כיצד בינה מלאכותית משנה את המאבק במגיפות העולמיות

בעולם שעדיין מתמודד עם הדי מגפת הקורונה, קבוצת מדענים בינלאומית חושפת בכתב העת היוקרתי Nature מחקר פורץ דרך שמציע תקווה חדשה. המחקר, בהובלת מדענים מאוניברסיטאות אוקספורד ואימפריאל קולג’ לונדון, מאיר זרקור על הפוטנציאל המהפכני של בינה מלאכותית בתחום המאבק במחלות זיהומיות ובהיערכות למגיפות עתידיות. בעקבות פסגת ה-AI Action Summit שהתקיימה כמה ימים טרום פרסום המחקר, ועל רקע הדיון הגלובלי המתעצם בנושא השקעות ורגולציה של AI, המחקר שם דגש מיוחד על היבטי בטיחות, אחריותיות ואתיקה ביישום ובשימוש של טכנולוגיות AI במחקר מחלות זיהומיות. חוקרים מובילים, בשיתוף עם עמיתים מהאקדמיה, התעשייה וארגוני מדיניות מרחבי אפריקה, אמריקה, אסיה, אוסטרליה ואירופה, קוראים ליצירת סביבה שקופה ושיתופית – הן במונחי מאגרי נתונים והן במודלים של AI – כדי לרתום את הפוטנציאל העצום של טכנולוגיות אלו להצלת חיים ולשיפור המוכנות העולמית לאיומי מגיפות עתידיים.

“לצפות את הבלתי צפוי”

“בחמש השנים הקרובות, בינה מלאכותית עשויה לשנות מהיסוד את המוכנות העולמית למגיפות”, מסביר פרופסור מוריץ קריימר מהמכון למדעי המגיפות באוקספורד, אחד ממובילי המחקר. “היא תאפשר לנו לצפות טוב יותר היכן התפרצויות יתחילו ולחזות את מסלולן, תוך ניתוח מתקדם של נתונים שכבר נאספים ברחבי העולם”.

המחקר, מתאר כיצד בינה מלאכותית משנה את פני האפידמיולוגיה – המדע העוסק בהתפשטות מחלות – בדרכים שהיו נחשבות למדע בדיוני לפני עשור בלבד. מערכות AI מתקדמות יכולות כעת לנתח דפוסים מורכבים בנתונים ולספק התראות מוקדמות שבועות ואפילו חודשים לפני התפרצות, מה שמעניק לרשויות הבריאות זמן יקר להיערכות.

בתחום פיתוח התרופות והחיסונים, טכנולוגיות AI מאפשרות עדכון מהיר יותר של חיסונים, מדמות כיצד וירוסים עוברים מוטציות ומתפתחים ומשפרות תהליכי זיהוי תרופות פוטנציאליות. כלים מתקדמים אלה מסייעים גם בניטור רשתות חברתיות ומקורות מידע אחרים לזיהוי מידע כוזב בנושאי בריאות, שהתגלה כאיום משמעותי במהלך מגפת הקורונה.

הוכחות מהשטח: הצלחות מרשימות

המעבר מתיאוריה למציאות כבר החל, עם דוגמאות מרשימות מרחבי העולם. בבריטניה, אפליקציות מעקב הדבקה לקורונה שהותקנו על יותר מ-21 מיליון מכשירים סיפקו התראות בזמן אמת ונתונים חיוניים על דפוסי התפשטות המחלה. בסין, מערכות בינה מלאכותית שולבו במערכת הבריאות כבר בשלבים המוקדמים של המגפה, ושיפרו משמעותית את יכולות האבחון והניטור.

הישג מדהים במיוחד נרשם בקנדה, שם מערכת הבינה המלאכותית של חברת BlueDot הצליחה לחזות את התפרצות הקורונה ימים רבים לפני ההתראות הרשמיות. המערכת עשתה זאת באמצעות ניתוח חכם של דפוסי טיסות בינלאומיות, שינויים אקלימיים, ודוחות רפואיים מרחבי העולם.

בתחום המחקר המולקולרי, מערכות כמו AlphaFold המפותחת על ידי DeepMind של גוגל, חוללו מהפכה בהבנת מבנה החלבונים, צעד קריטי בפיתוח תרופות וחיסונים. יכולת זו הייתה משמעותית במיוחד בהבנה כיצד מוטציות בווירוס הקורונה עשויות להשפיע על יעילות החיסונים ובפיתוח טיפולים חדשים.

יתרונות מהפכניים לעומת גישות מסורתיות

המהפכה שמביאה הבינה המלאכותית למאבק במגיפות אינה רק בשיפור קל של השיטות הקיימות, אלא בשינוי מהותי באופן שבו אנו מבינים ומגיבים לאיומים בריאותיים. בעוד שמודלים מסורתיים עשויים לקחת שבועות לעיבוד נתונים מורכבים, מערכות AI מתקדמות מקצרות את הזמן הזה לשעות בלבד, ומאפשרות תגובה מהירה בזמן אמת כמעט.

היכולת לשלב מקורות מידע מגוונים – מבדיקות גנטיות מתקדמות ועד לפוסטים ברשתות חברתיות – מעניקה תמונה שלמה ומדויקת יותר של דינמיקת המגיפה מכפי שהיה אפשרי בעבר. מערכות AI חדשניות מצליחות לפעול היטב גם כאשר המידע מוגבל, יתרון קריטי בשלבים הראשונים של מחלה חדשה.

אולי המרשים ביותר הוא היכולת לזהות דפוסים מורכבים בנתוני עולם אמיתי, ולשפר תחזיות בסביבות חברתיות מסובכות שמעבר ליכולתם של מודלים מסורתיים. זהו הבדל עצום בין ניתוח נתונים למידע פעיל שיכול להציל חיים.

בתרשים המצורף ניתן לראות מיפוי של סוגי הנתונים המשמשים למידול אפידמיולוגי על פי כיסוי ברמת האוכלוסייה (ציר אנכי) ונגישות לקהילת המחקר (ציר אופקי). הנתונים מחולקים לארבע קטגוריות עיקריות: אפידמיולוגיים (בורדו), חברתיים-התנהגותיים (כחול), ביולוגיים (ירוק) וסביבתיים. ניתן לראות כי נתונים כמו מפקדי אוכלוסין, תצפיות לוויין ונתוני מזג אוויר מציעים כיסוי רחב ונגישות גבוהה, בעוד נתונים גנומיים או נתוני בריאות בזמן אמת הם בעלי נגישות וכיסוי מוגבלים. התרשים מדגיש את הפערים בין סוגי הנתונים ואת האתגרים בשימוש בהם לשיפור מודלים אפידמיולוגיים:

מיפוי סוגי הנתונים המשמשים במידול אפידמיולוגי. Credit: Nature.com

מעבר לבריאות הציבור: השפעה רחבה על ארגונים ועסקים

הפוטנציאל של טכנולוגיות AI במאבק במגיפות מתפשט הרבה מעבר למשרדי הבריאות ומעבדות המחקר. בתי חולים ומערכות בריאות משתמשים כבר עכשיו בכלים אלה לחיזוי עומסי מטופלים ולייעול הקצאת משאבים יקרים כמו מיטות טיפול נמרץ וצוותים רפואיים. בתעשיית התרופות, חברות כמו Pfizer ו-Moderna ניצלו טכנולוגיות AI כדי להאיץ את פיתוח החיסונים לקורונה בקצב חסר תקדים. מוסדות פיננסיים וחברות ביטוח משפרים את מודלי הסיכונים שלהם ואת תכניות ההתמודדות עם משברים בריאותיים באמצעות כלי חיזוי מתקדמים.

חברות תחבורה ולוגיסטיקה מדווחות על שיפור של 27% ביעילות המסלולים באמצעות מערכות AI שמשלבות תחזיות אפידמיולוגיות בתכנון. מוסדות חינוך, מבתי ספר יסודיים ועד אוניברסיטאות, משתמשים בכלים אלה לתכנון מדיניות בריאות בקמפוס ולפיתוח התערבויות ממוקדות במהלך התפרצויות מקומיות.

אתגרים והזדמנויות

למרות ההתקדמות המרשימה, החוקרים מדגישים שבינה מלאכותית אינה “פתרון קסם” לאתגר המגיפות. “AI הוא כלי עוצמתי, אבל הוא צריך להיות משולב עם שיקול דעת אנושי ומומחיות מקצועית”, מסביר ד”ר סמיר בהאט, אחד ממובילי המחקר. “שילוב זה בין טכנולוגיה מתקדמת וחוכמה אנושית הוא המפתח”.

המחקר מזהה מספר אתגרים משמעותיים. שאלות אתיות כמו פרטיות מידע והוגנות במערכות AI דורשות התייחסות רצינית. קיים חשש שהיתרונות יהיו זמינים בעיקר למדינות עשירות, מה שעלול להגביר את אי-השוויון בבריאות הגלובלית. העלויות הגבוהות של פיתוח ואימון מודלים מתקדמים נותרות מחוץ להישג ידם של רוב המוסדות, במיוחד במדינות מתפתחות.

פרופסור אריק טופול, מייסד ומנהל מכון המחקר התרגומי (Scripps Research Translational Institute), מסכם את האתגר: “מימוש הפוטנציאל של בינה מלאכותית בהתמודדות עם מגיפות תלוי בשיתוף פעולה עולמי ובמאגרי נתונים מקיפים. אנחנו צריכים ליצור מערכת אקולוגית שתאפשר לטכנולוגיות האלה לפרוח ולהועיל לכולם”.

התרשים מטה מתאר את השימוש המשוער בבינה מלאכותית לניהול אופטימלי של צעדי בקרה במהלך התפרצות מחלה רב-מדינתית. החלק העליון של התרשים מציג את תהליך עיבוד הנתונים שנאספים ממעקב אחר מחלות, כולל הערכת פרמטרים (כגון תקופת דגירה), חיזוי בזמן אמת (nowcasting) וחיזוי עתידי של מסלולי מגיפה, וכן שחזור אירועי הדבקה היסטוריים בהתבסס על נתונים נוכחיים. החלק התחתון מראה כיצד מודל ה-AI מאומן מראש באמצעות סימולציות של התפרצויות, המדמות את התפשטות המחלה ואת השפעתם של צעדי בקרה שונים. המודל מתעדכן בהתאם לתוצאות הסימולציות ולתגמולים שהוגדרו. לאחר מכן, המודל מספק המלצות לצעדי בקרה אפקטיביים, אשר נבדקות ומעודכנות בשיתוף עם מקבלי החלטות אנושיים, ולבסוף, ההמלצות מיושמות בשטח או משמשות להמשך מאמצי מעקב ובקרה:

ניהול אופטימלי של צעדי בקרה במהלך התפרצות מחלה רב-מדינתית. Credit: Nature.com

פוטנציאל לשיפור המוכנות

המחקר המקיף מדגיש את הפוטנציאל העצום של בינה מלאכותית ככלי מרכזי בשיפור המוכנות והתגובה למגיפות עולמיות. עם זאת, החוקרים מציינים כי מימוש הפוטנציאל דורש שיתוף פעולה חוצה גבולות בין ממשלות, חברה אזרחית, תעשייה ואקדמיה. הם מציעים מסגרת עבודה ברורה המבוססת על שלושה עקרונות מפתח: ממשל נתונים חזק, פיתוח מודלים שקוף, ומעורבות מכלילה של כל בעלי העניין.

בעוד שהאתגרים הכרוכים ביישום טכנולוגיות AI בתחום בריאות הציבור הם משמעותיים – כמו פרטיות נתונים, הטיות אלגוריתמיות ופערים דיגיטליים – הפוטנציאל לשיפור דרמטי ביכולות המוכנות והתגובה הוא בלתי ניתן להתעלמות. הגשמת חזון זה תלויה ביכולתנו ליישם טכנולוגיות אלו באופן אתי ושוויוני, תוך מחויבות לערכים של צדק גלובלי ושיתוף פעולה בינלאומי.

המחקר מציג חזון מעורר השראה לעתיד שבו בינה מלאכותית משמשת ככלי חיוני במאבק במגיפות עולמיות. אך המסר המרכזי הוא שהצלחה בתחום זה אינה רק אתגר טכנולוגי – היא דורשת חשיבה ביקורתית, מחויבות לערכים אנושיים ושיתוף פעולה גלובלי שמציב את טובת האנושות מעל הכל.

אם עולם המדע, הרפואה ועתיד הבריאות שלנו מסקרן אתכם, אתם מוזמנים לקרוא מה הצליחו להשיג החוקרים באוניברסיטת סטנפורד עם Mal-ID – מערכת בינה מלאכותית פורצת דרך שקוראת את השפה הסודית של מערכת החיסון שלנו. אתם מוזמנים גם לקרוא איך מערכת הבריאות תתמודד עם עומס אדמיניסטרטיבי כבד ושחיקת רופאים הולכת וגוברת עם Dragon Copilot, עוזר קולי חדשני המבוסס על בינה מלאכותית, עליו הכריזה מיקרוסופט השבוע. המערכת משלבת בין יכולות לתיעוד קולי רפואי מדויק לבין טכנולוגיה המתקדמת להאזנה סביבתית חכמה. התוצאה היא כלי פורץ דרך שמפחית את העומס על הרופאים, משפר את חוויית המטופל ומביא לשינוי משמעותי בתהליכי העבודה בבתי החולים ובמרפאות.