת בפניהם. במסגרת פרוייקט המחקר הזה, מיישמים אנשי יבמ ורופאי בית החולים בקליבלנד את טכנולוגיות עיבוד השפה הטבעית ולמידת המכונה של ווטסון, על מנת לנתח רשומות רפואיות שלמות, ולהציף מידע לגבי הקשרים החבויים במידע הזה בעזרת כלים ויזואליים נוחים לשימוש הרופא המטפל.

הפרוייקט מתמקד בפיתוח טכנולוגיות שיוכלו לאסוף ולאתר נתוני מפתח בהיסטוריה הרפואית – ולהציג אוטומטית בפני הרופא רשימה של בעיות רפואיות העשויות לדרוש טיפול. המערכת מדגישה נתוני בדיקות מעבדה וטיפולים תרופתיים הולמים לבעיות האלה, ומגדירה אירועים קריטיים בהיסטוריה הקלינית של החולה.