פרטנר: מחלוקת בין עובדי המחלקה העסקית להנהלה
יו״ר ועד עובדי פרטנר קרן אופק: ״האובססיה של הנהלת פרטנר לשבור את עובדיה היא פגיעה במוניטין של פרטנר ובלקוחותיה״
פרטנר עשרות עובדי פרטנר מוחים במטה החברה בראש העין ומשביתים את החטיבה העסקית במחאה כנגד ההנהלה והמנכ״ל אבי גבאי, לטענת מובילי המחאה, ההנהלה מובילה בחברה מסע פיטורים ומפירה את ההסכם הקיבוצי, ובהתאם לכך לא ניתנת תמיכה ושירות ללקוחות עסקיים. לאחר שבועיים של מו״מ עקר מצד ההנהלה החליט ועד עובדי פרטנר להחריף את הצעדים. לטענתם, זהו הצעד הראשון מתוך שורת פעולות מחאה שיערכו השבוע. בהמשך השבוע צפויה השבתת פעילות הלקוחות הפרטיים. "אנחנו חוסכים להנהלה את ההודעה הפתאטית על מערכת יחסים תקינה בחברה. הנהלת פרטנר מתעמרת בעובדיה ומנסה לשבור באמצעות עובדי קבלן את צעדי העובדים".
יו״ר ועד עובדי פרטנר קרן אופק: ״במשך למעלה מעשור ועד עובדי פרטנר הגיע להסכמות עם כל ההנהלות, גם במגיפת הקורונה ובהחלפת בעלות. האובססיה של הנהלת פרטנר הנוכחית לשבור את עובדיה היא פגיעה במוניטין של פרטנר
ובלקוחותיה״.
מפרטנר נמסר: "עובדי פרטנר לא שבתו ולא שובתים אף לא לרגע. השירות ללקוחות פרטנר לא נפגע משום שעובדי החברה אחראים ומכירים בחשיבות הלקוחות. לקראת פגישת מו״מ עם הנהלת החברה, הביאה יו״ר ועד עובדי פרטנר שכירים של ההסתדרות במטרה לייצר רעש במסדרונות החברה. כ-20 אנשים הצטיידו בזמבורות וניסו לייצר רעש שלא באמת קיים. כמו תמיד, היחסים בין הנהלת החברה לבין עובדי פרטנר מתבססים על יחסי עבודה מצויינים, תנאי עבודה מעולים, אמון והבנה הדדית, כך היה וכך יהיה".
פרופ' ליאור פרל, קרדיט: עוז שכטר"ברגע שהרובוט יוכל לקפוץ בלילה ולצנתר במקומי אני הראשון להסכים"
שיחה עם פרופ' ליאור פרל, מנהל מכון הצנתורים במערך לקרדיולוגיה במרכז הרפואי רבין, קמפוס בילינסון והשרון. "אם נדע להשתמש ב-AI, אז אז עוד 50 ישאלו איך פעם עשו רפואה כל כך פרימיטיבית" ולמה הוא לא רואה "תחליף למגע האנושי בין הרופא למטופל"
ספר קצת על עצמך:
אנחנו מטפלים בכל מחלות הלב באופן פולשני באמצעות צנתורים. החל מחולים שעוברים בדיקות, עם כאבים בחזה ובדיקות שדורשות הערכה של עורקי הלב, או כאלו הדורשות הערכה ואבחון של תפקוד הלב והמסתמים שלו בצורה פולשנית, שאת הכל אנחנו מבצעים בחדר צנתורים. אנחנו עובדים בטיפולים במחלות במסתמי הלב, או היצרות של העורקים. החולים מגיעים מהבית או מאשפוז או יכולים להגיע דחוף באמבולנס. אנחנו עובדים יום ולילה, כשיש מישהו שחוטף התקף לב באמצע הלילה אז אנחנו אלו שמטפלים בו.
איך ה-AI משפיע על המקצוע או על הענף?
הבינה המלאכותית בקרדיולוגיה הפכה להיות כיוון מאוד מאוד מבטיח. הקרדיולוגיה זה התחום השני בחשיבותו בהתפתחות של מכשירי AI ופתרונות AI. קרדיולוגיה תמיד היה תחום מאוד טכנולוגי ויש הזדמנויות לשימוש בתוכנה, כאשר ישראל מובילה בתחום ומאמצת מאוד חזקה של בינה מלאכותית, כאשר רבים מאיתנו שותפים לפיתוחים של מכשור רפואי חדשני. הבינה המלאכותית בקרדיולוגיה מתחילה כבר בתיק המטופל. יש פתרונות שיודעים להעריך מי מהמטופלים דורש מעקב, יכולה לסייע בניהול בעבודה המשרדית, ניהול תיקי המטופל ואבטחת מידע. ה-AI נמצא גם בעת הפענוח ובמערכות תומכות החלטה באמצעי הדמיה שונים של הלב בין אם מדובר בהדמיה לא פולשנית או כן, יש הרבה שימוש בבינה מלאכותית וזה רק הולך וגובר. לבסוף ישנם גם כלים של טיפול המסייעים בצמתים בהם מקבלים החלטה על טיפול בחולים. בין אם בצנתור או בטיפול במסתמים. יש מנעד מאוד גדול, זה תחום מאוד פופולרי במחקר ומספר הפרסומים בתחום רק הולך וגובר משנה לשנה.
הבינה המלאכותית מאפשרת יותר משאפשרו שיטות סטטיסטיות מסורתיות שנעזרנו בהן גם קודם. זה שימוש במאגרי מידע מאוד גדולים, כלי הבינה המלאכותית הם מאוד מגוונים ויש להם יכולת לימוד עצמי של כל מקרה לגופו. מה שמוביל בסופו של דבר להתאמה לטיפול רפואי מותאם אישית. מתוך המאגרים האלה אתה מלמד מכונה והיא יודעת לקחת מקרים חדשים ולהעריך אותם.
יש חברות שמסתכלות על צנתור וירטואלי, ובשילוב אנשי מקצוע מאוד טובים, זו טכנולוגיה שיכולה לעזור לנו להחליט מתי יש היצרות שהיא קשה בעורקי הלב ומתי יש צורך להתייחס לזה בצורה פולשנית, כמו למשל להשתיל סטנט או לטפל בזה עם בלון, כל זה על סמך CT. דוגמה נוספת היא בבדיקות של אקו לב, AI שלוקח את הנתונים הרבים שיש באקו לב ובעצם עוזר לצוותים הרפואיים לעשות הסקה אוטומטית של התפקוד, באיתור ממצאים לא תקינים כמו היצרות של המסתמים או לתת הערכה כללית של תפקוד הלב. אלו דברים שלימדנו את הבינה המלאכותית מתוך עשרות אלפי תיקים קודמים ויש לה את היכולת להסיק מסקנות לבד ולפענח ממצאים חדשים. יש גם המון התקדמות בא.ק.ג, שהוא תחום מאוד מפותח בבינה מלאכותית. אמנם מדובר אמנם בתחום ממש ישן, טכנולוגיה שקיימת כבר 100 שנה אבל עדיין משתמשים בה באופן יומיומי מחולים עם כאבים בחזה במצבים של עילפון או חולשה ולפעמים בא.ק.ג יש את המידע שיכול להשפיע על חיי המטופל. היום זה מכשיר שרופאים מסתכלים עליו בעיניים ועושים הערכה, כל אחד לפי הידע והניסיון האישי שלו אבל הבינה מלאכותית מנצלת אותו כי אלו נתונים מאוד מתמטיים וגרפים. הא.ק.ג. מראה נתונים שהם מאוד דומים בין אדם לאדם מכל מקום בעולם, כך שאנחנו מזינים את ה-AI בעשרות אלפי סרטי א.ק.ג ומלמדים את המכונה לזהות מתוכם מצבים שונים ולתת אבחנות. יש חברות מסחריות שאני עובד עם חלקן, שהן יודעות לקחת תמונה של א.ק.ג ולתת אבחנה לא פחות מהרבה רופאים. זה יכול לתמוך ברופאים פחות מנוסים שנדרשים לתמיכה הזו של הטכנולוגיה.
- סקר ההייטק: 37% מהעובדים המנוסים חוששים לעידם המקצועי בגלל ה-AI
- ה-AI והעבודה שלכם - מי בסכנה ומי לא?
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
איפה הוא תורם?
כמובן שצריך לדעת להשתמש בה באחריות, אבל אין ספק תורם בהסקת מסקנות ברמה המחקרית. הוא יותר ויותר עוזר באבחון של אמצעי דימות. ה-AI יכול לתמוך במערכות תומכות החלטה לקראת פעולה על סמך נתונים, זה תומך בקיצור משימות ומטלות שוחקות שמבזבזות לכולנו זמן, כמו משימות משרדיות, תקשורת או עיבוד שפה. הבינה המלאכותית מאוד מייעלת את העבודה ולאפשר יותר תקשורת בין המטפל לחולה.
פרופ' ליאור פרל, קרדיט: עוז שכטר"ברגע שהרובוט יוכל לקפוץ בלילה ולצנתר במקומי אני הראשון להסכים"
שיחה עם פרופ' ליאור פרל, מנהל מכון הצנתורים במערך לקרדיולוגיה במרכז הרפואי רבין, קמפוס בילינסון והשרון. "אם נדע להשתמש ב-AI, אז אז עוד 50 ישאלו איך פעם עשו רפואה כל כך פרימיטיבית" ולמה הוא לא רואה "תחליף למגע האנושי בין הרופא למטופל"
ספר קצת על עצמך:
אנחנו מטפלים בכל מחלות הלב באופן פולשני באמצעות צנתורים. החל מחולים שעוברים בדיקות, עם כאבים בחזה ובדיקות שדורשות הערכה של עורקי הלב, או כאלו הדורשות הערכה ואבחון של תפקוד הלב והמסתמים שלו בצורה פולשנית, שאת הכל אנחנו מבצעים בחדר צנתורים. אנחנו עובדים בטיפולים במחלות במסתמי הלב, או היצרות של העורקים. החולים מגיעים מהבית או מאשפוז או יכולים להגיע דחוף באמבולנס. אנחנו עובדים יום ולילה, כשיש מישהו שחוטף התקף לב באמצע הלילה אז אנחנו אלו שמטפלים בו.
איך ה-AI משפיע על המקצוע או על הענף?
הבינה המלאכותית בקרדיולוגיה הפכה להיות כיוון מאוד מאוד מבטיח. הקרדיולוגיה זה התחום השני בחשיבותו בהתפתחות של מכשירי AI ופתרונות AI. קרדיולוגיה תמיד היה תחום מאוד טכנולוגי ויש הזדמנויות לשימוש בתוכנה, כאשר ישראל מובילה בתחום ומאמצת מאוד חזקה של בינה מלאכותית, כאשר רבים מאיתנו שותפים לפיתוחים של מכשור רפואי חדשני. הבינה המלאכותית בקרדיולוגיה מתחילה כבר בתיק המטופל. יש פתרונות שיודעים להעריך מי מהמטופלים דורש מעקב, יכולה לסייע בניהול בעבודה המשרדית, ניהול תיקי המטופל ואבטחת מידע. ה-AI נמצא גם בעת הפענוח ובמערכות תומכות החלטה באמצעי הדמיה שונים של הלב בין אם מדובר בהדמיה לא פולשנית או כן, יש הרבה שימוש בבינה מלאכותית וזה רק הולך וגובר. לבסוף ישנם גם כלים של טיפול המסייעים בצמתים בהם מקבלים החלטה על טיפול בחולים. בין אם בצנתור או בטיפול במסתמים. יש מנעד מאוד גדול, זה תחום מאוד פופולרי במחקר ומספר הפרסומים בתחום רק הולך וגובר משנה לשנה.
הבינה המלאכותית מאפשרת יותר משאפשרו שיטות סטטיסטיות מסורתיות שנעזרנו בהן גם קודם. זה שימוש במאגרי מידע מאוד גדולים, כלי הבינה המלאכותית הם מאוד מגוונים ויש להם יכולת לימוד עצמי של כל מקרה לגופו. מה שמוביל בסופו של דבר להתאמה לטיפול רפואי מותאם אישית. מתוך המאגרים האלה אתה מלמד מכונה והיא יודעת לקחת מקרים חדשים ולהעריך אותם.
יש חברות שמסתכלות על צנתור וירטואלי, ובשילוב אנשי מקצוע מאוד טובים, זו טכנולוגיה שיכולה לעזור לנו להחליט מתי יש היצרות שהיא קשה בעורקי הלב ומתי יש צורך להתייחס לזה בצורה פולשנית, כמו למשל להשתיל סטנט או לטפל בזה עם בלון, כל זה על סמך CT. דוגמה נוספת היא בבדיקות של אקו לב, AI שלוקח את הנתונים הרבים שיש באקו לב ובעצם עוזר לצוותים הרפואיים לעשות הסקה אוטומטית של התפקוד, באיתור ממצאים לא תקינים כמו היצרות של המסתמים או לתת הערכה כללית של תפקוד הלב. אלו דברים שלימדנו את הבינה המלאכותית מתוך עשרות אלפי תיקים קודמים ויש לה את היכולת להסיק מסקנות לבד ולפענח ממצאים חדשים. יש גם המון התקדמות בא.ק.ג, שהוא תחום מאוד מפותח בבינה מלאכותית. אמנם מדובר אמנם בתחום ממש ישן, טכנולוגיה שקיימת כבר 100 שנה אבל עדיין משתמשים בה באופן יומיומי מחולים עם כאבים בחזה במצבים של עילפון או חולשה ולפעמים בא.ק.ג יש את המידע שיכול להשפיע על חיי המטופל. היום זה מכשיר שרופאים מסתכלים עליו בעיניים ועושים הערכה, כל אחד לפי הידע והניסיון האישי שלו אבל הבינה מלאכותית מנצלת אותו כי אלו נתונים מאוד מתמטיים וגרפים. הא.ק.ג. מראה נתונים שהם מאוד דומים בין אדם לאדם מכל מקום בעולם, כך שאנחנו מזינים את ה-AI בעשרות אלפי סרטי א.ק.ג ומלמדים את המכונה לזהות מתוכם מצבים שונים ולתת אבחנות. יש חברות מסחריות שאני עובד עם חלקן, שהן יודעות לקחת תמונה של א.ק.ג ולתת אבחנה לא פחות מהרבה רופאים. זה יכול לתמוך ברופאים פחות מנוסים שנדרשים לתמיכה הזו של הטכנולוגיה.
- סקר ההייטק: 37% מהעובדים המנוסים חוששים לעידם המקצועי בגלל ה-AI
- ה-AI והעבודה שלכם - מי בסכנה ומי לא?
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
איפה הוא תורם?
כמובן שצריך לדעת להשתמש בה באחריות, אבל אין ספק תורם בהסקת מסקנות ברמה המחקרית. הוא יותר ויותר עוזר באבחון של אמצעי דימות. ה-AI יכול לתמוך במערכות תומכות החלטה לקראת פעולה על סמך נתונים, זה תומך בקיצור משימות ומטלות שוחקות שמבזבזות לכולנו זמן, כמו משימות משרדיות, תקשורת או עיבוד שפה. הבינה המלאכותית מאוד מייעלת את העבודה ולאפשר יותר תקשורת בין המטפל לחולה.
