לפי נתוני ה־OECD, מדינת שראל מדורגת בשנים האחרונות בין חמש המדינות המובילות בעולם בתוחלת החיים - מעל 83 שנים בממוצע. זאת על אף שההשקעה הלאומית בבריאות היא מהנמוכות במדינות המפותחות - פחות מ-8% מהתמ"ג.
זהו נתון מעורר הערכה, אך גם תחושת אי-נחת: כיצד מערכת הפועלת תחת עומסים, תקצוב חסר ומחסור בכוח אדם מצליחה להישאר בצמרת? התשובה טמונה במשאב האנושי: רופאות ורופאים, אחיות ואחים, מטפלות ומטפלים, כולם מחזיקים את המערכת בשיניים.
הם ממשיכים להעניק טיפול איכותי ומסור חרף התנאים, אך גם אנחנו, אנשי ונשות הרפואה, מתעייפים. מאחורי ההישגים הסטטיסטיים מסתתרת מציאות של שחיקה מתמשכת: הצוותים עובדים קשה מדי, נדרשים להיאבק לא רק במחלות אלא במערכת עצמה, וחווים שחיקה מקצועית ורגשית הולכת ומעמיקה.
השחיקה כמבנה ולא ככשל
שחיקת הצוותים איננה כישלון אישי, אלא ביטוי למבנה עבודה שאיבד את האיזון בין דרישה לבין משאב. מערכת הבריאות הישראלית נבנתה על גבורה יומיומית ועל גמישות אינסופית, אך הגבורה הפכה לשיטה. היא מתבטאת ברופאות שמאזינות למטופלת ומקלידות במקביל, באחים שמדלגים בין מערכות מידע לא מתואמות, ובמנהלות שמודדות הכל, מלבד עומס קוגניטיבי ורגשי. אפשר להמשיך כך עוד זמן מה, אך לא לעד.
כדי להבטיח קיימות אמיתית, יש צורך בשינוי מבני: מערכת שתדע לארגן מחדש את הזמן, תשומת הלב והאחריות, כך שאנשי ונשות הצוות יוכלו לעבוד היטב - לא רק להחזיק מעמד.
בינה מלאכותית כתשתית ארגונית
הבינה המלאכותית יכולה להיות חלק מהפתרון, אם נתייחס אליה לא כתחליף לאדם המטפל אלא כתשתית ארגונית לחשיבה. היא מאפשרת למערכת לעבד ידע בזמן אמת, לארגן מידע ממספר מקורות במקביל, לזהות מגמות קליניות ומצוקות עומס, ולשחרר את הצוותים מן העיסוק המתמיד בתיעוד ודיווח.
אבל המהפכה האמיתית איננה טכנולוגית בלבד. היא נוגעת לשאלה איפה וכיצד מתרחשת הרפואה - לא עוד רק במגדל האשפוז בבית החולים ובמרפאה בקופת החולים אלא במקום בו אנחנו גרים: בבתים, באותם מעברים שבין מערכת הבריאות לחיי היומיום. במרחבים אלה, שבהם הקשר האנושי עדין והעומס הלוגיסטי עצום, בינה מלאכותית איננה מותרות אלא שכבת סיוע חיונית המאפשרת לצוות להחזיק את המורכבות מבלי לטבוע בה.
כשהרופא מסתכל על המטופל, לא על המחשב
המודל של "בית חולים בבית" ממחיש את האתגר הזה היטב. זהו מרחב רפואי מבוזר, שבו צוותים נעים בין בתים ומנהלים טיפול מורכב, בצוות רב מקצועי שנמצא בתנועה מתמדת, ללא התשתית המוסדית המוכרת של בית החולים הבנוי חדרים חדרים עם תחנת אחיות במרכז וחדרי רופאים בקצהו.
כאן בינה מלאכותית יכולה להפוך ממושג עתידני לכלי עבודה יומיומי: מערכת לומדת שמסייעת בארגון מידע, בתיעדוף, ובתיעוד ללא כתיבה. מערכות עיבוד שפה מתקדמות כבר מסוגלות להאזין לשיחה קלינית, להבין את ההקשר ולהפיק ממנה תיעוד מובנה לתיק הרפואי - באופן שמאפשר לצוות להיות נוכח באמת עם המטופל, לא עם המקלדת.
במקביל, אלגוריתמים של ניתוח דפוסים יכולים לעקוב אחר מאות דיווחים שמתקבלים מדי יום - מדדים, סימפטומים, תיעוד שיחות, ולזהות התדרדרות מוקדמת או מצוקה רגשית גם כאשר היא עדיין נראית שולית.
כך מתאפשרת תגובה מהירה ואנושית יותר, לא מתוך פיקוח אלא מתוך ראייה כוללת של מצב המטופל. ובמקרים אחרים, אותה מערכת יכולה ללמוד לאורך זמן את שפת העבודה של הצוות - מתי נדרש גיבוי, היכן מצטבר עומס, אילו סוגי מקרים נמשכים יותר מהצפוי - ולהציע חלוקת עבודה יעילה יותר. זהו שינוי קטן טכנולוגית אך מהותי מבחינה אנושית: חזרה אל הקול, אל השיחה, אל המפגש.
ברפואה כזו, בינה מלאכותית אינה מחליפה את הרופאה או את האחות, אלא מאפשרת להם להתמקד בעיקר ולבצע את תפקדים כאנשי ונשות רפואה - ולא כפקידים.
מעבר משליחות לאחריות
בסופו של דבר, מערכת בריאות איננה יכולה להישען רק על תחושת שליחות - גם אם היא נולדה מתוכה. המסירות של אנשי ונשות הצוות היא יסוד עצום בכוחה של המערכת, אך היא איננה תחליף למדיניות, לארגון או לכלים שמאפשרים עבודה ראויה. כדי לשמור על רפואה חזקה בישראל, עלינו להכיר בכך שהמקצועיות של המטפלות והמטפלים חשובה לא פחות ממסירותם - ושהיכולת להמשיך לטפל היטב תלויה לא ברוח הגבורה של האנשים שבתוכה, אלא באחריות של כולנו כלפיהם.
הטכנולוגיה יכולה וצריכה להיות חלק מאותה אחריות: להפחית עומסים, לייעל תיעוד, ליצור רציפות טיפולית ולשמור על איכות. כך נוכל לעבור ממערכת שמבקשת מאיתנו גבורה יומיומית - למערכת שמאפשרת לנו פשוט לעשות את עבודתנו היטב. ומתוך אותה עבודה טובה, במבנה תומך והוגן, נצליח לשמר את ההישגים של הרפואה הישראלית ואף לחזק אותה - למען כולנו.
ד"ר ענבל מעין, מנהלת רפואית, צבר רפואה - בית חולים בבית.