במקביל, מספר הרופאים, האחיות ומיטות האשפוז לנפש נמוך יחסית. ועל הנייר, בינה מלאכותית יכולה לסייע בכך. היא לא יכולה לבנות מחלקה חדשה, להציב מיטת אשפוז נוספת או להכשיר רופא מומחה, אבל רופאים ואחיות מקדישים חלק ניכר מזמנם לתיעוד, סיכום תיקים, איתור מידע והזנת נתונים. קיצור של כמה דקות בכל מפגש רפואי עשוי להצטבר, במכפלה של מיליוני ביקורים, לחיסכון משמעותי בשעות עבודה.
אלא ששעות שנחסכו אינן נרשמות אוטומטית כחיסכון תקציבי. עמר מצטט מחקר שפורסם ב-JAMA Network Open והעריך כי כלי AI לתיעוד עשויים להוסיף לרופא תפוקה בשווי של כ-3,044 דולר בשנה. אלא שעלות הרישיונות של כלים אלו נעה לרוב בין 300 ל-500 דולר בחודש לרופא (3,600 עד 6,000 דולר בשנה) - עוד לפני שכוללים בעלות חישובי אינטגרציה, אבטחת מידע, הדרכה ותחזוקה שוטפת. התוצאה בשורה התחתונה היא לעיתים קרובות הפסד נטו.
"כל עוד תהליך העבודה עצמו לא משתנה כדי להמיר את השעות שנחסכו לתפוקה מדידה, הטכנולוגיה אינה מנוע צמיחה, היא פשוט עוד סעיף הוצאה", אומר עמר.
הבעיה בולטת במיוחד בארגונים גדולים שפועלים באמצעות מערכות ישנות. מודל יכול לסכם מסמך בתוך שניות, אך אם העובד עדיין נדרש להעתיק את התוצאה ידנית, להזין נתונים מחדש ולעבור בין כמה תוכנות, רוב החיסכון נעלם.
"המודל הוא רק שכבה אחת, האתגר האמיתי מתחיל בחיבור שלו למידע ולמערכות הקיימות, ובתכנון מחדש של תהליך העבודה. רק אז אפשר לבדוק אם פעולה שלקחה עשר דקות לוקחת עכשיו שתיים, ואם שמונה הדקות שהתפנו באמת מייצרות ערך במקום אחר".
לכן, הוא מסכם, המבחן הכלכלי של שיתוף הפעולה בין שיבא ל-OpenAI לא יהיה מספר המשתמשים או היקף הפעולות שהמערכת יודעת לבצע. הוא ייבחן בירידה בזמן העבודה, בגידול במספר המטופלים שאותו צוות מסוגל לשרת ובהשוואה בין התוספת בתפוקה לבין מלוא עלויות ההטמעה.
כזור, בית החולים שיבא תל השומר צפוי להיות בית החולים הראשון בישראל והראשון מחוץ לארצות הברית שבו ייעשה שימוש בכלי בינה מלאכותית בידי הצוות הרפואי. המערכת המשולבת בינה מלאכותית צפויה להתחיל לפעול בתחילת שנת הלימודים הקרובה, באחד בספטמבר, לאחר השלמת תהליך ההטמעה ובדיקות הבטיחות.
התרעות פיקוד העורף