ההחלטה מתי לפרוש לפנסיה היא אחת הדילמות המורכבות ביותר שעומדות בפני עובדים. צריך לקחת בחשבון אם ניפגע כלכלית מפרישה מוקדמת מדי או אם ניפגע נפשי או בריאותית במקרה ונדחה אותה שוב ושוב כאשר לעיתים קרובות הסתירה בין השיקולים השונים הופכת את הבחירה למאתגרת במיוחד. כדי להבין טוב יותר מתי נכון לעשות את הצעד, חשוב להכיר את המציאות הישראלית ואת השיקולים השונים שצריכים להנחות כל אחד ואחת.

המסגרת החוקית: מה אומר החוק?

בישראל, החוק מגדיר את גיל הפרישה והזכאות לקבלת קצבת זקנה באופן ברור. עבור גברים הגיל החוקי עומד כיום על 67 שנים. לגבי נשים, המצב מעט מורכב יותר: נכון לשנת 2025 גיל הפרישה לנשים עומד על כ-63 שנים, אך הוא עולה בהדרגה במסגרת תהליך שיגיע בשנים הקרובות לכ-65 שנים.

עם זאת, חשוב להבין שגיל הפרישה החוקי אינו מחייב אדם לעזוב את מקום עבודתו באופן מיידי, אך רבים ממשיכים לעבוד גם מעבר לגיל הפרישה, בין אם מתוך צורך כלכלי ובין אם מתוך רצון להמשיך להיות פעילים ומוטיבציה אישית. המחקרים מצביעים על כך שגיל הפרישה הממוצע בפועל בישראל גבוה יותר מהזכאות החוקית. למשל, נשים רבות עושות פרישה בפועל רק אחרי גיל הזכאות, ולא מחליטות אך ורק על פי החוק.

התמריצים הכלכליים להמשך עבודה

אחד השיקולים המרכזיים בהחלטה מתי לפרוש הוא ההיבט הכלכלי. מחקרים מראים כי כל שנת תעסוקה נוספת מעל גיל 62 בישראל יכולה להגדיל את הקצבה החודשית העתידית בלמעלה מ-6%. זהו תמריץ משמעותי עבור מי ששוקל להמשיך לעבוד עוד שנה או שנתיים. עבור עובד שמרוויח משכורת סבירה ורוצה להבטיח את רמת החיים שלו בגיל מבוגר, המשך העבודה עשוי להיות בחירה חכמה מבחינה פיננסית.

• דירוג הפנסיה - מי הקרן המובילה ומי המאכזבת?
• כך הפסיד ישראל אלפי שקלים מהקצבה החודשית בפנסיה, רק בגלל שחשב שיהיה בסדר
• המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7

הארכת תקופת העבודה משפיעה על החיסכון הפנסיוני משני כיוונים: מצד אחד, היא מאפשרת חיסכון נוסף וצבירה גדולה יותר בקופת הגמל או בקרן הפנסיה. מצד שני, היא מצמצמת את מספר שנות הקצבה שיהיה צורך למשוך קצבה, ובכך משפרת את האיזון האקטוארי. מבחינה כלכלית גרידא, ברור שהמשך עבודה הוא לרוב החלטה נכונה, במיוחד אם העבודה עצמה אינה מטילה נטל בריאותי או רגשי כבד.

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.