הדלת נפתחת ומיכל מתיישבת מולי. עוד לפני שהספקתי לומר "שלום", היא כבר מניחה על השולחן ערימה של דפים מודפסים וסמארטפון עם מסך דולק. "דוקטור," היא אומרת בטון שמשלב ביטחון עצמי עם קורטוב של התנצלות, "חסכתי לנו זמן. התייעצתי עם ג'מיני הבוקר. הרצתי לו את כל התסמינים שלי, העליתי את בדיקות המעבדה האחרונות, והוא די בטוח שמדובר בהפרעה על הספקטרום האוטיסטי ובהפרעת קשב. הנה, הוא אפילו בנה לי תוכנית טיפול והמליץ על תרופה שאני צריכה שתיתן לי."

אני מביט במיכל, ואחר כך במסך. פעם, המטופלים היו מגיעים עם "דוקטור גוגל" – אוסף של קישורים מפוזרים וחרדה מהתוצאה הראשונה בחיפוש. היום, הם מגיעים עם "הצ'אט". הם מגיעים עם טקסט רהוט, מנוסח היטב, שמרגיש כמו שיחה עם קלינאי מנוסה. ומיכל היא לא לבד. היא חלק ממגמה שקטה אך עוצמתית שכבר שינתה את כללי המשחק של הרפואה המודרנית.

המהפכה כבר פה

אנחנו אוהבים לדבר על בינה מלאכותית במונחים עתידניים, כאילו מדובר בשינוי שיגיע "בקרוב". אבל האמת היא שהמטופלים כבר מזמן שם. נכון לשנת 2025, הנתונים מדברים בעד עצמם: כ-34% מהמבוגרים בארה"ב משתמשים ב-ChatGPT כחלק משגרת יומם, ובקרב צעירים מתחת לגיל 30 המספר נוסק ל-58%. בבריטניה, יותר משליש מהמבוגרים כבר נעזרים בצ'אטבוטים לתמיכה בבריאות הנפש.

זה לא קורה כי אנשים הפסיקו לסמוך על רופאים. זה קורה כי "ללכת לרופא" זה לפעמים מכשול בדרך לטיפול. המערכת שלנו עמוסה, התורים ארוכים, והקושי להגיד לאדם אחר "אני לא מתמודד" או "משהו אצלי מקולקל" הוא מחסום פסיכולוגי אמיתי. הבינה המלאכותית מציעה משהו שהמערכת הציבורית לא יכולה להציע: זמינות אינסופית גם ב-3 לפנות בוקר, היעדר מוחלט של שיפוטיות ותגובה מיידית. וגם, כדאי לזכור, היא יכולה להציע רעיונות חדשים שהרופא לא חושב עליהם.

הנתונים של OpenAI מראים ששבעה מתוך עשרה ביקורים דיגיטליים כאלה מתרחשים מחוץ לשעות העבודה של המרפאות. לא סתם OpenAI הכריזו החודש שהם פיתחו מוצר חדש שנקרא: ChatGPT for health. אתם תעלו את כל המסמכים הרפואיים שלכם, והוא ייתן לכם מידע (חס וחלילה לא "אבחנה", שימו לב להבדל). עבור מטופל שנמצא במשבר או בחרדה באמצע הלילה, תיבת הטקסט הזו היא לא רק אלגוריתם אלא מהווה את "הדלת הקדמית" החדשה של עולם הרפואה. אבל הדלת הזו מובילה לעיתים למסדרונות של מראות מתעתעות.

תעשה לי רנטגן לנשמה

בנקודה הזו עולה השאלה המפחידה את הרופאים: אם כל המידע הרפואי נמצא בכף היד של המטופל, ואם הבינה המלאכותית מסוגלת לסנתז אבחנות בדיוק הולך וגובר, מה נשאר לרופאים לעשות? האם הם עומדים להפוך לדינוזאורים בלבן?

כדי לענות על זה, אולי כדאי להסתכל על מה שקרה בתחום הרדיולוגיה. לפני כעשור, כשהבינה המלאכותית החלה לפענח צילומי רנטגן ו-CT בדיוק שעלה על זה של עין אנושית, כולם חזו את סוף המקצוע. (בינה מלאכותית זה לא רק מודלים מבוססים על LLM או צ'אטים כמו שיש בשלוש השנים האחרונות, אלא גם אלגוריתמים ועצי החלטה). "אל תלמדו רדיולוגיה", אמרו לסטודנטים  לרפואה, "המכונה תחליף אתכם תוך חמש שנים". בפועל, קרה ההיפך המוחלט: הביקוש לרדיולוגים רק עלה.

למה? כי הטכנולוגיה פתרה את המטלה הטכנית של "זיהוי ממצא חריג בריאה", אבל היא יצרה פי עשרה יותר עבודה בפרשנות של הממצאים בתוך ההקשר הרפואי המלא. המכונה זיהתה את הממצא, אבל הרופא היה צריך להחליט אם מדובר בדלקת ריאות פשוטה, גידול ראשוני, או גרורה של משהו אחר, ואיך להסביר את זה למטופל או לרופא המשפחה. הוא היה צריך לעדכן את האונקולוג ולחשוב אם צריך לבצע בדיקות נוספות.

בעידן הבינה המלאכותית חשוב להבין את ההבדל המשמעותי בין מטלה לבין מטרה. קביעת אבחנה היא רק מטלה רפואית אחת ולעיתים קרובות היא יחסית פשוטה. חצי מהילדים שמגיעים לרופא ילדים מקבלים אבחנה של זיהום ויראלי, אחרי שהרופא זיהה את הסימפטומים הרלוונטים. האם זה נותן פתרון לילד שיש לו תסמינים לא טיפוסיים?  זה נכון שמערכות בינה מלאכותית טובות יותר מבני אדם בביצוע פעולות אוטומטיות, לכן רופאים שמשתמשים בבינה מלאכותית יכולים לעבור על יותר הדמיות וצילומי רנטגן, או לזהות יותר ממצאים חריגים ולכן לזהות יותר מחלות. אבל זיהוי סימפטומים או קבלת אבחנה היא לא המטרה של הביקור הרפואי.

עבודת הרופא רחבה הרבה יותר ממתן אבחנה. הזמן של הרופא מתחלק בין מפגש עם המטופל, למטלות של תיאום, טיפול במידע רפואי שמתקבל במייל או במערכת המחשוב הרפואי, תיעדוף משימות, תיעוד כל הפעולות וגם אלתור והתגברות על מכשולים. כדאי לומר שהמפגש עם המטופל גוזל רק חלק קטן מהמשימות של הרופא.
כלומר המטרה בעבודת הרופא היא תיעדוף וניהול מצבי אי-ודאות, היא בניית תוכנית טיפול שתתאים לאדם הספציפי (ולא רק לממוצע הסטטיסטי), והיא גם היכולת לקבל אחריות על החלטות. הבעיה של הצ'אטים כיום היא שהם מעולים בביצוע מטלות אבל הם לא באמת מבינים עדיין את התמונה הרחבה והם (וגם אנחנו) לא מוכנים שהם גם יקחו בעצמם החלטות. זו גם הסיבה שהצ'אטים אף פעם לא לוקחים אחריות על ההמלצות שלהם. בגלל שחברות הטכנולוגיה לא מעוניינות לקחת את האחריות הזו. אולי הבינה המלאכותית היא מעיין בלתי נגמר של מידע אבל היא לעולם לא מוכנה להחליף את האחריות – את ה-Accountability – שהיא הליבה של מקצוע הרפואה.

הנווט הרפואי שלכם

באוגוסט 2025 דווח על מקרה מוזר. גבר בן שישים שפיתח ברומיזם (bromism) שמתבטא בנטיה לפרנויה ודמיונות, למרות שאף פעם לא סבל מבעיה דומה בעבר. בבדיקות התגלתה רמת ברום גבוהה בדם שלו. ברום הוא מינרל שאסור למכירה לציבור הרחב מאז שנת 1975, ומקרים של ברומיזם לא התרחשו כבר עשרות שנים. מתברר שהוא קרא בכתבה בעיתון שמומלץ מבחינה תזונתית להפחית מלח במזון, והתייעץ עם ChatGPT  מה לעשות, והצ'אט המליץ לו להחליף sodium chloride (מלח שולחן) ב solium Bromide (מלח המכיל ברום).

יותר מתמיד, התפקיד של הרופאים משתנה ממי שמספק את המידע (source of knowledge) למי שעוזר למטופל לעשות בו סדר. הרופאים צריכים להפוך להיות הבלם מול "שוק הבולשיט" המתרחב. היום כולם יכולים להתכתב עם הצ'אט שלהם בכל רגע, והרבה פעמים זה יוצר אינפלציה של מידע באיכות נמוכה. המטופלת שלי, מיכל, קיבלה המלצה על אבחנה ועל טיפול תרופתי. האם ה-AI יודע שהתרופות האלו מתנגשים עם התרופה שהיא לוקחת ללחץ דם שהיא לא שאלה עליהם? האם הוא יודע שיש למיכל בעיות זוגיות וקשיים בעבודה ולכן היא מוטרדת ומוסחת? לא בטוח.

חשוב לדעת שאנשי הטיפול ממש לא נגד בינה מלאכותית. רובם כבר מזמן משתמשים בהם. ההבדלים העיקריים הם שהרופאים משתמשים במנועים יעודיים לרופאים כמו OpenEvidence ושואלים שאלות אחרות משאלות ששואלים מטופלים.

כאן נכנסות שלוש מיומנויות שחשוב שרופא מודרני ילמד:

1. ניהול הנרטיב: כשהמטופל מגיע אחרי שיחה של שעות עם הצ'אט הוא כבר "נעול" על סיפור מסוים. הוא משוכנע שיש לו מחלה נדירה כי הצ'אט אמר שיש סיכוי של 5% לכך. אנחנו צריכים לנהל משא ומתן עם הנרטיב הזה. לא לבטל אותו בזלזול שרק יגרום למטופל להרגיש שאנחנו לא מבינים כלום אלא לעבוד איתו. לשאול: "מה בשיחה עם הצ'אט גרם לך לחשוב שזה הכיוון?", ואז להציע את הפרשנות הקלינית שלנו.
2. חינוך לאוריינות דיגיטלית: המחקרים מראים שהתוצאות הטובות שמקבלים כששואלים צ'אט על מידע רפואי, בדרך כלל מגיעות כשמי שיודע את החומר הוא זה ששואל שאלות. כי החוכמה בצ'אט היא איך שואלים ולא רק מה שואלים. מחקר אחד מצא שכאשר רופאים שאלו את הצ'אט בנוגע למקרים רפואיים הוא זיהה נכונה 94.9% מהמקרים, אך כאשר אנשים שאינם רופאים הציגו את אותם מקרים בדיוק, הוא הצליח לזהות רק 34.5% מהמקרים.
   עלינו לזכור שהצ'אטבוט הוא לא "מכונת תשובות" אלא מנוע הסתברותי. הנטייה של המודלים הללו להישמע סמכותיים (מה שנקרא "ביטחון מופרז") היא מסוכנת. אנחנו צריכים ללמד את המטופלים איך לשאול נכון ואיך להבין שהיעלמות הדיסקליימרים מהצ'אטבוטים לא אומרת שהם הפכו לחסינים מטעויות.
3. ניהול של תשומת הלב: הבינה המלאכותית יכולה לעזור לנו לסכם מידע או לבצע אופטימיזציה של לוחות זמנים, אבל היא לא יכולה לחסוך לנו את הזמן שנדרש כדי להבין למה המטופל מולנו לא לוקח את התרופות שלו. האם זה בגלל תופעות לוואי, או בגלל שהוא מפחד מהמשמעות של להיות "חולה"? הרופא צריך להתפנות להיות רופא, כי הבינה המלאכותית עושה את כל השאר.

אל תפחדו מהמכונה, תהיו רופאים יותר אנושיים

כשמיכל מציגה לי את הפלט של ג'מיני, אני לא מרגיש מאוים. אני רואה בזה הזמנה לשיחה עמוקה יותר. אני מבין שהיא מחפשת ודאות בעולם שבו הגישה לרופאים הפכה למצרך נדיר. היא לא צריכה שאני אהיה "מנוע חיפוש" טוב יותר אלא צריכה שאני אהיה הרופא שלה, זה שיודע לחבר את כל חלקי הפאזל לתמונה אחת שלמה של אדם.

הבינה המלאכותית היא לא הסוף של הרפואה; היא התחלה של עידן חדש שבו אנחנו נדרשים להגדיר מחדש מהי איכות של טיפול. זה לא יהיה רק הדיוק באבחנה, אלא האיכות של החיבור. אנחנו צריכים להפסיק לרדוף אחרי זמינות שטחית ולהתחיל להשקיע בנוכחות עמוקה.

העתיד של הרפואה הוא מודל היברידי: המכונה מטפלת במידע, והרופא מטפל באדם. וברגע שבו המכונה תסיים לסכם את הנתונים, אנחנו נהיה שם כדי להגיד למטופל: "שמעתי מה הצ'אט אמר, עכשיו בוא נדבר על מה שזה אומר בשבילך".