האם מערכת הבריאות בישראל בונה רק יותר – או גם חכם יותר?

מערכת הבריאות בישראל נמצאת בנקודת מפגש בין שני כוחות משמעותיים: מצד אחד, צורך גובר בהרחבת הקיבולת והתשתיות; מצד שני, האצה של AI, Data, אוטומציה ומודלים חדשים של טיפול שמשנים את האופן שבו שירותי בריאות מתוכננים, מנוהלים ומסופקים.
החיבור בין השניים מעלה שאלה אסטרטגית: כאשר אנחנו משקיעים היום בתשתיות שישמשו את מערכת הבריאות במשך עשרות שנים – האם אנחנו מתכננים אותן רק כדי לתת מענה לביקוש הקיים, או גם כדי לאפשר את מודל הבריאות של העתיד?

הלחץ על התשתיות כבר כאן

הצורך בהרחבת מערכת הבריאות בישראל אינו תיאורטי. בסוף 2025 עמד שיעור מיטות האשפוז הקורטיביות בישראל על 2.1 מיטות ל־1,000 תושבים, לעומת ממוצע של 3.5 במדינות ה-OECD.
במקביל, משרד הבריאות מצביע על גידול בביקוש לשירותי בריאות שצפוי להימשך לנוכח הגידול הדמוגרפי והזדקנות האוכלוסייה. בישראל כבר מקודמים פרויקטים משמעותיים של הרחבה ופיתוח, ובהם התוכנית להרחבת בית החולים הדסה עין כרם מכ-1,000 לכ-2,400 מיטות.
אבל בתקופה שבה מוקמות ומורחבות תשתיות שישרתו את המערכת למשך עשרות שנים, הגדלת הקיבולת היא רק חלק מהאתגר.
מחקר של Deloitte בנושא Smart Health Care Facilities מצביע על שינוי רחב יותר: מעבר ממתקן רפואי שנתפס בעיקר כמעטפת פיזית שבה ניתן טיפול, למתקן שמערכות המבנה, הטכנולוגיה, המידע והתפעול שלו פועלות יחד כחלק ממערכת הטיפול עצמה.

לבנות היום לצרכים של מחר

בתי חולים ומתקנים רפואיים הם נכסים ארוכי טווח, בעוד שקצב השינוי הטכנולוגי רק הולך ומואץ.
AI, רובוטיקה, Virtual Health, ניטור מרחוק וטכנולוגיות אבחון מתקדמות דורשים לא רק תוכנה חדשה, אלא גם תשתיות פיזיות ודיגיטליות שמסוגלות לתמוך בהן.
המשמעות היא שהחלטות תכנון שמתקבלות היום – החל מתשתיות Data וקישוריות ועד לגמישות של חללים רפואיים – עשויות לקבוע עד כמה יהיה קל לארגון לאמץ טכנולוגיות ומודלים טיפוליים חדשים בעתיד.Smart Health Care Facility אינו בהכרח בית חולים חדש. במקרים רבים מדובר ביכולת להפוך גם את התשתית הקיימת למחוברת, מדידה וגמישה יותר.

להפיק יותר מהתשתית שכבר קיימת

בסביבה שבה הקיבולת מוגבלת והלחץ התפעולי משמעותי, הטכנולוגיה יכולה לסייע לא רק באיכות הטיפול אלא גם באופן שבו הארגון משתמש במשאבים שלו.
חיישנים ומערכות IoT יכולים לספק תמונה בזמן אמת על ציוד, תפוסה וסביבת המתקן. יכולות AI יכולות לתמוך בתחזוקה חזויה ולזהות תקלות לפני שהן משפיעות על הפעילות. מערכות חכמות לניהול אנרגיה ומבנים יכולות לסייע בשיפור היעילות התפעולית.
השינוי המרכזי הוא מעבר מניהול תגובתי לניהול שמבוסס על Data בזמן אמת.
במערכת בריאות שנדרשת לעשות יותר עם משאבים מוגבלים, היכולת להפיק יותר מהתשתית הקיימת עשויה להיות משמעותית לא פחות מהקמת תשתיות חדשות.

כשהפיזי, הדיגיטלי והקליני מתחברים

אחד האתגרים המרכזיים בארגוני בריאות הוא פיצול המידע בין מערכות שונות.
מערכות המבנה, ציוד רפואי, מערכות מידע קליניות, מערכות תחזוקה וחיישנים פועלים פעמים רבות בנפרד. כאשר ניתן לחבר ביניהם, נוצרת תמונה רחבה יותר של הפעילות במתקן.
החיבור הזה יכול לאפשר להנהלה ולצוותים לקבל החלטות מדויקות יותר על שימוש בחדרים, ציוד, משאבים וזרימת מטופלים.
טכנולוגיות כמו Digital Twins אף מאפשרות לייצר ייצוג דיגיטלי של המתקן, לתמוך בתכנון תרחישים ובניטור תשתיות.
במובן הזה, המתקן עצמו הופך למקור Data – וה-Data הופך לכלי ניהולי.

גם חוויית המטופל והצוות היא סוגיית תשתית

הדיון על Smart Health Care Facilities אינו מסתכם ביעילות ובעלויות.
מטופלים מצפים כיום לחוויה דיגיטלית, פשוטה ומחוברת יותר. במקביל, צוותים רפואיים פועלים תחת עומסים משמעותיים, ולכן לכל תהליך שניתן לפשט או לאוטומט יש פוטנציאל להשפיע גם על חוויית העבודה שלהם.
מערכות חכמות יכולות לסייע בהתאמת סביבת האשפוז, בשימוש יעיל יותר בחדרים ובציוד ובצמצום עומסים תפעוליים.
כאשר התשתית מתוכננת נכון, היא יכולה להפוך מגורם שהצוות והמטופל צריכים “להסתדר איתו” למשהו שמסייע להם.

AI דורש הרבה יותר מאלגוריתם

גם בישראל, הדיון סביב AI בבריאות הולך ומתקדם משאלת הפוטנציאל לשאלת היישום.
לצד היכולת של AI לתמוך בטיפול, בתפעול ובקבלת החלטות, עולות שאלות ממשיות של פרטיות, אחריות מקצועית, ממשל וסטנדרטים.
אך יש גם שכבה נוספת: התשתית.
AI לא יכול לייצר את מלוא הערך שלו כאשר הנתונים מפוזרים, המערכות אינן מחוברות והתהליכים אינם בנויים סביב שימוש במידע בזמן אמת.
לכן מוכנות ל-AI אינה רק שאלה של בחירת הטכנולוגיה הנכונה. היא דורשת חיבור בין Data, מערכות, תהליכים, ממשל ותשתית פיזית ודיגיטלית.

ההזדמנות הישראלית

הצורך של מערכת הבריאות בישראל להתרחב יכול להיתפס כאילוץ – אבל הוא גם יוצר הזדמנות.
כאשר ממילא נדרשות השקעות בתשתיות חדשות ובהרחבת מתקנים קיימים, ניתן להסתכל עליהן לא רק דרך שאלת הקיבולת, אלא גם דרך שאלת המוכנות לעתיד.
האם המתקנים שאנחנו מתכננים היום יהיו גמישים מספיק עבור מודלים טיפוליים חדשים?
האם ה-Data שמייצרות התשתיות יהיה נגיש ושימושי?
האם מערכות המבנה, הטכנולוגיה והמערכות הקליניות יוכלו לפעול יחד?
והאם התשתיות שנקים עכשיו יאפשרו לארגוני הבריאות להפיק ערך מ-AI ומהטכנולוגיות שעוד יגיעו?
השאלה, בסופו של דבר, אינה רק כמה תשתיות מערכת הבריאות בישראל תוסיף בשנים הקרובות.
השאלה היא עד כמה מה שנבנה היום יהיה מוכן לשנים שאחריהן.

למאמר המלא >