AI במחקר קליני של שבץ: חומת הגנה אתית נדרשת

מומחי שבץ מוחי קוראים לבניית "חומת הגנה אתית" ככל שטכנולוגיות בינה מלאכותית (AI) מתרחבות במחקר הקליני. במפגש Stroke Treatment Academic Industry Roundtable שהתקיים במרץ האחרון, דנו חוקרים ורופאים מובילים - בהובלת פרופסור ג'וזף ברודריק מאוניברסיטת סינסינטי - באתגרים ובהזדמנויות של AI בניסויים קליניים.

המערכות שצריכות לשמור עלינו

החוקרים מדגישים את החשיבות של מערכות "Human in the Loop" הדורשות מעורבות אנושית בתהליכי האימון והשימוש במודלי ה-AI. "תחשבו על AI כמו ילד הלומד לרכוב על אופניים", מסביר פרופ' ברודריק, "הוא צריך עזרה בהתחלה כדי להימנע מנפילות מסוכנות".

הבדלים קריטיים בין סוגי AI

• למידת מכונה (ML): עובדת על מערכי נתונים מתויגים ומאומנים מראש, עם שקיפות גבוהה בתהליכי קבלת ההחלטות
• AI גנרטיבי: פועל כקופסה שחורה עם מיליארדי פרמטרים, מה שמקשה על מעקב אחר ההיגיון מאחורי הפתרונות שהוא מציע

האתגרים המרכזיים

1. איכות נתונים: "אם נאמן את ה-AI על נתונים שגויים או חלקיים, התוצאות עלולות להיות מסוכנות" - מזהיר פרופ' ברודריק
2. פרטיות: שמירה על עמידה ב-HIPAA תוך שיתוף נתונים בין גופים ומדינות עם חקיקה שונה
3. הסבריות (Explainability): הצורך להבין כיצד מערכות AI מגיעות להחלטותיהן - נושא הנמצא במחקר אינטנסיבי

העתיד מבטיח - עם זהירות

למודלים מתקדמים של AI ייתכנו יישומים מרתקים:

• זיהוי מדויק יותר של מועמדים מתאימים לניסויים קליניים
• תרגום אוטומטי של מידע רפואי לשפות שונות
• רפואה מותאמת אישית (Precision Medicine)

המחקר בתחום גם מאמץ עיצובים חדשניים לניסויים קליניים, כמו:

• ניסויים פלטפורמיים: בודקים מספר שאלות מחקר בו זמנית
• ניסויים פרגמטיים: משולבים בשגרת הטיפול הרפואי

"AI הוא אש המתפשטת במהירות" - אומר ברודריק - "עלינו ללמוד כיצד להשתמש בה בתבונה ובבטחה".

החוקרים קוראים להגברת המעורבות הקהילתית בתהליכי המחקר ולשיתוף תוצאות מהיר עם מטופלים וצוותים רפואיים.