כתב העת המדעי "Nature" פרסם מחקר על מודל AI מתקדם לחיזוי סוכרת שפותח בשיתוף חוקרי "אנבידיה" בישראל.
מאמר שפורסם בכתב העת המדעי "Nature" מדגים כיצד GluFormer, מודל AI פורץ דרך, מאפשר חיזוי מדויק יותר של סוכרת ומחלות אחרות עד 12 שנים מראש. המודל פותח במסגרת שיתוף פעולה בין קבוצת המחקר של "אנבידיה" בישראל לחוקרים ממכון ויצמן, אוניברסיטת "MBZUAI" והסטארט-אפ הישראלי "Pheno.AI".
כתב העת המדעי Nature פרסם היום (ד׳, 14.1) מאמר על GluFormer, מודל בינה מלאכותית פורץ דרך שמשפר את היכולת לחזות, עד 12 שנים מראש, סיכון לסוכרת ולמצבים רפואיים מסכני חיים נוספים על סמך נתוני סוכר היסטוריים של מטופלים. GluFormer פותח בשיתוף פעולה בין חוקרים ממרכז מחקר ה-AI של אנבידיה בישראל, חוקרים ממכון ויצמן, הסטארט-אפ הישראלי Pheno.AI וארגונים אחרים. פרסום המאמר ב-Nature, לאחר שעבר ביקורת עמיתים, מהווה הכרה בחשיבותו המדעית.
GluFormer הוא מודל בסיס (Foundation Model) של בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) שאומן באמצעות למעלה מ-10 מיליון מדידות ממערכות לניטור רציף של גלוקוז (CGM – Continuous Glucose Monitoring) על מנת לחזות סיכון לסוכרת, למחלות לב וכלי דם ולמחלות נוספות. במסגרת המחקר, התחזיות של GluFormer התגלו כמדויקות יותר לטווח של עד 12 שנים, בהשוואה לכלים קליניים אחרים, בהם בדיקת הדם HbA1c הנחשבת כיום לסטנדרט לאבחון סוכרת.
האפשרות לחזות באופן מדויק יותר, וגם שנים רבות מראש, את הסיכון לחלות בסוכרת ומחלות נוספות עשויה לסייע לרופאים ולמטופלים לאמץ אסטרטגיות טיפול מונע מוקדם יותר, לחזות תגובה לתרופות וטיפולים במסגרת ניסויים קליניים, ולהפחית את ההשפעות הכלכליות של התמודדות עם סוכרת, שעשויים להגיע ל-כ-2.5 טריליון דולר ב-2030.
GluFormer מבוסס על ארכיטקטורת טרנספורמר שעומדת מאחורי מודלי שפה גדולים (LLMs) כמו GPT, Gemini, Claude, Nemotron ואחרים, והוא אומן על גבי תשתית בינה מלאכותית של אנבידיה באמצעות נתונים של 10,812 בני אדם, רובם אינם חולי סוכרת. הרצת המודל על נתונים שנמדדו לפני 12 שנים בקרב 580 מבוגרים העלה כי תחזיות המודל זיהו 66% ממקרי הסוכרת החדשים ו-69% ממקרי המוות ממחלות לב וכלי דם בקרב מטופלים שהשתייכו לקבוצת הסיכון הגבוהה ביותר.
המודל נבחן באמצעות 19 מאגרי מידע חיצוניים המייצגים מגוון אוכלוסיות, מכשירי מעקב ומצבים רפואיים. בבדיקות אלה, הציג המודל ביצועים עדיפים באופן עקבי על פני שיטות אחרות המבוססות על ניטור רציף של גלוקוז בחיזוי תוצאות קליניות הקשורות למגוון מדדים ומצבים בריאותיים, כגון הפרעות בשינה, שומן ויסצרלי, מחלות כבד, תפקודי כליה ורמות שומנים בדם.
״ההצלחה של GluFormer בחיזוי הסיכון לסוכרת ולמחלות נוספת ממחישה את הפוטנציאל המשמעותי של שילוב בינה מלאכותית במחקר רפואי״, אמר פרופ׳ גל צ'צ'יק, דירקטור בכיר ומנהל מרכז מחקר הבינה המלאכותית של אנבידיה בישראל. ״אנחנו מתקדמים לקראת עידן שבו מודלים מבוססי AI מאפשרים להפיק תובנות קליניות מנתוני מטופלים בהיקף חסר תקדים ולתמוך בקבלת החלטות רפואיות מדויקות יותר, כולל זיהוי מוקדם והתערבות שעשויים להפחית את הסיכון להתפתחות מחלות״.
״מודל GluFormer מבוסס על ארכיטקטורה של למידה עמוקה שעומדת בבסיסם של מודלי שפה ומחוללי תמונות וסרטונים – אלא שבמקרה הזה אימנו אותו באמצעות נתוני רמות סוכר של אלפי מטופלים כדי להפיק תובנות בעלות משמעות קלינית”, הוסיף גיא לוצקר, המחבר המוביל של המחקר, חוקר בינה מלאכותית ב-NVIDIA ודוקטורנט במכון ויצמן. ״הפרויקט מדגים כיצד ניתן לרתום טכנולוגיות בינה מלאכותית מתקדמות כדי להתמודד עם אתגרים רפואיים מורכבים ולתרום לשיפור הטיפול הרפואי של מיליונים״.
לכלי בינה מלאכותית כמו GluFormer יש פוטנציאל עתידי להתריע על סיכונים המשפיעים על מאות מיליוני אנשים שעשויים לפתח סוכרת. כיום, מחלת הסוכרת פוגעת בכ-10% מהאוכלוסייה העולמית, וחוקרים מעריכים כי עד שנת 2050 תוכפל השפעתה והיא תשפיע עלי חייהם של למעלה מ-1.3 מיליארד בני אדם ברחבי העולם. מדובר במחלה הנמנית בין עשר הסיבות המובילות בעולם לתמותה, והיא גורמת לסיבוכים משמעותיים בקרב חולים רבים כגון פגיעה בכליות, פגיעה בראייה ובעיות לב.
את המחקר והפיתוח של GluFormer, שבוצע על גבי תשתיות בינה מלאכותית של אנבידיה, הובילו פרופ' ערן סגל, מהמחלקה למדעי המחשב במכון ויצמן למדע ומבית הספר לבריאות ציבורית דיגיטלית באוניברסיטת MBZUAI, פרופ' גל צ'צ'יק, מנהל מרכז המחקר של אנבידיה בישראל וחבר סגל המחלקה למדעי המחשב באוניברסיטת בר אילן, ד״ר חגי רוסמן, מנהל צוות המחקר ב-Pheno.AI, ד״ר גל ספיר, חוקר בצוות מדעי הנתונים ב-Pheno.AI, ד״ר סמדר שילה, אנדוקרינולוגית ילדים בבית חולים שניידר וחוקרת באוניברסיטת תל אביב ומכון ויצמן למדע, אנסטסיה גודנבה, חוקרת במכון ויצמן, והחוקר המוביל, גיא לוצקר, חוקר ב-NVIDIA ודוקטורנט במכון ויצמן.
