גוגל חושפת מערכת שמלמדת את הצ’אטבוט לשאול שאלות כמו רופא

מה קורה כשצ’אטבוט לא רק עונה, אלא גם שואל? נניח שיש לכם כאב ראש מתמשך. אתם מחפשים בגוגל “כאב ראש כרוני” ומקבלים עשרות מאמרים על מיגרנה, לחץ דם גבוה, גידולים במוח ומתח. אף אחד מהם לא שואל אתכם האם הכאב מופיע בצד אחד? האם יש רגישות לאור? האם זה מחמיר בלילה? התוצאה היא שפע של מידע, אבל מעט רלוונטיות. בינה מלאכותית שיחתית היא אחד הכיוונים הבולטים בעולם ה־AI עם מערכות שכבר לא מסתפקות בלספק מידע, אלא יוזמות דיאלוג כדי להבין את המשתמש טוב יותר. Google מפתחת בשנים האחרונות סדרת כלים רפואיים מבוססי Gemini, בהם Med-Gemini, שמפרש נתונים רפואיים רב-מודליים, ו-AMIE, שנועד לשיחות אבחון קליניות. בספטמבר 2025 חשפה חטיבת המחקר שלה אב-טיפוס חדש בשם Wayfinding AI, שבמקום להמטיר תשובה מיידית, מתחיל בשאלות, ממש כפי שעושה רופא.

למה כל כך קשה לתאר בעיה רפואית?

בראיונות עם 33 משתתפים, החוקרים גילו תופעה שחוזרת על עצמה – אנשים מתקשים להסביר מה בדיוק מטריד אותם. אחד המשתתפים תיאר זאת כך: “אני פשוט זורק את כל המילים לשם ורואה מה חוזר”.

בלי רקע רפואי, קשה לדעת אילו פרטים באמת חשובים. האם הכאב מופיע לפני או אחרי אכילה? האם הוא מחמיר במהלך היום? רופא יודע לשאול את השאלות הנכונות אבל רוב הצ’אטבוטים לא. הם פשוט מחכים שתספקו להם את כל המידע מראש.

כשמשתתפים התנסו בצ’אטבוטים שכן שואלים שאלות, התגובה הייתה כמעט אחידה – הם העדיפו את מה שהחוקרים כינו “גישה של תשובה נדחית”. כלומר, המערכת לא ממהרת לספק תשובה אלא מבקשת תחילה להבהיר את התמונה. כפי שאמר אחד המשתתפים: “זה מרגיש יותר כמו לדבר עם רופא. זה גורם לי להרגיש בטוח יותר שהוא באמת מנסה להבין לפני שהוא עונה.”

כדי להבין באמת איך זה נראה בפועל, Google פרסמה סרטון הדגמה קצר מתוך ממשק ה־Wayfinding AI:

איך זה עובד?

Wayfinding AI מבוסס על מודל Gemini של Google ופועל לפי שלושה עקרונות פשוטים אך חכמים.

ראשית, בכל שלב המערכת שואלת עד שלוש שאלות ממוקדות כדי לצמצם אי-בהירות ולהבין טוב יותר את ההקשר. שנית, היא נותנת תשובת “מיטב המאמצים” (best-effort answer), תשובה זמנית המבוססת על המידע הקיים באותו רגע, ומדגישה שהיא עשויה להשתפר ככל שיתווספו פרטים נוספים.

לדוגמה, אם משתמש כותב “אני מרגיש סחרחורת כבר יומיים”, Wayfinding AI לא תמהר לקבוע שמדובר בוורטיגו, אלא תשיב: “בהתבסס על מה שסיפרת, ייתכן שמדובר בבעיה באוזן הפנימית או בלחץ דם נמוך. אוכל לדייק יותר אם תספר מתי זה קורה ובאילו מצבים.”

לבסוף, המערכת מסבירה למשתמש כיצד כל פרט חדש – זמן הופעת הסימפטום, גורמים מחמירים, או תסמינים נלווים – שיפר את איכות התשובה.

גם לעיצוב יש תפקיד משמעותי. הממשק מחולק לשני חלקים: בצד שמאל השיחה והשאלות, ובצד ימין המידע הרפואי. החלוקה הברורה הזו נולדה מתוך תובנה שהחוקרים זיהו – כששאלות קבורות בתוך טקסטים ארוכים, המשתמשים פשוט לא מבחינים בהן.

מה קרה כשבדקו את זה באמת

Google בחנה את Wayfinding AI בקרב 130 משתתפים אמריקאים בני 21 ומעלה, שאינם אנשי מקצוע בתחום הבריאות. כל משתתף התבקש להשתמש הן במערכת החדשה והן בגרסה הרגילה של Gemini כדי לחקור שאלה רפואית אמיתית שמעסיקה אותו, החל מכאבי צלעות וורטיגו, ועד עלייה מסתורית במשקל או טינטון.

Source: research.google | אילוסטרציה של מבנה המחקר.

התוצאות היו חד-משמעיות – המשתתפים העדיפו את Wayfinding AI כמעט בכל פרמטר, מתועלת ורלוונטיות, דרך התאמה אישית והבנת מטרות המשתמש, ועד נוחות השימוש והיעילות.

תרשים שפרסמה Google ממחיש היטב את פערי ההעדפות הללו בין שתי המערכות:

Source: research.google | העדפות המשתתפים בין Wayfinding AI ל- Gemini.

מעניין שגם משך השיחות השתנה – השיחות עם Wayfinding AI נמשכו בממוצע כמעט חמישה סבבים (4.96) של שאלות ותשובות, לעומת שלושה בלבד (3.29) במערכת הרגילה. במקום לראות בכך בזבוז זמן, המשתתפים דיווחו שהם מרגישים מעורבים יותר, כאילו המערכת באמת מקשיבה להם. בנוסף, כשה-AI שאל שאלות ממוקדות, המשתתפים סיפקו מידע מדויק ורלוונטי יותר, לעיתים כזה שלא היו חושבים להזכיר בכלל.

בתרשים הבא ניתן לראות את זרימת הדיאלוגים עם שני סוגי המודלים – הצ’אטבוט הבסיסי לעומת Wayfinding AI. הכחול מסמן את התשובות לשאלות הבהרה, שלב שהתרחש בתדירות גבוהה הרבה יותר בשיחות עם Wayfinding AI:

Source: research.google | תרשים של זרימת השיחות עם Wayfinding AI.

מה עדיין לא עובד

למרות ההצלחה, מדובר באב-טיפוס מחקרי בלבד ולא במוצר מוכן לשוק. Google לא הודיעה אם או מתי יושק לציבור. החוקרים מדגישים שהביצוע הוא הכול. ברגע שהשאלות מנוסחות בצורה גרועה, כללית מדי או מוצגות במיקום לא ברור, המעורבות של המשתמשים צונחת. גישת השאלות עובדת רק כשהשאלות באמת טובות, מדויקות ורלוונטיות.

למחקר יש גם מגבלות גיאוגרפיות ותרבותיות. הוא כלל רק משתתפים אמריקאים, ולכן לא ברור כיצד המערכת תתפקד במדינות אחרות, עם שפות, נורמות תקשורת והרגלי בריאות שונים.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציות עם AI ובניית בוטים וסוכנים

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

חיפוש רפואי חכם, רגיש ואישי

המחקר של Google הראה עיקרון פשוט אך משמעותי – כשבינה מלאכותית שואלת שאלות ממוקדות וחכמות, היא מספקת תשובות מדויקות ורלוונטיות יותר. זה לא קסם טכנולוגי, זו אותה מתודולוגיה שרופאים משתמשים בה כבר שנים – לשאול לפני שקובעים. הגישה הזו מתאימה במיוחד למי שמתקשה לנסח סימפטומים או מרגיש מוצף ממידע רפואי כללי. לעומת זאת, היא פחות תועיל בשאלות פשוטות וברורות, או למי שמעדיף תשובה מיידית ולא תהליך שיח.

האתגר האמיתי הוא לא בפיתוח המודל אלא בשמירה על איכות השיח והדיוק בשאלות בקנה מידה רחב. מספיק שאלה אחת לא מדויקת כדי לערער את תחושת האמון. המחקר הראה שזה אפשרי, אבל רק כשזה מבוצע היטב. בינתיים, מדובר עדיין באב-טיפוס מחקרי, אבל הכיוון ברור – בינה מלאכותית שמדברת איתכם, לא רק אליכם, עשויה להפוך את החיפוש הרפואי לחכם, רגיש ואישי הרבה יותר.