ההתמקדות היא הן בצד הקליני והן בצד המחקרי, במטרה להראות כיצד טכנולוגיות אלו יכולות לשנות את פני חדרי המיון בעשור הקרוב.
תחומי היישום המרכזיים:
- טריאז’ וקבלת החלטות: מערכות AI מסייעות בניתוח מהיר של נתוני מטופלים (כגון סימנים חיוניים והיסטוריה רפואית) כדי לתעדף טיפול ולהפחית זמני המתנה.
- אבחון ותמיכה קלינית: אלגוריתמים מבוססי למידה עמוקה משתלבים בפענוח הדמיות רפואיות (CT, רנטגן, אולטרסאונד) ומשפרים את הדיוק האבחנתי, במיוחד בזיהוי פתולוגיות דחופות כמו דימום מוחי או שברים.
- חיזוי תוצאות קליניות: שימוש ב-AI לניבוי סיבוכים, חזרת מטופלים למיון או צורך באשפוז ממושך.
- ניהול משאבים: מודלים המנתחים נתוני עומס ותפוסה, ומסייעים בהתאמת כוח אדם וחדרים למצבים משתנים.
יתרונות:
מערכות מאפשרות זיהוי מוקדם של מצבי חירום, הפחתת טעויות אנוש, שיפור היעילות התפעולית, ותמיכה בהחלטות רפואיות מורכבות בזמן אמת.
מגבלות ואתגרים:
קיימים קשיים בנושאי אמינות, שקיפות האלגוריתמים (black box), שונות באיכות הנתונים, והצורך בהתאמות בין מערכות שונות. בנוסף, ישנן סוגיות אתיות ורגולטוריות, כולל הגנה על פרטיות ושאלת האחריות המשפטית.
כיוונים עתידיים:
החוקרים מדגישים את הצורך באימוץ גישה מבוססת-שילוב (human-in-the-loop), בה ה־AI תומך אך לא מחליף את ההחלטות הרפואיות. תחומים נוספים כוללים פיתוח אלגוריתמים פרסונליים, שיתופי פעולה רב-תחומיים, והטמעה הדרגתית במערכות הבריאות.
לסיכום, המאמר מצביע על כך שבינה מלאכותית מהווה כלי פורץ דרך ברפואה דחופה, אך מימוש מלא של הפוטנציאל דורש פתרון מגבלות טכנולוגיות ואתיות, לצד בניית אמון ושילוב נכון במערכות קיימות.
ד”ר שחף שיבר, מומחית ברפואה פנימית, בראומטולוגיה וברפואה דחופה. ראומטולוגית בכירה בבית החולים בילינסון ומנהלת המחלקה לרפואה דחופה. מרצה בכירה וראש החוג לרפואה דחופה, אוניברסיטת תל־אביב.
Chauhan V, Schneider E, Kannampallil T. Artificial Intelligence in Emergency Medicine: Current Applications and Future Directions.
Annals of Emergency Medicine. 2025. doi:10.1016/j.annemergmed.2025.07.011
תגובות רוצה להצטרף לדיון?
יש להתחבר כדי להגיב.
התחבראין תגובות עדיין. היה הראשון להגיב!