ד"ר קירה רדינסקי: "אנחנו מנסים לזהות בעזרת תיקים רפואיים מתי לקבוע תור פרו אקטיבי"

"אם היום מחכים בממוצע 3.6 שעות בחדר מיון, תוך פחות מ-10 שנים נגיע ל-8 שעות בממוצע, כי אנחנו אוכלוסייה מזדקנת ולא מכשירים מספיק רופאים. אני מאמינה שאפשר לפתור את הבעיה הזו בצורה דיגיטלית טכנולוגית ואנחנו עובדים על להכניס את זה כמה שיותר מוקדם". כך אמרה ד"ר קירה רדינסקי – מייסדת ומנכ"לית דיאגנוסטיק רובוטיקס ועמיתת מחקר בטכניון, בכנס בילינסון לחדשנות ובינה מלאכותית.

חברת דיאגנוסטיק רובוטיקס עוסקת ברפואה דיגיטלית ומתמודדת עם הבעיה ההולכת וגוברת של עומס במערכת הבריאות. יש לחברה גישה לכ-60 מיליארד ביקורים היסטוריים של מטופלים עם רופאים בעולם. "כשלמטופל יש בעיה אנחנו אומרים עם איזה רופאים הוא צריך להיפגש", מסבירה רדינסקי. "מה שקורה היום הוא שהרבה פעמים מגיעים לרופא הלא נכון ולפעמים צריך ללכת לרופא משפחה שיכוון. בנוסף, לפעמים מגיעים לרופא הנכון רק בלי הבדיקות הנכונות, זו גם אחת הסיבות שמחכים לרופא מומחה 6-9 חודשים".

כדי לאפשר לזהות את אנשים שהלכו לאיבוד ולהחזיר אותם למסלול הנכון פיתחו מערכת דיגיטלית מתאימה. "אנחנו מחקים את השאלות ששואל רופא המשפחה, או רופא בחדר מיון, ומנסים לצפות מה יהיה הצעד הבא שלו. כשמגיע אדם צריך לתשאל אותו, לעשות סיכום רפואי, להחליט לאיזה בדיקות לשלוח, האם דחוף או לא. אנחנו מציגים את הקונספט הזה ברפואת משפחה ועובדים בארץ עם לאומית שירותי בריאות ועם כ-80% מהאוכלוסייה בדרום אפריקה".

הצעד הבא הוא לאפשר לעשות רפואה פרו אקטיבית, כלומר "איך אפשר לצפות בעיה לפני שהמטופל מתחיל עם סימפטומים, דבר שחוסך סיבוכים כשמתגלה הבעיה. אנחנו מסתכלים על כל התיקים הרפואיים ומנסים לזהות תבנית של מטופל שמתדרדר ואומרים שכדאי להתקשר אליו ולקבוע לו תור פרו אקטיבית. בארצות הברית מנטרים כמעט 30 מיליון אנשים בחודש על סמך מאגרי המידע מכל השנים. הצלחנו למשל להראות שהורדנו עבור המחלה הכרונית CHF כמעט פי 2 את מספר האשפוזים".

ד"ר רדינסקי סיפרה גם על פעילותה בטכניון בחברת מאנא.ביו (משלבת ניסויים מדעיים עם אלגוריתמיקה ובינה מלאכותית) המתמקדת בפלטפורמת ההובלה. "בעזרת בינה מלאכותית אנחנו מנסים לייצר מעין חללית ל-mRNA שאנחנו מכירים מעולם החיסון. אחת הבעיות היא איך להוביל אותו רק לאיבר או לתא מסוים, תלוי במחלה. הבעיה שהמובילים עושים אינטראקציה עם מה שהם מובילים, אין פתרון אחד לכולם. צריך מוביל אחד לכבד, אחד לריאה, אחד לטחול וכו'. הצלחנו להראות שבעזרת בינה מלאכותית אנחנו מייצרים חללית שמובילה בדיוק את מי ולאן שצריכים. הצלחנו להגיע אצל עכברים לכבד, לריאה ולטחול. אלה דברים שלא היו להם פתרונות עד לפני כמה שנים והאלגוריתם שלנו מצא פתרונות פטנטביליים. הרעיון הוא להמשיך לייצר לאיברים נוספים כדי לעשות אקסלרציה לכל התחום".