New-Tech Magazine | July 2022 | Digital Edition

? AI מה דרושלענףהרפואה כדי לממשאתהבטחתה

Data Science Group )DSG ד"ר אדם קובני, דירקטור למדעי הנתונים ב- (

הנכון בגוף. יתר על כן, בינה מלאכותית משמשת למחקר בטיחות של תרופות - היא יכולה לחזות מראש אינטראקציות בין תרופה לחלבונים שאינם היעד שלה ובכך לסייע בצמצום תופעות לוואי, למנוע רעילות ולהפחית את מספר הניסויים הדרושים בבעלי חיים. בנוסף, בינה מלאכותית יכולה לסייע בזיהוי או חיזוי ההשפעה של פרופיל גנטי מסוים על תופעות לוואי בקרב משתתפים במחקר קליני. אחת הבעיות המרכזיות שמעכבת את הפיתוח בתחום היא מחסור בנתונים איכותיים אשר מתויגים כהלכה. אלגוריתמים של בינה מלאכותית זקוקים לאלפי נתונים או דגימות כדי לספק ביצועים טובים, בעוד שמספר הנדגמים במחקר קליני יכול להגיע לעשרות במקרה של ניסוי קטן ועד מאות במקרה של ניסוי גדול. יתרה מכך, נתונים אלו חייבים להיות איכותיים על מנת שהאלגוריתמים יוכלו להמיר אותם למונחים ביולוגיים כמו מבנה חלבוני, מדידות מטבוליות, או תהליכים קליניים. המרות אלו יכולות להתבצע במהירות אדירה על ידי מערכות אם הנתונים איכותיים אך פעמים AI

עם זאת, קיימים עדיין לא מעט אתגרים בענף AI שעלולים לגרום לעיכוב בפרויקטי הרפואה ויש לדעת לצלוח אותם. חשוב בתחום הבריאות הם AI לציין שפתרונות ייחודיים בכך שהם עלולים לבצע החלטות שיכולות להטות את הכף בין חיים ומוות. אמנה במאמר זה מספר תחומי מפתח לקידום AI ברפואה בהם ניתן למנף יכולות חדשנות וכיצד ניתן להתמודד בהם עם האתגרים. פיתוח תרופות בתעשיית התרופות קיימת הבנה כי יכולה לקדם גילוי של תרופות AI טכנולוגית חדשות, דבר שהביא לצמיחתו של תחום AI יחסית חדש בחברות ובמכוני המחקר - . for Drug Discovery בינה מלאכותית משתלבת בתהליכי פיתוח התרופות במספר שלבים ואופנים. ראשית, היא יכולה לסייע בהבנת הגורמים המחוללים של מחלות ובהגדרת אוכלוסיית היעד. בהמשך, מערכות בינה מלאכותית תומכות בתהליך הסינון של תרכובות כימיות אפשריות ובמציאת המולקולה המתאימה, אשר תמצא את דרכה למקום

גפת הקורונה הובילה להתקדמות טכנולוגית משמעותית בתחום

מ

), אך יש מי שטוענים AI הבינה המלאכותית ( שהיא אינה מספקת בענף הרפואה. מחקר , ושהתבצע Wired שהתפרסם לאחרונה ב על ידי מכון אלן טורינג באנגליה, טוען כי בינה מלאכותית שיחקה תפקיד קטן במגפה וכי מומחי הרפואה התמודדו עם בעיות של גישה למידע רפואי שנדרש להפעלת הטכנולוגיה באופן תקין. ללא ספק, בינה מלאכותית נושאת הבטחה לקידום פיתוח תרופות, לקידום הטיפול במאושפזים במוסדות הבריאות ולניטור אפידמיולוגי באוכלוסייה. בין ההתפתחויות החשובות בשנתיים האחרונות ניתן למנות פיתוח כלים דיאגנוסטיים באמצעות עיבוד תמונה, עיבוד שפה מתקדם המשמש לניתוח ,) NLP מסות גדולות של דאטה רפואי ( ניטור וחיזוי מגמות באוכלוסיות ומעקב אחר בריאות הפרט. בישראל פיתחנו בבית החולים שיבא מערכות לחיזוי הידרדרות במצבם של חולי קורונה מאושפזים, אשר מטרתה הייתה לסייע לצוותים בשטח למטב ולייעל את הטיפול בחולים ולמנוע מצבים מסכני חיים.

New-Tech Magazine l 38