Data Science Group – בינה מלאכותית תשנה את עולם הרפואה לטובה

פריצת דרך בעולם הרפואה: (DSG) Data Science Group הישראלית פיתחה מערכת בינה מלאכותית החוזה הידרדרות רפואית של חולה קורונה המאושפז בבי"ח, ובכך תומכת במערך קבלת ההחלטות של הצוות הרפואי

גליה היפש
תוכן שיווקי
שתפו כתבה במיילשתפו כתבה במייל
shutterstock
צילום: shutterstock
גליה היפש
תוכן שיווקי

עם פרוץ משבר הקורונה והסגר הראשון יצא בית החולים שיבא תל השומר בקול קורא לחברות מחקר ישראליות: בית החולים יספק להן מאגרי נתונים רפואיים של חולי קורונה והחברות יתחרו ביניהן על בניית מודל לניבוי הידרדרות של החולים במחלה במהלך אשפוז. לתחרות ניגשו 33 קבוצות מחקר שונות, ובמקום השני זכתה חברת DSG (Data Science Group) - מרכז מצוינות מוביל בתחום הבינה המלאכותית.

ד''ר אילן ששון צילום: DSG

Artificial Intelligence) – AI) בישראל. החברה מתמחה בניתוח נתונים, תוך שימוש בכלי למידה עמוקה (DL) ולמידת מכונה (ML) החדשניים ביותר ובמתודולוגיות מדעיות ייחודיות לחברה לשם הפקת מידע ותובנות בעלות ערך עסקי לארגונים. כיום המערכת של DSG כבר מוטמעת בשיבא ועוזרת לרופאים ולאחיות המטפלים בחולה קורונה לנבא בתוך שעות ספורות האם מצבו צפוי להידרדר.

"בנוסף ליכולת ניבוי ההידרדרות במצבו של החולה, המכונה מסבירה לקלינאי מקבל ההחלטות בתהליך שנקרא Explainable AI, מהם בדיוק המאפיינים הקליניים והנתונים שהובילו לתוצאת הניבוי הספציפית", מסביר ד"ר אילן ששון, מייסד שותף ומנכ"ל חברת DSG. "המערכת אינה מקבלת החלטה במקום הרופא או הצוות, היא עוזרת לקלינאי לקבל החלטה באמצעות גישה לידע ולניתוח נתונים שאין ביכולתו להשיג או לנתח".

המורכבות שבעיבוד נתונים רפואיים

DSG הוקמה בשנת 2015 על ידי יזמי ההייטק ד"ר אילן ששון וד"ר גדעון רוזנטל. מועסקים בה כ-30 איש, רובם חוקרים ומדעני נתונים. מיום הקמתה, החברה נמצאת במגמת צמיחה אורגנית ומכפילה את מכירותיה מדי שנה.

לצוות החוקרים של DSG יש ניסיון רב בניהול מגוון רחב של פרוייקטי AI, בארץ ובזירה הבינלאומית, בין היתר בתחומי פינטק, אדטק, הייטק, מחשוב ענן והערכת סיכונים. בין לקוחות החברה בארץ ובעולם ניתן לציין את, נייס, טבולה, double verify, בי"ח שיבא, וחברות ענק כדוגמת קרן גידור אמריקאית בתחום הסחורות, מכרה הזהב השלישי בגודלו בעולם באוסטרליה ועוד.

DSG מפתחת מוצרים שמאיצים את היכולת לפתח, לשתף ולנטר מערכות מבוססות בינה מלאכותית הפועלות בסביבה תפעולית, בהתאמה לוורטיקלים שונים, בין השאר לתחום הבריאות הדיגיטלית.

"עולם הנתונים הרפואי הוא שונה מאוד מוורטיקלים אחרים", מסביר ד"ר ששון, "הוא רב ממדי וכולל נתונים רבים החל מערכים מספריים וטקסט חופשי של הרופא ועד למידע לא מובנה המיוצג כתמונות ובאמצעי הדמיה שונים. כדי להבין את העולם הזה, צריך לייצר שלב הכנה מקדמי של הנתונים אשר יהיו זמינים לשימוש במגוון מודלים של בינה מלאכותית. לכן המערכת שלנו כוללת רכיבי תשתית לשלב המקדמי לעיבוד סוגי הנתונים השונים באופן שתתאפשר הנגשתם למגוון מודלים של ניבוי הדרדרות קלינית של חולים".

האם מערכות בינה מלאכותית מסוג זה ישנו את אופי הטיפול הרפואי בנו?

"בעולם הרפואי אני מאמין גדול בסינרגיה שבין האדם למכונה – הרופא והבינה מלאכותית. מצד אחד אין עדיין תחליף ליכולת ההפשטה וההכללה של המוח האנושי, אך מצד שני קיימת היכולת של המכונה ללמוד ממגוון עצום של נתונים, קשרים הסמויים מן העין האנושית. תפקידן העיקרי של המכונות הלומדות נעוץ ביכולתן להשלים עבור הרופאים פערי ידע ותובנות רפואיות מצילות חיים מתוך ים נתונים שאין לשום רופא יכולת אמיתית בזמן חיים סביר להעמיק ולצבור. מערכות בינה מלאכותית יודעות לסרוק ולנתח כמויות אדירות של נתונים בזמן מועט ולמצוא קשרים חבויים בין הנתונים. מטרת הסינרגיה אדם-מכונה היא לייצור מערכת תומכת החלטה עבור הצוות הרפואי שתאפשר לשקלל את ההחלטה הרפואית באופן אופטימלי ומיטבי. הרופא מצדו מספק פידבק על המלצת המכונה ומידע חיוני זה משמש לשיפור וטיוב יכולות המכונה לאורך זמן. חשוב להדגיש שאנו זהירים וקפדניים מאוד בטיפול המדעי בנתונים קליניים. נדרשת מומחיות רבה כשמשתמשים בכלי בינה מלאכותית לניתוח דאטה קליני, כי מחיר טעות כאן הוא חיי אדם".

כיצד מוודאים שהמלצות המערכת אכן נכונות ומתאימות למצב הרפואי?

"ברגע שהמערכת מופעלת אצל קלינאי, היא ניזונה כל הזמן מנתונים חדשים אשר נוצרים בפועל על ידי המציאות המשתנה באופן תדיר. ככלל הנתונים חיים בסביבה לא סטציונרית וקבועה. ברגע שהמציאות משתנה גם הנתונים משתנים והמודל משתנה באופן שגורם להידרדרות הביצועים שלו. לכן למערכת יש תהליך בקרה קבוע כדי לוודא שהביצועים של המודל אינם נחלשים בעקבות שינוי בנתונים. לדוגמה: כשפיתחנו מודל הידרדרות לחולי קורונה, קיבלנו סט נתונים של ערכים לבדיקה בהתאם למה שנקבע אז, בזמן הסגר הראשון. בסגרים הבאים קיבלנו נתוני בדיקה חדשים של המחלה, לכן הנגשנו למערכת דאטה חדש עם נתוני בדיקה עדכניים, כדי שיכולת הניבוי שלה לא תיפגע. יש למערכת גם מערך המנטר אותה כל הזמן ומסביר מדוע היא המליצה כפי שהמליצה. זהו ניטור שיידרש בעתיד גם לצורכי רגולציה, אם למשל יצטרכו לחקור מדוע חולה נפטר. חוץ מחקירת הרופא ירצו לבדוק גם את המלצות המכונה".

מה החזון שלכם לעתיד?

"אנו מאמינים שניתן לשנות את עולם הרפואה לטובה בעזרת שימוש בבינה מלאכותית. המטרה שלנו היא להנגיש את כלי ה-AI לעולם הרפואה המקומי והגלובלי, בשוקי ארה"ב, אירופה, אוסטרליה וגם באמירויות".

ליצירת קשר >>