סקר חדש: מערכות הבריאות מתקשות לשלב AI בהחלטות יומיומיות
למרות ההתלהבות מהפוטנציאל של בינה מלאכותית במערכת הבריאות, סקר חדש של חברת Arcadia מגלה שרק 14% מהארגונים משלבים AI באופן מלא בנקודות קבלת החלטות מרכזיות. הפער בין הכרה ביכולות לבין יישום מעשי נותר אחד החסמים המרכזיים בענף.
AI בבריאות: הפוטנציאל ידוע, הביצוע עדיין מאחר
מרבית מנהיגי מערכת הבריאות בארצות הברית מאמינים ש-AI יכול לשנות את הענף לטובה, אך הנתונים מצביעים על פער ניכר בין ההכרה ביכולות לבין השילוב בפועל. כך עולה מסקר שפרסמה חברת Arcadia, שאסף תגובות מ-281 מנהלים בארגוני ספקים, משלמים ושירותים, שהשתתפו בכנס HIMSS26 במרץ 2026.
רוצה להישאר מעודכן ב-AI?
הירשם לדיוור השבועי שלנו וקבל עדכונים, המלצות על כלים, חדשות ודוחות מיוחדים
נתון מרכזי אחד מסכם את האתגר: 53% מהתובנות המגיעות ממערכות AI "משולבות רק באופן חלקי" בתהליכי קבלת ההחלטות, ורק 14% מהמשיבים מדווחים על שילוב מלא בנקודות החלטה מרכזיות. עם זאת, 52% מהמשיבים מאמינים ש-AI יכול לשנות את פני הבריאות ביישומים הנכונים.
"הגל הבא של ערך ה-AI לא יגיע ממודלים טובים יותר, אלא מביצוע טוב יותר," אמר מייקל מאוצ'י, נשיא ומנכ"ל Arcadia. "ארגונים שיצליחו לשלב תובנות AI בהחלטות ותהליכי עבודה יומיומיים, ימצאו עצמם במיקום הטוב ביותר להפיק השפעה קלינית, תפעולית ופיננסית משמעותית."
החסמים לאימוץ אחראי
כאשר נשאלו על האתגרים בהרחבה אחראית של AI, ציינו המנהלים מספר קשיים עיקריים: שילוב בקבלת החלטות יומיומית (31%), חינוך מנהלים וצוותים (27%), חיזוק תשתיות הנתונים (22%) ומדידת ההשפעה (20%). נתונים אלה מחברת Arcadia ממחישים כי הבעיה אינה חוסר אמון בטכנולוגיה, שכן רק 6% תופסים אותה כמסוכנת יותר מאשר שימושית, אלא קושי מבני בהטמעתה.
מבחינת התוצאות הרצויות, מנהלי הבריאות מצפים מ-AI לספק ערך עסקי מוכח: חיסכון בעלויות (33%), צמצום תחלופת כוח אדם (27%) ושיפור תחזיות פיננסיות (21%).
הרלוונטיות לשוק הישראלי
הנתונים מהשוק האמריקאי משקפים מציאות מוכרת גם עבור קופות החולים, בתי החולים ומערכות המידע הרפואי בישראל. ארגונים כמו מכבי דיגיטל, שירותי בריאות כללית ומשרד הבריאות נמצאים בשלבי הטמעה של כלי AI שונים, אך גם כאן נשמעת לעיתים קרובות ביקורת פנימית על הפער שבין הפיילוטים המוצלחים לבין שינוי תהליכי עבודה ממשי בקנה מידה רחב.
האתגר המשותף ברור: ארגוני בריאות, בין אם הם פועלים במודל ציבורי כמו בישראל ובין אם במסגרת מכוונת שוק כמו בארצות הברית, נדרשים לבנות תשתיות נתונים איכותיות, להכשיר מנהלים לפרש תובנות מ-AI ולהגדיר מדדי הצלחה ברורים לפני שהכלים הללו יניבו את ערכם המלא.
הפוטנציאל של agentic AI ו-generative AI בתחום הבריאות אינו מוטל בספק. אך כפי שמלמד הסקר, הקפיצה מניסויים מבוקרים לשינוי תפעולי בר-קיימא היא האתגר האמיתי שניצב בפני הענף ב-2026.