במחקר חדש שנערך באסותא נמצא כי שילוב מערכת בינה מלאכותית בפיענוח בדיקות CT מוביל לקיצור משמעותי של זמני ההמתנה לאבחון רפואי.
המחקר ניתח 5,048 בדיקות CT ראש שבוצעו בשנת 2024 במרכזים רפואיים ובתי חולים של אסותא, והתמקד באבחון דימומים תוך־גולגולתיים.
התוצאות הצביעו על ירידה כוללת של 1,505 שעות בזמן ההמתנה בין ביצוע הבדיקה לבין תחילת כתיבת הדוח הרדיולוגי, הודות להתערבות של מערכת הבינה המלאכותית. המשמעות: הפנייה להמשך טיפול דחוף מתבצעת כמעט בזמן אמת, גם כאשר הבדיקה נעשית במסגרת קהילתית ולא בבית חולים.
המערכת שנבדקה, איידוק, מבוססת על אלגוריתם בינה מלאכותית המתמחה בזיהוי ממצאים קריטיים בבדיקות CT. המערכת הפגינה דיוק של עד 99% בזיהוי דימומים מוחיים ביחס לדוחות הרדיולוגיים, והגיעה לרגישות של 100% במיון מקרי חירום - ללא החמצת אף מקרה חירום אמיתי.
ד"ר ארנון מקורי, מנהל מערך הדימות, מסביר כי "הסריקה עצמה אורכת דקות ספורות בלבד, אך התרומה האמיתית היא ביכולת של המערכת להתריע בזמן אמת על ממצא קריטי". לדבריו, ההתראה נשלחת מיידית לדימותן שמבצע את הבדיקה, וזה יכול להיוועץ מיד עם הרדיולוג כדי להחליט על הפניית המטופל לטיפול דחוף.
ד"ר מקורי מדגיש כי "הפעילות שלנו ציבורית", ומבהיר: “מספר מכשירי ה־CT בישראל מוגבל, וזמני ההמתנה יכולים להיות ארוכים. כל טכנולוגיה שמקצרת את תהליכי הביצוע והפענוח ומייעלת את איתור הממצאים החריגים מביאה ערך בריאותי עצום".
המחקר הצביע גם על שיפור ביכולת הזיהוי של ממצאים חריגים: המערכת הצליחה לזהות 21 מקרים חיוביים של דימום מוחי שלא הופיעו בדוחות הרדיולוגיים, כלומר שיפור של 14.2% בזיהוי הכולל.
ד"ר רועי ברנע, חוקר ראשי במכון אסותא לחקר מדיניות הבריאות, מוסיף כי "המערכת פועלת כרשת ביטחון אמיתית. היא מבטיחה שלא יוחמצו מקרי חירום. התועלת המרכזית של המערכת היא שיפור איכות הטיפול".
בשל הצלחת הפיילוט, באסותא שוקלים להרחיב את השימוש במערכות AI גם לבדיקות MRI ולאיתור גידולים באיברים נוספים. ד"ר מקורי מציין כי שילוב אלגוריתמים נוספים, כמו זה המיועד לאיתור מוקדם של סרטן ריאה במסגרת הסקר הלאומי למעשנים, עשוי לשפר משמעותית את סיכויי ההצלה.