מאת: ד"ר אסנת רזיאל, מומחית לטיפול בהשמנה, בריאות מטבולית ואריכות חיים בריאה, מנהלת המרכז הרב־תחומי לטיפול בהשמנת יתר, אסיא מדיקל, אסותא רמת החייל
בינה מלאכותית בניתוחי השמנה: מגימיק לכלי מדעי
בינה מלאכותית בניתוחי השמנה כבר אינה חזון רחוק. בעשור האחרון הפכה הבינה המלאכותית (AI – Artificial Intelligence) מגימיק טכנולוגי לכלי מחקר רציני. בתחום הבריאטריה, אחד התחומים המתפתחים ברפואה המטבולית, היא מתחילה לשנות את הדרך שבה אנחנו בוחרים, מתכננים ומלווים טיפולים.
מאמר שפורסם בנובמבר 2025 באתר International Bariatric Club סוקר את הכלים הקיימים. הכלים נשענים על למידת מכונה (Machine Learning) – אלגוריתמים שלומדים דפוסים מתוך נתונים – ועל מודלים סטטיסטיים מתקדמים. המטרה: לחזות את הירידה במשקל אחרי הניתוח ולשפר את קבלת ההחלטות לאורך כל הדרך.
רפואה מבוססת נתונים: מחיזוי להכוונה
אחד היישומים המרכזיים הוא חיזוי התוצאות אחרי הניתוח. הקולג' האמריקאי לכירורגים פיתח כלי על בסיס מאגר MBSAQIP – תוכנית האיכות וההסמכה האמריקאית לניתוחים בריאטריים ומטבוליים. הכלי מחשב את השינוי הצפוי ב־BMI אחרי טבעת קיבה, שרוול קיבה, מעקף קיבה ומעקף תריסריון.
המודל מתבסס על מאפייני המטופל, מחלות הרקע וה־BMI ההתחלתי. לפי המאמר, הוא חוזה היטב את השינוי ב־BMI, אבל רק בשנה הראשונה אחרי הניתוח. כלומר, גם הכלים הטובים מתקשים לראות רחוק.
פרויקט SOPHIA: חיזוי משקל לחמש שנים
דוגמה מרתקת היא פרויקט SOPHIA (Stratification of Obesity Phenotypes to Optimize Future Therapy), יוזמה אירופית לרפואה מותאמת אישית בהשמנה. החוקרים פיתחו מחשבון מבוסס למידת מכונה שחוזה את מסלול המשקל חמש שנים אחרי מעקף קיבה, שרוול קיבה או טבעת. המחשבון נבנה ואומת על 10,231 מטופלים מ־12 מרכזים בעשר מדינות, באירופה, באמריקה ובאסיה.
מעניין לדעת שמתוך 434 משתנים, האלגוריתם בחר רק שבעה: גובה, משקל, סוג הניתוח, גיל, סוכרת, משך הסוכרת ועישון. אחרי חמש שנים, הסטייה החציונית בין ה־BMI שחזה המודל לבין ה־BMI בפועל עמדה על 2.8 יחידות. החוקרים הפכו את המודל לכלי אינטרנטי פשוט שמסייע להחלטה לפני הניתוח. עם זאת, לפי המאמר הסוקר, הדיוק יורד ככל שהתחזית רחוקה, ולכן עדיין נדרשת התאמה אישית שכוללת גם גורמים נפשיים וחברתיים.
בינה מלאכותית בניתוחי השמנה: מחדר הניתוח ועד האפליקציה
הבינה המלאכותית אינה עוצרת בשלב התכנון. בעולם מפתחים מערכות ראייה ממוחשבת שמזהות שלבי ניתוח ומבנים אנטומיים בווידאו. בנוסף, מערכות כאלה מאפשרות הערכה אובייקטיבית של מיומנות כירורגית. העדויות שהמערכות האלה מפחיתות דימומים או מקצרות ניתוחים עדיין מוקדמות, ולכן כדאי להתייחס אליהן כאל כלי מבטיח ולא כאל סטנדרט.
אחרי הניתוח, אפליקציות חכמות מאפשרות מעקב רציף: תסמינים, שינה, פעילות גופנית ודפוסי אכילה. סקירה מ־2025 בכתב העת Obesity Surgery מתארת אפליקציה שזיהתה מטופלים בסיכון לסיבוכים, ברמת דיוק (AUC) של 71.5%. בעתיד כלים כאלה עשויים לזהות מוקדם גם סיכון לעלייה חוזרת במשקל. כך הופך ה־AI לחלק מהטיפול הרב־תחומי וארוך הטווח. עוד על הנושא בכתבה על עלייה במשקל אחרי שרוול.
יתרונות גדולים, אבל גם אתגרים
לצד היתרונות, יש מגבלות משמעותיות. לפי המאמר הסוקר, בכל המחקרים שבנו את הכלים ה־BMI הממוצע היה 48 ומטה. רוב המטופלים היו לבנים, ושיעור הקבוצות האתניות כלל לא דווח. מעבר לכך, המודלים כמעט שאינם כוללים משתנים חברתיים־כלכליים או התנהגותיים. לכן האלגוריתם עלול להטות את התחזית למטופלים שאינם דומים לאוכלוסיית המחקר.
יש גם שאלה אתית עמוקה. כאשר מערכת ממליצה על סוג ניתוח מסוים, מי אחראי אם התוצאה אינה טובה? לכן חשוב שהאלגוריתמים יהיו Explainable AI – בינה מלאכותית מוסברת, שלא רק מנבאת, אלא גם מסבירה את הסיבה לתחזית.
מה חושבים המומחים: הקונצנזוס של 2025
במרץ 2025 פורסם קונצנזוס בינלאומי על בינה מלאכותית בכירורגיה בריאטרית. בתהליך השתתפו 68 מנתחים מובילים מ־35 מדינות. כל 28 ההצהרות שנבחנו קיבלו הסכמה של 70% לפחות. המומחים הסכימו שהבינה המלאכותית יכולה לשפר הערכת מיומנות כירורגית, בחירת מועמדים ובחירת סוג הניתוח. מנגד, הם הביעו חשש מהסתמכות יתר על המלצות המכונה. בנוסף, הם קראו לכללים אתיים ברורים, ולשלב את תפקיד ה־AI בתהליך ההסכמה מדעת של המטופל.
מחקר מעניין נוסף בדק מודלי שפה גדולים – הטכנולוגיה שמאחורי צ'אטבוטים – מול מומחים אנושיים. שמונה מודלים דנו ב־135 הצהרות מקצועיות של IFSO, הפדרציה הבינלאומית לניתוחי השמנה. בהצהרות שבהן המומחים הגיעו להסכמה, המודלים הגיעו למסקנה זהה ב־91.8% מהמקרים. עם זאת, המודלים נטו לעמדות שמרניות, והחוקרים מציגים אותם ככלי משלים בלבד.
מה בינה מלאכותית בניתוחי השמנה אומרת למטופל היום
למטופל שמתלבט לגבי ניתוח, המסר מעשי. כלים כמו מחשבון SOPHIA נותנים הערכה ראשונית של הירידה הצפויה במשקל. עם זאת, התחזית היא נקודת מוצא לשיחה, ולא הבטחה. ההחלטה עצמה נשענת על בדיקה רפואית מלאה, על מחלות הרקע, על מצב התזונה והנפש ועל המטרות האישיות. לכן כדאי לשאול את הצוות באילו כלים הוא משתמש, ואיך הם משתלבים בתוכנית הטיפול.
המבט קדימה: רפואה מדויקת באמת
בעתיד הקרוב האלגוריתמים צפויים להשתלב עם גנומיקה, מיקרוביום, ניתוח תמונות ואפילו ניתוח קול. שילוב כזה ייצור פרופיל מלא של המטופל. כך כל מטופל יקבל טיפול, ניתוח ומעקב שמתאימים למאפיינים שלו. זהו גם הבסיס של טיפול מותאם אישית בהשמנה, שבו הניתוח הוא רק אחת האפשרויות, לצד התרופות החדשות להשמנה.
המטרה אינה להחליף את הרופא, אלא לחזק אותו. הבינה המלאכותית הופכת כמויות עצומות של נתונים לכלי עבודה מדויק ומהיר, בשירות המטופל. על הצד הרחב של הנושא כתבתי גם בכתבה על הבינה המלאכותית בטיפול בהשמנה.
לסיכום: בינה מלאכותית בניתוחי השמנה
הבינה המלאכותית משנה את הדרך שבה אנחנו מבינים השמנה, ואת הדרך שבה אנחנו מנתחים אותה, תרתי משמע. היא מאפשרת רפואה מדויקת, מנבאת ומותאמת אישית. עם זאת, היא מחייבת צניעות, אתיקה ואנושיות. בסופו של דבר, השילוב בין מנתח מנוסה, צוות רב־תחומי ובינה מלאכותית בניתוחי השמנה עשוי להפוך את הניתוחים לבטוחים, יעילים ומדויקים מאי פעם.
המידע בכתבה הוא מידע כללי ואינו מחליף ייעוץ רפואי אישי.
מראי מקום
The role of Artificial Intelligence in Bariatric Surgery Weight Loss Outcomes
