בינה מלאכותית מנהלת ניסויים קליניים וירטואליים, מאבחנת 14 מצבים בבת-אחת ומנבאת התפרצויות באמצעות לוויינים
סיכום שבועי בטכנולוגיית בריאות: ניסויים קליניים וירטואליים, קואליציית נתונים של 1.8 מיליארד דולר, אישורי רגולציה לרדיולוגיה, ה-CT הרב-מצבי של Aidoc, ובינה מלאכותית של גוגל לחיזוי התפרצויות.
By Dr. Asher Knippel
ניסויים קליניים וירטואליים: BioinvestGPT ו-QuantHealth מסמנים עידן חדש
במשך עשרות שנים, ניסויים קליניים בתרופות דרשו שנים, מיליארדי דולרים ואלפי נבדקים. שני סטארט-אפים – BioinvestGPT ו-QuantHealth – מנסים לשנות את המשוואה הזאת בעזרת ניסויים וירטואליים מבוססי בינה מלאכותית.
BioinvestGPT פיתחה מנגנון המאפשר ליצור "קבוצות ביקורת סינתטיות": מודלים של מטופלים וירטואליים הנבנים מנתוני אלקטרוניקה רפואית, שיכולים לשמש תחליף לחלק מהמשתתפים האנושיים. QuantHealth, לעומת זאת, מציעה פלטפורמה לסימולציה של תוצאות קליניות, המאפשרת לחברות תרופות לצמצם את מספר הנבדקים הנדרשים ואת משך הניסוי לפני שפונות לניסויים בבני אדם.
מגמה זו מקבלת גיבוי רגולטורי הדרגתי: ה-FDA פרסם בשנים האחרונות הנחיות המכירות בתפקיד הנתונים הסינתטיים בפיתוח תרופות, אם כי המדיניות עדיין מתפתחת. ייעול ניסויים קליניים עשוי לקצר את הזמן שלוקח לתרופה חדשה להגיע לשוק בשנים אחדות.
קואליציית "Virtual Biology Initiative" גייסה 1.8 מיליארד דולר
קבוצה של מוסדות מחקר, ממשלות ומשקיעים פרטיים הכריזה על הקמת Virtual Biology Initiative – קואליציה שמטרתה לבנות בסיסי נתונים ביולוגיים ענקיים שיזינו מודלים של בינה מלאכותית לפיתוח תרופות ומחקר מחלות.
הקואליציה הכריזה על מחויבות ראשונית של 1.8 מיליארד דולר, עם שותפים ממגוון תחומים: חברות ביוטכנולוגיה, בתי חולים אקדמיים, וקרנות ממשלתיות מארצות הברית, בריטניה וגרמניה. הרעיון המרכזי: ליצור "אינטרנט ביולוגי" שבו נתונים בריאותיים אנונימיים ממיליוני מטופלים יהיו נגישים למחקר – בכפוף להסכמה ולפרטיות – ויאפשרו לאמן מודלים חזקים במיוחד.
מומחים מציינים שהאתגר הגדול ביותר אינו המימון אלא הממשל: כיצד לנהל נתונים משותפים בין מדינות, מוסדות ומערכות שלפעמים מתחרות זו בזו. הקואליציה הודיעה שתקים ועדת ממשל עצמאית עוד השנה.
שבוע סוער ב-FDA: אישורים לרדיולוגיה
ה-FDA העניק השבוע סדרה של אישורים 510(k) לכלים מבוססי בינה מלאכותית בתחום הרדיולוגיה. בין המאושרים: מערכות לזיהוי מוקדם של תסחיף ריאתי, לסריקה אוטומטית של ממצאים בצילומי חזה, ולניתוח מהיר של MRI מוח.
אישורים אלה ממשיכים מגמה שנמשכת מאז 2018: ה-FDA אישר עד כה מעל 950 כלי בינה מלאכותית רפואיים, כשרוב הגדול מתמקד בהדמיה. קצב האישורים עלה בחדות ב-2024–2025, עם ממוצע של כ-15–20 כלים לחודש. הביקורת שמושמעת לעיתים היא שאישור 510(k) – מסלול מקל שאינו דורש ניסויים קליניים מלאים – עלול לאפשר לכלים לא מספיק מוכחים להיכנס לשוק.
Aidoc מאבחנת 14 מצבים בסריקת CT בטן אחת
חברת Aidoc הישראלית, שמתמחה בבינה מלאכותית לרדיולוגיה, הכריזה על מערכת חדשה המאפשרת לסרוק סריקת CT בטן אחת ולזהות בו-זמנית 14 מצבים שונים, מאנאוריזמות ועד גידולים ועד סרטן לבלב בשלב מוקדם.
הגישה הרב-מצבית הזאת שונה מהדרך המקובלת עד כה, שבה כל כלי בינה מלאכותית התמקד במחלה אחת. לפי Aidoc, השילוב מאפשר לרדיולוג לקבל מפת תמונה כוללת מבלי לעבור בין מערכות שונות, ולסדר עדיפות לממצאים בסדר חשיבות.
במקביל, Aidoc הכריזה על הקמת Diagnostic AI Consortium – קונסורציום המאגד בתי חולים גדולים מארצות הברית ואירופה לצורך אימות ושיפור מתמשך של הכלים. המטרה: לבנות מאגר קליני שיאפשר שיפור מתמיד של ביצועי המודל על אוכלוסיות מגוונות.
גוגל מנבאת התפרצויות מחלות מלוויינים עם דיוק גבוה ב-18% ויותר
צוות מחקר של גוגל פרסם עבודה חדשה המראה כיצד ניתן לשלב נתוני לוויין – כולל טמפרטורה, לחות, צפיפות אוכלוסין מנתוני אור לילה, ומדדי צמחייה – כדי לחזות התפרצויות מחלות כגון מלריה, דנגה וכולרה.
המודל, המכונה PDFM (Pandemic Disease Forecasting Model), הגיע לשיפור של כ-18% בדיוק חיזוי ביחס לשיטות הקודמות. הניסויים בוצעו על נתוני התפרצויות היסטוריות ב-40 מדינות, בעיקר בדרום-מזרח אסיה ובאפריקה שמדרום לסהרה.
היתרון של גישה זו הוא שהיא אינה תלויה בתשתית דיווח מקומית, שלעיתים איטית, חלקית או מוטה. מנגד, ישנם חששות לגבי פרטיות מידע ועצמאות של מדינות שנבדקו ללא שיתוף פעולה מלא. גוגל הודיעה שהפרויקט יפותח בשיתוף עם ארגון הבריאות העולמי.