סרטן השד הוא הגידול השכיח ביותר בנשים בכל העולם, ובעולם המערבי אחת מכל שמונה נשים צפויה להיות מאובחנת בו במהלך חייה. גם היום, יותר מכל טיפול חדשני או תרופה פורצת דרך, הכלי החשוב ביותר במאבק במחלה נשאר גילוי מוקדם של הגידול. שני מחקרים חדשים שפורסמו בכתב העת המדעי Nature Cancer מצביעים על שחקן עם פוטנציאל חשוב בזירה: כלי שפותח על סמך בינה מלאכותית שיכול לעזור לרדיולוגים לזהות גידולים בשלב מוקדם יותר - ואף לגלות מקרים שבדיקות הסקר הרגילות מחמיצות.
כדי לבחון עד כמה הבינה המלאכותית מסוגלת לסייע בזיהוי מוקדם של סרטן השד, החוקרים ערכו תחילה מחקר רחב היקף שהתבסס על נתונים רטרוספקטיביים מבדיקות סינון ("סקר") של כ-116 אלף נשים. הבדיקות נאספו מחמישה מרכזי סקר גדולים בבריטניה בשנים 2015–2016, וכללו נשים בגילים של 50 עד 70 שנה, שעברו בדיקות ממוגרפיה במסגרת תוכנית הסקר הלאומית.
"הסטנדרט בישראל ובארה"ב הוא שיש רדיולוג אחד שמפענח את הצילומים. לעומת זאת באנגליה ובמדינות אירופיות נוספות, נהוגה שיטה מחמירה של קריאה כפולה", מציינת פרופ' נאוה זיגלמן-דניאלי, ראש תחום אונקולוגיה במכבי שירותי בריאות. "הסטנדרט באנגליה הוא בדיקת סינון של ממוגרפיה אחת לשלוש שנים. ופענוח על ידי שני רדיולוגים שעוברים כל אחד בנפרד על הבדיקה, ואם יש אי-הסכמה ביניהם הם מבצעים דיון כדי להחליט אם זה ממצא שדורש המשך בירור". "המעקב אצלנו בישראל מתבצע אחת לשנתיים ולא אחת לשלוש שנים כמו באנגליה", מוסיף ד"ר ארנון מקורי, רופא מומחה ברדיולוגיה אבחנתית ומנהל מערך הדימות של אסותא מרכזים רפואיים".
פרופ' נאוה זיגלמן-דניאלי, מכבי שירותי בריאותצילום: רמי זרנגרבמחקר הנוכחי הזינו החוקרים את צילומי הממוגרפיה למערכת הבינה המלאכותית שפותחה על ידי גוגל, והשוו את תוצאות האבחון במערכת זו לאבחון שבוצע במקור במסגרת הקריאה הכפולה של הרדיולוגים. בנוסף, הם עקבו אחר הנשים במשך כ-39 חודשים כדי לזהות מקרים של מה שמכונה "סרטן ביניים" - גידולים שלא זוהו בבדיקת הסקר הראשונית אך התגלו מאוחר יותר בבדיקה חוזרת.
פרופ' זיגלמן-דניאלי: "בישראל מאובחנות מדי שנה כ-6,000 נשים חדשות עם המחלה, מתוכן 86 אחוז עם סרטן פולשני, כלומר - גידול שיכול להשפיע על תוחלת החיים של המאובחנת. אף ששיעורי ההחלמה גבוהים יחסית, המחלה עדיין גובה קורבנות רבים"
התוצאות הצביעו על כך שהמערכת העלתה את רגישות הזיהוי של הגידולים תוך שמירה על דיוק ("סגוליות") גבוה, והצליחה לזהות כ-25% ממקרי סרטן הביניים - כלומר גידולים שלא נמצאו בפענוח הבדיקה ללא התוכנה, אך התגלו בהמשך. בהתייחס לפוטנציאל העבודה של הרדיולוגים, הוערך ששימוש במערכת זו יכול לחסוך 32% מזמן העבודה שלהם.
לאחר שהחוקרים הראו שמערכת הבינה המלאכותית מסוגלת לזהות גידולים בדיוק גבוה יחסית, הם ביקשו לבחון שאלה נוספת - כיצד ניתן לשלב את הטכנולוגיה הזו בפועל בשגרת העבודה של רדיולוגים. לשם כך נערך שלב נוסף במחקר, שהתמקד לא רק בדיוק האבחון אלא גם בהשפעה האפשרית על עומס העבודה במערכות הבריאות. במסגרת השלב הזה נותחו יותר מ-50 אלף בדיקות ממוגרפיה נוספות, במטרה לדמות תרחיש עבודה מציאותי שבו הבינה המלאכותית משמשת כמעין "קורא שני". התוצאות הצביעו על פוטנציאל משמעותי להפחתת עומס העבודה.
ד"ר ארנון מקוריצילום: אסותאכדי לבדוק כיצד המערכת מתפקדת גם מחוץ לסימולציות ובתנאי עבודה אמיתיים, החוקרים ביצעו שלב נוסף עם הערכה פרוספקטיבית ב-12 מכוני ממוגרפיה בלונדון. במסגרת הניסוי נבדקו צילומי ממוגרפיות של כ-9,300 נשים, כאשר מערכת הבינה המלאכותית פעלה ברקע במקביל לרדיולוגים, מבלי להשפיע בפועל על ההחלטות הקליניות שלהם. המטרה הייתה להבין כיצד המערכת משתלבת בתהליך העבודה הקיים ועד כמה ניתן להסתמך עליה בסביבה קלינית אמיתית.
החוקרים מצאו כי המערכת הנגישה תוצאות במהירות וברגישות גבוהה, עם זאת, הניסוי חשף גם את האתגרים הכרוכים בהטמעת הטכנולוגיה במערכות בריאות מורכבות: הפענוחים ממערכת הבינה המלאכותית נטו להצביע על מספר עודף של ממצאים חשודים, ובהתאם – נתנו המלצות יתר לבדיקות נוספות. בנוסף, התגלו קשיים טכניים הקשורים להטמעת המערכת בתשתיות העבודה הקיימות באנגליה.
AI בממוגרפיה: הבטחה גדולה לצד מגבלות
החוקרים סיכמו כי למרות הפוטנציאל המשמעותי של מערכת הבינה המלאכותית שפיתחו, עדיין נדרש תיקוף הטכנולוגיות באופן פרוספקטיבי, כדי להבין כיצד לשלב אותן באופן בטוח, יעיל ואמין בשגרת העבודה הקלינית. מעבר לכך, החוקרים ציינו את יכולת הבדיקה לתרום במקרים מורכבים, וכשימוש ככלי תומך שיכול לסייע לייעל את תהליך האבחון ולשפר את זרימת העבודה במערכות הבריאות.
פרופ' זיגלמן-דניאלי מסבירה כי מערכת הבינה המלאכותית שנבדקה במחקר היא למעשה מערכת לומדת, המשתפרת ככל שהיא נחשפת ליותר נתונים. "התוכנות של בינה מלאכותית לומדות כל הזמן ויכולות לשפר את עצמן, והן תלויות במאפייני המדגם ובגודלו. בחלק הרטרוספקטיבי של המחקר הנתונים הצביעו על עליה ברגישות הבדיקה, עם עליה במספר המאובחנות מ-7.53 ל-9.33 לכל אלף נבדקות.
"בגלל הרגישות הגבוהה של הבדיקה הייתה גם עלייה בהמלצות לבדיקות נוספות בכלל הנבדקות. עם זאת, נצפה יתרון ברור בזיהוי גידולים פולשניים בבדיקת הסינון הראשונה, שם בהשוואה לאבחון על ידי שני רדיולוגים זוהו 10 לעומת 9.2 נשים עם גידול לכל 1,000 נבדקות, ושם המלצות לבדיקות חוזרות בעקבות התוכנה היו אף פחותות מאשר אלו שניתנו על ידי הרדיולוגים".
היא מוסיפה: "נצפתה גם עליה של 25% בסיכוי לזהות גידולים שיאובחנו בהמשך, עם זאת רק ב-58% הממצא שהתגלה בהמשך היה באזור שכלי הבינה המלאכותית חשד". עוד מוסיפה פרופ' זיגלמן כי נתוני האבחון שהתקבלו היו מאד דומים לנתוני התוכנית הלאומית לאבחון סרטן השד בישראל: "בבדיקת סינון ראשונה שבוצעה בשנים 2022-2016, שיעור האבחון של גידול פולשני עמד על 10-9 נשים ל-1,000 נבדקות, ועוד 0.9 עם גידול שאינו פולשני".
ד"ר מקורי מדגיש שיש מגבלות למחקר. לדבריו, כאשר החוקרים ניסו לבחון את המערכת בתנאים קרובים יותר למציאות הקלינית, התמונה הייתה מורכבת יותר. "כשהנתונים נבדקו באופן פרוספקטיבי היה פער של שמונה שנים בין התוכנות. אלה היו נתונים של שנת 2023. הם אמרו ששם הקריאה הייתה מאוד מהירה - פחות מ-18 דקות, אך היה נראה שבעקבות התוכנה הם קוראים ליותר מדי מטופלות להגיע לבדיקות נוספות כדי לבדוק אם יש או אין להן סרטן. הם ציינו גם קושי טכני: מרבית הרדיולוגים באנגליה בשנת 2023 רשמו את התוצאה וההמלצות על נייר ולא הקלידו אותם במחשב, ויש אי התאמה. למרות הפוטנציאל של הטכנולוגיה, עדיין נדרש תהליך בקרה משמעותי".
פרופ' יוסי מטיאס, סגן נשיא ב Google העולמית ומנהל חטיבת Google Research, אומר ש"המחקר המשותף שלנו עם אימפריאל קולג' לונדון וה-NHS (שירות הבריאות הלאומי) בבריטניה מהווה נקודת מפנה בטכנולוגיית הסריקה של גידולי השד, ומגלה כיצד בינה מלאכותית יכולה לחזק את מאמצי הגילוי המוקדם. מעבר לדיוק הסריקות, המחקר מציע מבט ראשון מסוגו בהיקף כה נרחב על האופן שבו בינה מלאכותית יכולה להפחית את עומס העבודה בבדיקות הסקר בכ-40% כאשר היא משמשת כ'קורא שני' בתהליך העבודה.
"יישום זה יכול לאפשר לאנשי מקצוע בתחום הבריאות להתמודד טוב יותר עם עומסי בדיקות הסינון ולפנות להם יותר זמן יקר למיקוד במקרים המורכבים, כל זאת תוך שמירה על הסטנדרטים הקליניים המחמירים ביותר. בסופו של דבר, הממצאים האלה סוללים את הדרך לאבחון וטיפול מוקדם יותר עבור נשים רבות יותר, מתוך מטרה עליונה של הצלת חיים".
בין גילוי מוקדם למחסור ברדיולוגים
לצד ההבטחה שמגלמת הבינה המלאכותית, המומחים מזכירים כי נקודת המוצא נשארת פשוטה וברורה: סרטן השד הוא עדיין הגידול הממאיר השכיח ביותר בקרב נשים. "בישראל מאובחנות מדי שנה כ-6,000 נשים חדשות עם המחלה, מתוכן 86 אחוז עם סרטן פולשני, כלומר – גידול שיכול להשפיע על תוחלת החיים של המאובחנת", מציינת פרופ' זיגלמן-דניאלי. אף ששיעורי ההחלמה גבוהים יחסית, המחלה עדיין גובה קורבנות רבים: "בישראל כאלף נשים נפטרות מהמחלה מידי שנה".
לדבריה, הנתונים בישראל מחדדים את הערך של ההתמדה בבדיקות הסינון, וממצאי התוכנית הלאומית בישראל מראים שהתמדה בבדיקות חוזרות מעלה ב-15% את הסיכוי שהגידול יתגלה בשלב מוקדם בו אין פיזור לקשרי הלימפה. בדומה למדינות רבות בעולם, נשים בקבוצת הגיל 74-50 שנים בישראל, שנחשבות ב"סיכון ממוצע" (כלומר, ללא גורמי סיכון מיוחדים) זכאיות לבדיקת ממוגרפית סינון אחת לשנתיים.
"לגבי נשים בסיכון מוגבר, ניתן להתחיל בבדיקות סקר בגיל מוקדם יותר (לרוב משנות ה-40 לחייהן), ובנשים עם סיכון גבוה מאד לחלות כמו נשאיות לשגיאות גנטיות משמעותיות בגנים BRCA1/2 – מבצעים בדיקות ממוגרפיה מגיל צעיר (35-30) במקביל לבדיקות MRI שדיים המתחילות מגיל 25 שנים. ממוגרפיה היא צילום של השד בשני מנחים עם קרינה נמוכה מאוד, אך בשנים האחרונות הולך וגובר השימוש בבדיקת טומוגרפיה של השד - סדרת צילומים בחתכים צפופים בהם ניתן לזהות טוב יותר ממצאים ברקמת שד צפופה".
ד"ר ארנון מקורי: "שיעור הרדיולוגים בישראל הוא בסביבות 600 רדיולוגים לעשרה מיליון - חצי ממה שיש בממוצע בעולם המערבי. תבין את המצוקה. זה מסביר למה אנחנו מבצעים את הקריאה על ידי רדיולוג אחד"
אלא שבצד החשיבות של הגילוי המוקדם, מערכת הבריאות נאלצת להתמודד עם עומסים לא פשוטים. ד"ר מקורי מצביע על מחסור משמעותי בכוח אדם. "שיעור הרדיולוגים בישראל הוא בסביבות 600 רדיולוגים לעשרה מיליון - חצי ממה שיש בממוצע בעולם המערבי", הוא אומר. "תבין את המצוקה. זה מסביר למה אנחנו מבצעים את הקריאה על ידי רדיולוג אחד". עם זאת, הוא מדגיש כי דווקא בשל המחסור, ישראל מאמצת יותר ויותר פתרונות מתקדמים. "יש שימוש לא מועט גם בבדיקות נלוות כמו אולטרסאונד ו-MRI. הנגישות לבדיקות נוספות אם יש ממצא היא מאוד גבוהה". הוא מזכיר גם כי בישראל שיעור נשאיות BRCA גבוה יחסית, ולכן יש חשיבות מיוחדת להתאמה רחבה של כלי האבחון.
מכאן, לדבריו, הכניסה של בינה מלאכותית לעולם דימות השד היא צעד כמעט מתבקש. "כבר התחלנו לבחון שימוש בבינה מלאכותית כקורא שני או כעוזר לקורא הראשון כדי לשפר את הרגישות ואת הזמינות של פענוח הבדיקה", הוא אומר. "המחקר באמת מדגיש ומחזק את ההבנה שבדיקות סינון בממוגרפיה הן סטנדרט של רפואה נאותה". באסותא, הוא מוסיף, כבר מתבצע פיילוט במערכות כאלה, מתוך מטרה "לשפר את איכות הבדיקה הראשונה, לייעל את התהליך, לזרז זמני פענוח ולתת למטופלות את מיטב הטכנולוגיה הרפואית".
פרופ' זיגלמן-דניאלי מסכמת: "לשאלה אם ה-AI יחליף את הרופא הרדיולוג - התשובה הנכונה היא שרדיולוגים שמשתמשים בעזרים של בינה מלאכותית יחליפו רדיולוגים שלא משתמשים. חשוב להשתמש בתוכנות שמתאימות לאוכלוסיה הנבדקת בישראל, ולוקחות בחשבון את הפיזור האתני של הנבדקות, את הגילים ואת קבוצות הסיכון. ללא ספק לתוכנות בינה מלאכותית, במיוחד כאלו שלומדות מהנסיון ומשתפרות, תפקיד חשוב בפענוח מהיר וסיוע לרדיולוגים, ועם זאת בכל טכנולוגיה חדשה ראוי לבדוק את ההישגים והמשמעות הקלינית. עדיין, הכי חשוב שנשים שצריכות להיבדק יגיעו לבדיקות הממוגרפיה. שום תוכנה לא יכולה לעשות זאת במקומן".
