"תשישות אזעקה" (Alarm Fatigue) היא בעיה מוכרת בקרב צוותים רפואיים. חשיפה לשיעורים גבוהים של אזעקות גורמת לצוות להגיב באיטיות ולעיתים אף להתעלמות. כיצד קורה שאזעקה מופעלת ואיש אינו שומע? ואיך למידת מכונה מסייעת למגר את התופעה הזו?

זה תקופה ארוכה שהעולם הרפואי מודע להשפעות השליליות של רעש על בני אדם, גם בבית החולים: מחקרים הראו שרעש במחלקות גורם למטרד, להסחת דעת ולעייפות, ואף הוביל לירידה של ממש  באיכות הטיפול הרפואי [1]. כל אלו החריפו במיוחד עם הגעת הקורונה. בשיא תקופת הקורונה, בתוך מחלקות הקורונה הסגורות, נשמע במשך חודשים ארוכים "קונצרט" של צלילים לא נעימים וצורמים במיוחד. רעש קבוע של מכונות הנשמה, מוניטורים, שיעולים, אנחות - ובעיקר אין סוף צפצופים. זהו למעשה ה"פסקול" של מחלקת הקורונה - מעין תזמורת שמכוונת את הכלים ומייצרת המון רעשים צורמים בו זמנית ("קקופוניה"). והרעש הזה, בין שהוא קבוע ובין שהוא מחזורי, הוא בדיוק הבעיה.

הסיפור על הילד שצעק "זאב" מתאים מאוד למה שמכונה "תשישות אזעקה" בעולם הבריאות [2]. לפי תופעה זו, יש נקודה שבה המטפלים כבר אינם רגישים לקולות האזעקה הבוקעים ממספר עצום של מכשירים. האזעקות פועלות היטב ונשמעות בעוצמה, אך הצוות "חירש" אליהן. מובן שהצוות לא באמת התחרש, אלא הוא קורבן לתהליך פסיכו-פיזיולוגי. אנשי הרפואה מפסיקים להבחין באזעקות כי הם למדו שהן בדרך כלל חסרות משמעות. למעשה, הרופאים חווים תהליך של התרגלות [3]. רק לשם הבנת סדרי הגודל, בבית חולים בקליפורניה נאלץ הצוות הטיפולי להתמודד עם לא פחות מ-187 אזעקות לכל מיטה ליום, מהן 72% עד 99% אזעקות שווא [4]. 

כדי להילחם בתופעה זו, צריך לנקוט כמה אמצעים, הן מבחינת האופן שבו נשמעות האזעקות והן מבחינת כמות אזעקות השווא. לגבי האופן שבו נשמעות האזעקות, חברות המכשור הרפואי מנסות "לדבר" אחרת לאוזני הצוות הרפואי: שינויים תכופים יותר בקולות שמפיקים המכשירים הרפואיים וצפצופים הפכו מוזיקליים יותר מבחינת גובה הצליל ומבחינת הקצב. כאשר יש מצוקה, גובה הצליל עולה וגובר הקצב. כך בעצם מצליחים לחדור מבעד לרעש הרקע ולהשיג ביתר מהירות את תשומת הלב של המטפל. כאשר הבעיה טופלה, הצלילים שבים להיות נעימים לאוזן ורגועים. 

עם זאת, זהו פתרון חלקי לבעיה. אומנם הצלילים נעימים יותר לאוזן האנושית, אך הם עדיין רבים מדי. כדי להפחית את כמות אזעקות השווא חוקרי למידת מכונה (Machine Learning) מנסים לפתח אלגוריתמים אשר יכריעו לגבי מועד הפעלת האזעקה. כדי לאמן מערכת המסוגלת להבחין בין התראות, תחילה יש לאסוף כמות גדולה מאוד של נתונים. צריך לתעד את כל המקרים של הפעלת אזעקה כולל מתי הופעלה האזעקה, לכמה זמן ומאיזו סיבה. כך החוקרים גם מבינים אם האזעקה הייתה מוצדקת או לא. לדוגמה, כאשר מטופל שוכב על צינור העירוי שלו 17 פעמים, ניתן להניח שזו אזעקת שווא שחוזרת על עצמה. עם תום איסוף הנתונים ולאחר קטלוג שלהם, האלגוריתם יכול לקבל מדידות חדשות ולהשוות אותן לתוצאות שגויות מכל רחבי העולם. לצוות של אנשי רפואה שעובדים ללא הפסקה ייקח נצח למיין כל כך הרבה נתונים, אבל מחשב יכול לעשות זאת בשניות בודדות. וכאשר מוניטור לב או חיישן אחר יזהו פעילות שאינה תקנית, אפשר לבדוק אותה בעזרת האלגוריתם, והוא יחליט אם אכן מדובר במצב חירום ואם יש להשמיע אזעקה. 

דרך נוספת שבה האלגוריתמים עובדים היא לפי ערכי סף. האלגוריתם מנקד כל מטופל לפי המדדים שלו המגיעים מכמה מכשירים, ועל פי השינויים החלים בהם הציון של המטופל מתעדכן. כאשר הציון של אחד המטופלים עובר סף מסוים, נשלחת התראה לצוות הרפואי והוא ניגש לתת סיוע. למעשה, באמצעות בחינת שינויים של כמה מדדים יחדיו, האזעקות נעשות פחות רגישות לחריגות קלות או לסטיות הנובעות משגיאת מדידה. 

כדי לאמוד את השיפור שחל בכמות אזעקות השווא נעזרים במדד הסטטיסטי False Alarm Ratio. מדד זה מוגדר להיות היחס שבין מספר אזעקות השווא שעליהן דיווח האלגוריתם לעומת המספר הכולל של ההתראות שאינן חירום. האלגוריתמים שמבחינים בין אזעקות זכו לשם "אלגוריתמים לדיכוי אזעקה" (alarm suppression algorithms) והם כבר נבדקו בהצלחה [6,5]. כאשר נעשה שימוש במערכות אלו בעת טיפול קליני, הן הצליחו להוריד את מספר האפיזודות של התרעות שווא בכמעט 58%, ואף הצליחו להתריע על מטופלים שמצבם מידרדר ב-60% מהמקרים [7]. 

אומנם עדיין לא נמצא הפתרון הטוב ביותר ל"תשישות אזעקה", אך הידע וההבנה שלנו גדלו משמעותית וכך אנו מתקדמים צעד נוסף לקראת מציאת תרופה למגפה הזו. ומובן שהדרך הטובה ביותר למנוע את התשישות מתחילה עוד קודם לכן בזכות הפחתת עומס על המחלקות בכלל ובמיוחד בתקופת הקורונה - הישמעו להנחיות, הקפידו על עטיית מסכה ולכו להתחסן.   

עריכה: רעות קמחי-גבריאלי

עיצוב האיור: ספיר גרשוב

[1] מאמר על אודות ההשלכות של רעש על הצוות הרפואי במחלקת טיפול נמרץ ילדים

[2] סקירה כללית על תופעת "תשישות אזעקה" והמאמצים להתגבר עליה 

[3] מאמר הסוקר את הקשר שבין "תשישות אזעקה" של הצוות הרפואי ותופעת ה"התרגלות"

[4] מאמר תצפיתי שסקר את בעיית "תשישות האזעקה" במחלקת טיפול נמרץ

 [5] מאמר בנושא פיתוחים של למידת מכונה שמטרתם להיאבק בתופעת "תשישות אזעקה"

[6] מאמר שבחן את השפעת "אלגוריתמים של דיכוי אזעקה" בכמה בתי חולים בקוריאה

[7] תוצאות השימוש ב"אזעקות חכמות" במחלקות בתי החולים

[8] סרטון על אודות תופעת ה"תשישות אזעקה"