בינה מלאכותית... האם היא תוכל לרפא את כל המחלות?

Monday 05 May 2025 - 10:10

חסאביס, אזרח בריטי בן 49, הוא מנכ"ל חברת הבינה המלאכותית DeepMind של גוגל. הוא ועמיתו פיתחו את מודל הבינה המלאכותית AlphaFold2, שיכול לחזות את המבנים של כמעט כל 200 מיליון החלבונים הידועים המרכיבים תאים אנושיים. הישג זה זיכה את שני החוקרים בפרס נובל לכימיה בשנה שעברה.

חלבונים ממלאים תפקיד ביולוגי חיוני וחיוני בגוף האדם. אם יש פגם בייצורם, במבנה או בתפקודם, מחלות עלולות להופיע. בהתאם לכך, חסאביס מאמין שבינה מלאכותית תוכל לפתח תרופות הרבה יותר מהר מאשר כיום, ולוקח לה חודשים או רק כמה שבועות.

בתגובה לשאלה של סקוט פלי, מגיש חדשות CBS, בתוכנית "60 דקות", בנוגע לאפשרות לרפא את כל המחלות, אמר חסאביס: "זה בהישג יד, אולי אפילו בעשור הקרוב. אני לא רואה סיבה שזה לא יקרה".

מהפכה רפואית בזכות בינה מלאכותית

תקוותיו של דמיס חסאביס לרפא את כל המחלות בעזרת בינה מלאכותית אינן רחוקות מלהיות מושלמות. טכנולוגיות בינה מלאכותית כבר תרמו לטיפול במחלות רבות ולפיתוח של תרופות מסוימות.

קתרינה זייג, ביוכימאית ומדענית מחשבים ומנהלת המעבדה לשאלות אלגוריתמיות באוניברסיטה הטכנולוגית של ריינלנד-פאלץ בקייזרסלאוטרן-לנדאו, אמרה ל-DW כי הכרת המבנה התלת-ממדי של חלבון יכולה להוביל לעתים קרובות למסקנות לגבי תפקידו, מכיוון שעדיין איננו יודעים מה רוב החלבונים עושים בגוף האדם.

היא הוסיפה שאם נוכל להבין את מבנה החלבון ולנטר את השינויים המבניים שלו במחלות מסוימות, נוכל לפתח תרופה שתמנע מהחלבון לאמץ מבנה חריג שגורם למחלות.

למרות שבני אדם מסוגלים לחקור את מבנה החלבונים ושינויים בהם, הדבר דורש עבודת דוקטורט שנמשכת כשלוש עד חמש שנים, על פי צאייג. היא הוסיפה, "הבינה המלאכותית שהומצאה על ידי חסאביס היא מהפכה אמיתית".

פלוריאן גייסלר, חוקר במכון פראונהופר למערכות קוגניטיביות, מדגיש את תפקידה של בינה מלאכותית בשיפור אבחון מחלות, אך אומר ל-DW כי לעתים קרובות לא ניתן לצמצם את הגורמים למחלות למרכיב יחיד: חלבונים.

צאייג וגייזלר מסכימים גם שקבלת החלטות רפואיות תישאר בתחום אחריותם של בני אדם לפחות בעתיד הקרוב, במיוחד מאחר שמערכות בינה מלאכותית נותרות מסתוריות וקשות להבנה.

מוטציות גנטיות מסבכות את עבודתה של בינה מלאכותית.

פרופסור צאייג מאמין שלא ניתן יהיה לרפא את כל המחלות תוך עשר שנים, בשל הקושי לזהות את החלבונים הגורמים לכל מחלה. היא מוסיפה: "ישנן מוטציות המובילות למבנים תלת-ממדיים חריגים שעשויים להיראות סטטיסטית כגורם לתסמינים, אך למעשה אינם מזיקים".

אפילו אם יאושר שמבנה חלבון מסוים מוביל למחלה, מציאת התרופה המתאימה אינה קלה ודורשת זמן רב ומחקרים קליניים נרחבים על חולים.

היא מדגישה כי ריפוי מחלות ימשיך לדרוש משאבים כספיים משמעותיים, אפילו בעזרת בינה מלאכותית.

כיצד בינה מלאכותית עוזרת לרופאים כיום

אי אפשר להתעלם מהתפקיד המשמעותי שממלאות טכנולוגיות בינה מלאכותית בתחום הבריאות כיום. באבחון מבוסס הדמיה, בינה מלאכותית יכולה לזהות ביתר קלות שינויים פתולוגיים ולסייע בניתוח תגובות לוואי בלתי צפויות בעת שילוב של תרופות מרובות, על פי פלוריאן גייסלר.

בינה מלאכותית מפחיתה את העומס על מערכות הבריאות על ידי סיכום ראיונות עם מטופלים והכנת דוחות מובנים עבור חברות ביטוח בריאות, וחוסכת זמן וכסף.

למרות התמיכה המשמעותית שמספקת בינה מלאכותית בתחום הרפואה, צאייג מאמין שאבחון מחלות דורש דיוק ומומחיות מספיקים, שאינם זמינים במערכות בינה מלאכותית, שאי אפשר לאמת את קריטריוני האבחון שלהן. גייזלר מוסיף כי החלטות טיפול יישארו נחלתם של בני אדם בעתיד הקרוב, במיוחד מסיבות אתיות ומשפטיות.