חֲדָשׁוֹת

צ'אטGPT (Chat generative pretrained transformer) של OpenAI הוא צ'אטבוט המופעל על ידי בינה מלאכותית (AI) שהפך ליישום האינטרנט הצומח ביותר בהיסטוריה. בינה מלאכותית גנרטיבית, כולל מודלים של שפה גדולה כמו GPT, מייצרת טקסט הדומה לזה שנוצר על ידי בני אדם ונראה כי היא מחקה את המחשבה האנושית. מתמחים וקלינאים כבר משתמשים בטכנולוגיה, והחינוך הרפואי לא יכול להרשות לעצמו להיות היסוסים. תחום החינוך הרפואי חייב כעת להתמודד עם השפעת הבינה המלאכותית.

ישנן חששות לגיטימיים רבים בנוגע להשפעת הבינה המלאכותית על הרפואה, כולל הפוטנציאל של הבינה המלאכותית לפברק מידע ולהציגו כעובדה (המכונה "אשליה"), השפעת הבינה המלאכותית על פרטיות המטופלים והסיכון לשילוב הטיה בנתוני המקור. אך אנו מודאגים מכך שהתמקדות אך ורק באתגרים מיידיים אלה מטשטשת את ההשלכות הרחבות הרבות שיכולות להיות לבינה מלאכותית על החינוך הרפואי, ובמיוחד הדרכים שבהן הטכנולוגיה עשויה לעצב את מבני החשיבה ודפוסי הטיפול של דורות עתידיים של מתמחים ורופאים.

לאורך ההיסטוריה, הטכנולוגיה שינתה את אופן החשיבה של רופאים. המצאת הסטטוסקופ במאה ה-19 קידמה במידה מסוימת את השיפור והשלמות של הבדיקה הגופנית, ואז צצה תפיסת העצמי של הבלש האבחוני. לאחרונה, טכנולוגיית המידע עיצבה מחדש את מודל החשיבה הקלינית, כפי שמנסח זאת לורנס וויד, ממציא הרשומות הרפואיות המוכוונות לבעיות: האופן שבו רופאים בונים נתונים משפיע על האופן שבו אנו חושבים. מבני חיוב מודרניים בתחום הבריאות, מערכות לשיפור איכות ורשומות רפואיות אלקטרוניות עכשוויות (והחוליים הקשורים אליהם) הושפעו עמוקות מגישת רישום זו.

ChatGPT הושק בסתיו 2022, ובחודשים שחלפו מאז, הפוטנציאל שלו הראה שהוא משבש לפחות כמו רשומות רפואיות מוכוונות בעיות. ChatGPT עבר את בחינת הרישוי הרפואי בארה"ב ואת בחינת החשיבה הקלינית והוא קרוב למצב החשיבה האבחנתי של רופאים. ההשכלה הגבוהה מתמודדת כעת עם "סוף הדרך עבור חיבורי קורסים אקדמיים", ואותו הדבר בוודאי יקרה בקרוב עם ההצהרה האישית שסטודנטים מגישים בעת הגשת מועמדות לבית ספר לרפואה. חברות בריאות גדולות עובדות עם חברות טכנולוגיה כדי לפרוס באופן נרחב ובמהירות בינה מלאכותית ברחבי מערכת הבריאות בארה"ב, כולל שילובה ברשומות רפואיות אלקטרוניות ובתוכנות זיהוי קולי. צ'אטבוטים שנועדו להשתלט על חלק מעבודתם של רופאים מגיעים לשוק.

ברור שנוף החינוך הרפואי משתנה, והשתנה, ולכן החינוך הרפואי ניצב בפני בחירה קיומית: האם מחנכים רפואיים נוקטים יוזמה לשלב בינה מלאכותית בהכשרת רופאים ומכינים באופן מודע את כוח העבודה הרפואי לשימוש בטוח ונכון בטכנולוגיה טרנספורמטיבית זו בעבודה הרפואית? או שמא כוחות חיצוניים המחפשים יעילות תפעולית ורווח יקבעו כיצד השניים יתכנסו? אנו מאמינים בתוקף שמעצבי קורסים, תוכניות להכשרת רופאים ומנהיגים בתחום הבריאות, כמו גם גופי הסמכה, חייבים להתחיל לחשוב על בינה מלאכותית.

בתי ספר לרפואה ניצבים בפני אתגר כפול: עליהם ללמד סטודנטים כיצד ליישם בינה מלאכותית בעבודה קלינית, ועליהם להתמודד עם סטודנטים לרפואה וסגל המיישמים בינה מלאכותית באקדמיה. סטודנטים לרפואה כבר מיישמים בינה מלאכותית בלימודיהם, ומשתמשים בצ'אטבוטים כדי ליצור מבנים על מחלה ולחזות נקודות הוראה. מורים חושבים כיצד בינה מלאכותית יכולה לעזור להם לעצב שיעורים והערכות.

הרעיון שתוכניות לימודים בבתי ספר לרפואה מעוצבות על ידי אנשים מתמודד עם אי ודאות: כיצד בתי ספר לרפואה ישלטו באיכות התוכן בתוכניות הלימודים שלהם שלא נוצר על ידי אנשים? כיצד בתי ספר יכולים לשמור על סטנדרטים אקדמיים אם סטודנטים משתמשים בבינה מלאכותית כדי להשלים מטלות? כדי להכין את הסטודנטים לנוף הקליני של העתיד, בתי ספר לרפואה צריכים להתחיל בעבודה הקשה של שילוב הוראה על השימוש בבינה מלאכותית בקורסי מיומנויות קליניות, קורסי חשיבה אבחנתית והכשרה שיטתית בפרקטיקה קלינית. כצעד ראשון, מחנכים יכולים לפנות למומחי הוראה מקומיים ולבקש מהם לפתח דרכים להתאים את תוכנית הלימודים ולשלב בינה מלאכותית בתוכנית הלימודים. תוכנית הלימודים המתוקנת תיבדק ותפורסם בקפדנות, תהליך שכעת החל.

ברמת לימודי רפואה מתקדמים, מתמחים ומומחים בהכשרה צריכים להתכונן לעתיד שבו בינה מלאכותית תהיה חלק בלתי נפרד מהפרקטיקה העצמאית שלהם. רופאים בהכשרה חייבים להרגיש בנוח לעבוד עם בינה מלאכותית ולהבין את יכולותיה ומגבלותיה, הן כדי לתמוך במיומנויות הקליניות שלהם והן משום שמטופליהם כבר משתמשים בבינה מלאכותית.

לדוגמה, ChatGPT יכול לספק המלצות לבדיקות סקר לסרטן תוך שימוש בשפה שקל להבין את המטופלים, אם כי היא אינה מדויקת ב-100%. שאילתות שיישלחו על ידי מטופלים באמצעות בינה מלאכותית ישנו באופן בלתי נמנע את מערכת היחסים בין רופא לחולה, בדיוק כפי שההתפשטות של מוצרי בדיקות גנטיות מסחריות ופלטפורמות ייעוץ רפואי מקוון שינתה את השיח במרפאות חוץ. לרופאים המתמחים והמומחים בהכשרה של היום יש 30 עד 40 שנה לפניהם, והם צריכים להסתגל לשינויים ברפואה הקלינית.

על מחנכים רפואיים לעבוד על עיצוב תוכניות הכשרה חדשות שיסייעו למתמחים ולמאמנים מומחים לבנות "מומחיות אדפטיבית" בתחום הבינה המלאכותית, שיאפשרו להם לנווט בגלי שינוי עתידיים. גופים ניהוליים כמו מועצת ההסמכה לחינוך רפואי לתארים מתקדמים יכולים לשלב ציפיות לגבי חינוך בתחום הבינה המלאכותית בדרישות השגרה של תוכניות ההכשרה, אשר יהוו בסיס לתקני תוכנית הלימודים, ויעודדו תוכניות הכשרה לשנות את שיטות ההכשרה שלהן. לבסוף, רופאים שכבר עובדים במסגרות קליניות צריכים להכיר את הבינה המלאכותית. אגודות מקצועיות יכולות להכין את חבריהם למצבים חדשים בתחום הרפואי.

חששות לגבי התפקיד שתמלא בינה מלאכותית בפרקטיקה הרפואית אינם טריוויאליים. מודל החניכות הקוגניטיבית של הוראה ברפואה נמשך אלפי שנים. כיצד יושפע מודל זה ממצב שבו סטודנטים לרפואה מתחילים להשתמש בצ'אטבוטים של בינה מלאכותית מהיום הראשון של הכשרתם? תיאוריית הלמידה מדגישה שעבודה קשה ותרגול מכוון חיוניים לצמיחת ידע ומיומנויות. כיצד יהפכו רופאים ללומדים יעילים לכל החיים כאשר כל שאלה ניתנת למענה מיידי ואמינה על ידי צ'אטבוט ליד מיטת הרופא?

הנחיות אתיות הן הבסיס של הפרקטיקה הרפואית. כיצד תיראה הרפואה כאשר היא תסייע במודלים של בינה מלאכותית המסננים החלטות אתיות באמצעות אלגוריתמים אטומים? במשך כמעט 200 שנה, הזהות המקצועית של רופאים הייתה בלתי נפרדת מעבודתנו הקוגניטיבית. מה תהיה המשמעות של לעסוק ברפואה עבור רופאים כאשר חלק ניכר מהעבודה הקוגניטיבית יוכל לעבור לבינה מלאכותית? אף אחת מהשאלות הללו אינה ניתנת לענות כעת, אך עלינו לשאול אותן.

הפילוסוף ז'אק דרידה הציג את מושג הפארמקון, שיכול להיות "רפואה" או "רעל", ובאותו אופן, טכנולוגיית בינה מלאכותית מציגה גם הזדמנויות וגם איומים. עם כל כך הרבה דברים על כף המאזניים לעתיד שירותי הבריאות, קהילת החינוך הרפואי צריכה להוביל את שילוב הבינה המלאכותית בפרקטיקה הקלינית. התהליך לא יהיה קל, במיוחד לאור התנאים המשתנים במהירות וחוסר בספרות הדרכה, אך תיבת פנדורה נפתחה. אם לא נעצב את עתידנו, חברות טכנולוגיה חזקות ישמחו לקחת על עצמן את העבודה.