פיתוח ישראלי מעניק לרופאים מידע שתומך בהחלטותיהם בזמן אמת

הרקע: חברת medCpu אינה החברה הראשונה של מערכות רפואה שמקימים ד"ר אייל אפרת וסוניה בן יהודה. כמו שקורה לעיתים, הפעם השנייה מסתמנת כרגע כמוצלחת עוד יותר מן הראשונה, בזכות הפקת הלקחים מן העבר.

medCpu הוקמה ב-2009 ולפני כן השניים ניהלו את ENC Medical intelligence (היום Perigen) שניהלה מידע רפואי בתחום המיילדות. "הבנו שישנם כמה דברים שעוד צריך לשפר כדי לעבור מתיק רפואי ממש למערכת תומכת החלטה אשר מונעת מרופאים ואחים לעשות טעויות", מספרת בן יהודה, נשיאת החברה, "הפעם, לקח לנו בין שנתיים וחצי לשלוש כדי לייצר מוצר. אחד הדברים שלמדנו הוא שצריך להגיע לשוק כזה עם מוצר יציב ובשל". היום החברה כבר רושמת מכירות של "מיליוני דולרים לא בודדים", אומרת בן יהודה, אחרי שהושקעו בה כ-25 מיליון דולר.

השוק: medCpu נכנסה לשוק מאתגר של מערכות תומכות החלטה ברפואה, אשר אמורות לתת לרופאים מידע אוטומטי שישפר את קבלת ההחלטות שלהם. קשה מאוד לייצר מערכת שמספקת עצות נחרצות מספיק כדי להועיל לרופאים למרות כל הידע שלהם, ובכל זאת לא תוביל אותם לטעויות שיכולות להיות הרות אסון.

בן יהודה: "היום רוב מערכות ה-ERP, מערכות ניהול המידע בבתי החולים, כוללות רכיב תומך החלטה כלשהו אבל הוא איננו עמוק כמו שלנו, וזאת למרות שעד 2017, כל בתי החולים יהיו מחויבים להפעיל מערכת תומכת החלטה כלשהי. ישנן אולי מערכות מומחה למחלות ספציפיות, אבל לא מערכת אחת שתומכת במחלות ומצבים קליניים רבים".

המוצר: "המוצר שלנו הוא, בנדבך הראשון, מוצר שמאפשר לרופא לעמוד בכללים של מערכת הבריאות האמריקנית. המערכת קבעה מספר כללי עבודה לרופאים, אשר אם אינם עומדים בהם, הם לא יקבלו תשלום. מדובר בכללי איכות הטיפול וכללים נוספים, שאיש אינו מסוגל לזכור את כולם. המערכת עוקבת אחרי הטיפול בזמן אמת, ודואגת שתהיה היצמדות לחוקים.

"הנדבך השני הוא שאנחנו מציעים לרופאים את ה-best practice ברמה הקלינית, כלומר את פרוטוקול הטיפול שנמצא כטוב ביותר לכל סוג של אבחנה. הרופא עדיין יכול להחליט כפי שהוא רוצה, אבל לפחות הוא יודע מה הדרך שנחשבת למקובלת או למומלצת במקרה שלפניו. אנחנו מפתחים היום את המערכת בישראל, ומוכרים רק בארה"ב, כי המוצר מותאם לשוק האמריקני.

"המערכת שלנו מגיעה כמעין כפתור קטן שיושב מעל כל מערכת רפואית קיימת - אנחנו אדישים לסוג המערכת - קורא את המידע הרפואי, את ההיסטוריה ואת מה שהרופא רוצה לעשות עכשיו, ומתריע אם יש סטייה מהעמידה בכללים. העניין הוא שהרופאים מאוד אוהבים להשתמש בטקסט חופשי לתיאור הביעה, לבטא את עצמם, לומר איך החולה באמת נראה, איך הוא באמת מרגיש, ולא למלא נתונים על פי טבלאות מוכנות מראש שאולי לא מתאימות למקרה או מצמצמות אותו.

"אי לכך, כדי שהמערכת שלנו תפעל, עליה להבין טקסט בשפה טבעית, אבל זו לא שפה טבעית רגילה שמבינים מנועי החיפוש. אם אצלנו מופיעה המילה 'סוכרת', אולי אמרתי שאין סוכרת, אולי זה קדם סוכרת ואולי לאמא שלה הייתה סוכרת, וחייבים לדייק. אם המחשב לא יבין 100% מהמידע הרפואי, לא תהיה בו הרבה תועלת, גם את זה למדנו עם השנים. לכן בנינו מנוע הבנת שפה טבעית משלנו, שיש לנו עליו פטנטים ייחודיים. למערכות תומכות החלטה אחרות הקיימות בשוק, אין את היכולות שלנו בניתוח שפה טבעית.

"אנחנו נזהרים גם לא לתת יותר מדי אזהרות כדי לא ליצור מה שנקרא alert fatigue, התעלמות מאזהרות משום שהן רבות מדי ולא מועילות מספיק. אנחנו מקפידים ללמוד מתגובת הרופא אילו התראות מועילות לו, וכך כמות ההתראות הכוללת הולכת ויורדת, ובעיקר יורד מספר התראות הבלתי-רלוונטיות. אנחנו מפיקים דוחות לבתי החולים, והם רואים שאנחנו באמת חוסכים להם כסף וחיי אדם".

- הרופאים מרוצים מהמערכת? הרי היא מציפה את הטעויות שלהם ואולי הם חשים שהיא "מנהלת" אותם.

בן יהודה: "ההפתעה שלנו לטובה היא שמי שמזמין את המערכת אלה הרופאים. הם אלה שעובדים בארבע לפנות בוקר ויודעים שטעות שלהם יכולה להיות הרת אסון ושהם צריכים עזרה, ושהם לא יכולים אפילו להספיק לקרוא את כל ההיסטוריה של המטופל. אנשי המכירות שלנו רובם רופאים ולמעשה רוב העובדים בחברה שלנו הם רופאים".

שלב בפעילות: לא פחות מ-20 אלף אישר משתמשים כיום במערכת. הם רוכשים פלטפורמת בסיס ועליה יישומים למחלות שונות, למשל - מחלות זיהומיות (יישום שפותח בשיתוף פעולה עם מרק האמריקנית), ספסיס (אלח דם), שבץ, מיילדות, דלקת ריאות, דלקת בדרכי השתן ועוד.

כאמור, החברה כבר נמצאת בשלב המכירות, אפילו מעבר למכירות הראשוניות, במודל עסקי של מנוי לחמש שנים, כך שקצב הצמיחה יחסית ניתן לחיזוי. "בחברה מועסקים 80 עובדים, מהם כ-50 בישראל, והצפי הוא שנעסיק 100 עובדים עד סוף השנה", אומרת בן יהודה.

גיוסי הון: "הושקעו בנו עד היום 24-25 מיליון דולר. התחלנו מחסכונות אישיים, ומענקים מהמדען הראשי ומקרן BIRD, אשר תמכה בשיתוף פעולה מאוד חשוב בינינו ובין קליבלנד קליניק, שאפשר את החדירה שלנו לשוק. כך יצא שהניסיון הראשון היה עם מערכת מסובכת של בית חולים גדול מאוד, שקשה יחסית להפיק ממנה מידע, והעובדה שהצלחנו בכך עזרה לנו מאוד בהמשך השיווק. עם התפתחותנו קיבלנו גם השקעות מחו"ל, כמעט כל המשקיעים אמריקניים".

השלב הבא: "יש לנו שאיפות מאוד גדולות ואנחנו מרגישים שהשוק הזה הוא שלנו. השלב הבא הוא לעבוד, בנוסף לבתי החולים, גם עם חברות ביטוח הבריאות. בעתיד מערכת ניתוח הטקסט שלנו יכולה להיות רלוונטית לכל תחום ולא רק רפואה, אבל אנחנו מפוקסים".