"מכפיל כוח שלא ראינו מאז המצאת הגלגל": בכיר אנבידיה חושף את העתיד
סמנכ"ל הטכנולוגיות של אנבידיה, מיכאל כגן, מאמין שבינה מלאכותית תשנה לחלוטין את עולם הרפואה: מבדיקות גנטיות שיאפשרו לחזות מחלות, דרך רובוטים שיסייעו לצוותים הרפואיים ועד לבתי חולים וירטואליים. בריאיון מיוחד בוועידת Rambam Tomorrow של ynet ורמב"ם הוא מספר על המחקר שמובילה החברה בישראל ועל האתגרים שבדרך
בשיתוף הקריה הרפואית רמב"ם
איך ייראו בתי החולים בעוד עשר או עשרים שנה? אם תשאלו את מיכאל כגן, סמנכ"ל הטכנולוגיות של אנבידיה (Nvidia), התשובה כוללת הרבה יותר בינה מלאכותית, רובוטים ואפילו בתי חולים וירטואליים, שיאפשרו לחולים לקבל טיפול והשגחה מבלי לצאת מהבית. בריאיון שהתקיים במסגרת ועידת החדשנות של המרכז הרפואי רמב"ם, הציג כגן את חזונו לעתיד הרפואה, שבו מחשבים יוכלו לנתח את הגנום האנושי ולסייע בחיזוי מחלות עוד לפני שהן מתפתחות.
אנבידיה, שהפכה לאחת החברות המשפיעות ביותר בעולם בזכות השבבים שלה, נמצאת כיום בלב מהפכת הבינה המלאכותית. החברה מספקת את התשתיות שעליהן מאומנים ומופעלים חלק גדול ממודלי ה-AI המתקדמים בעולם, וכעת היא מנסה להרחיב את השימוש בטכנולוגיה גם לתחומים כמו רפואה, ביולוגיה ופיתוח תרופות.
"אנחנו מספקים את תשתית ה-AI פחות או יותר לכל העולם, ואנחנו מאוד גאים בזה", אמר כגן. לדבריו, המהפכה החלה כאשר חוקרים גילו שאפשר להשתמש במעבדים גרפיים (GPU), שתוכננו במקור לעיבוד תמונה, כדי לבצע את החישובים המורכבים שנדרשים להפעלת רשתות נוירונים.
כיום, אנבידיה כבר אינה מסתפקת באספקת שבבים בודדים. החברה ושותפותיה בונות מערכות ענק, הכוללות מאות אלפי ואפילו מיליוני מעבדים גרפיים, במה שכגן מכנה "מפעלי AI". לדבריו, בניגוד לחוות השרתים המסורתיות, שתפקידן לספק משאבי מחשוב, המפעלים החדשים נועדו להפוך כמויות עצומות של נתונים לתובנות.
"בעתיד נדע לא רק מה יש לאדם, אלא גם מה עלול לקרות לו"
אחד התחומים שמסקרנים במיוחד את כגן הוא הביולוגיה החישובית, תחום שמשלב בין מדעי המחשב, מתמטיקה וביולוגיה, במטרה להבין תהליכים ביולוגיים באמצעות ניתוח כמויות גדולות של מידע. "אם הייתי מתחיל ללמוד היום, הייתי הולך ללמוד ביולוגיה חישובית", אמר. "זה בעצם להבין את השפה של בני האדם. לא השפה שאנחנו מדברים, אלא איך האדם בנוי".
לדבריו, היכולת לנתח מידע גנטי באמצעות בינה מלאכותית עשויה לשנות באופן יסודי את האופן שבו רופאים מאבחנים מחלות ומטפלים בהן. במקום להסתפק בזיהוי בעיות רפואיות קיימות, מערכות AI יוכלו בעתיד לסייע בזיהוי מוקדם של סיכונים ובמניעת מחלות.
"בינה מלאכותית היא מכפיל כוח שלא ראינו כמותו מאז המצאת הגלגל", אמר כגן. "האנושות לאורך כל הדרך בנתה כלים כדי להגביר את היכולות הטבעיות שלה. בינה מלאכותית מאפשרת לתת למחשב לעשות את הדברים השגרתיים ולהכין את המידע, ואז הרופא יכול לקבל את ההחלטות ולעזור למטופל להחלים, או אפילו יותר טוב, להימנע מלהיות חולה".
החזון הזה כבר מתחיל לקבל ביטוי בפעילות של אנבידיה בישראל. לפני כשנה הקימה החברה בארץ קבוצה בשם Applied AI Architecture, שעוסקת בפיתוח כלי בינה מלאכותית למחקר מדעי ורפואי.
לדברי כגן, הרעיון להקים את הקבוצה נולד בעקבות פגישה מקרית עם פרופסור מבית החולים שיבא. "הייתה לי פגישה עם פרופ' רחבי משיבא לפני קצת יותר משנה, והוא שאל אותי איך הוא יכול להיעזר בבינה מלאכותית כדי ללמוד על הגנום האנושי. אמרתי שזו הזדמנות, נקים קבוצה. ואאכן הקמנו קבוצה".
מאז, לדבריו, הקבוצה מקבלת פניות מגורמים רבים בתחום הרפואה. אלא שמטרתה אינה רק לסייע לחוקרים להשתמש בכלים הקיימים של אנבידיה, אלא לפתח יחד איתם מודלים חדשים שיאפשרו להבין טוב יותר את המידע הגנטי.
כגן העריך כי בעתיד הלא רחוק, בדיקות גנטיות יהפכו לחלק משמעותי הרבה יותר מהרפואה השגרתית. "אדם יגיע לקופת חולים או לבית חולים, וכמו שהיום עושים בדיקת דם ואומרים לו מה יש ומה אין, בעתיד הוא יוכל לתת דגימת DNA ויגידו לו גם מה עלול להיות, ולא רק מה יש".
עם זאת, מדובר עדיין בחזון שאפתני. היכולת לחזות מחלות על בסיס מידע גנטי בלבד מוגבלת, בין היתר משום שמחלות רבות מושפעות גם מגורמים סביבתיים, מאורח חיים ומתהליכים ביולוגיים מורכבים. גם כאשר מזוהה סיכון גנטי למחלה, אין פירוש הדבר שהיא בהכרח תתפתח.
מידע הוא הנפט החדש
אנבידיה פועלת גם להאצת פיתוח תרופות באמצעות בינה מלאכותית, תחום שבו חברות טכנולוגיה וחברות תרופות משקיעות משאבים גדולים בניסיון לקצר את תהליכי המחקר והפיתוח שלהן.
לדברי כגן, קבוצת ה-AI הישראלית משתתפת גם בפעילות של מעבדת הבינה המלאכותית שעל הקמתה הכריזה החברה בתחילת השנה. במסגרת שיתופי הפעולה האלה, אנבידיה מביאה את הידע שלה בבניית תשתיות AI, באימון מודלים ובהפעלתם, בעוד שהשותפים מעולם הרפואה מספקים את המומחיות המדעית ואת המידע הרפואי.
"במאה ה-20 הנפט היה המשאב הכי חשוב, ובמאה ה-21 הדאטה הוא המשאב הכי חשוב", אמר כגן. לדבריו, המטרה היא לקחת כמויות עצומות של נתונים, לעבד אותם ולהפיק מהם תובנות שיסייעו לחוקרים ולרופאים.
"במאה ה-20 הנפט היה המשאב הכי חשוב, ובמאה ה-21 הדאטה הוא המשאב הכי חשוב"
הוא התייחס גם לעומסים במערכת הבריאות הישראלית ולמחסור בכוח אדם רפואי, וטען כי הבינה המלאכותית יכולה לסייע בהתמודדות עם האתגרים הללו. "אם יש לי מחסור בכוח אדם, הדבר הראשון שאני רוצה הוא להיעזר כמה שיותר בבינה מלאכותית, כי היא יכולה לעזור לי לעשות את העבודה בצורה מהירה ויעילה יותר", הסביר.
כדוגמה הביא כגן דווקא את פעילותה של אנבידיה עצמה. לדבריו, החברה כבר משתמשת בבינה מלאכותית בתהליכי תכנון השבבים שלה, עד כדי כך שחלק מהפיתוחים הנוכחיים לא היו אפשריים בלעדיה. "מה שאנחנו מתכננים היום לא יכולנו לעשות בכלל בלי להיעזר ב-AI. אני חושב שכבר עכשיו זה נכון לרפואה, ובעתיד זה יהיה עוד יותר משמעותי. הבינה המלאכותית תהיה עוזר של הרופא".
ומי יהיה אחראי כשהבינה המלאכותית תטעה?
אחת השאלות המרכזיות סביב כניסת הבינה המלאכותית למערכת הבריאות היא מידת האמון שאפשר לתת בה. מודלים של AI עדיין עלולים לייצר מידע שגוי, להציג מסקנות לא מבוססות ואף להמציא עובדות, תופעה בעייתית במיוחד כאשר מדובר בהחלטות שמשפיעות על חיי אדם.
כגן אינו מתעלם מהסיכון הזה, אבל מדגיש כי האחריות הסופית צריכה להישאר בידי בני האדם. "בסופו של דבר ההחלטה היא של אדם ושל רופא", אמר. "מה שבינה מלאכותית תעשה הוא להנגיש את המידע בצורה כמה שיותר נוחה".
לדבריו, השימוש במודלים כאלה מחייב חשיבה ביקורתית. "מודל AI יכול להגיד משהו לא נכון. המשמעות היא שצריך לדעת להתייחס בצורה ביקורתית למה שמודל אומר לך. דרך אגב, כמו שאנחנו צריכים להתייחס בצורה ביקורתית למה שאדם אומר. גם אדם יכול להגיד דברים לא נכונים".
כגן הדגיש כי נושא הבטיחות נמצא בלב תהליכי הפיתוח של אנבידיה, וכי ככל שטכנולוגיות AI הופכות ממערכות ניסיוניות למוצרים שנמצאים בשימוש יומיומי, כך גדלה החשיבות של בדיקות אמינות ובטיחות. "אנחנו עוברים מהצגה של טכנולוגיה, שזה 'וואו', למוצר. כשעושים מוצר, צריך לוודא שהוא עומד בכל מיני דרישות, כולל דרישות בטיחות", הסביר.
רובוטים במסדרונות ובית חולים בתוך הבית
אבל מבחינת כגן, העתיד של הבינה המלאכותית אינו מסתכם בתוכנות ובצ'אטבוטים. אחד הכיוונים המרכזיים שבהם אנבידיה משקיעה הוא Physical AI, בינה מלאכותית שפועלת בעולם הפיזי באמצעות רובוטים ומכונות אוטונומיות.
"אנחנו עוברים עם מודלי ה-AI מהעולם הדיגיטלי לעולם הפיזי", אמר כגן, והביא כדוגמה את המכוניות האוטונומיות שכבר פועלות ברחובות סן פרנסיסקו. לדבריו, אחד האתגרים הגדולים בפיתוח רובוטים הוא הצורך לאמן אותם להתמודד עם מגוון עצום של מצבים, לרבות כאלה שמתרחשים לעיתים נדירות או מסוכנים מדי לניסוי בעולם האמיתי.
לשם כך, אנבידיה מפתחת סביבות סימולציה שמאפשרות לרובוטים ללמוד כיצד לפעול בלי לסכן אנשים. "הרובוט יכול לחוות סיטואציות שלא קורות לעיתים קרובות מספיק, או סיטואציות מסוכנות. אבל כל עוד זה בסימולציה, זה לא נורא. כך הוא לומד להיות רובוט ולומד להיות בטוח יותר".
עם זאת, גם אימון בסימולציה אינו מספיק לבדו. כגן הדגיש כי רובוטים שפועלים בקרבת בני אדם יידרשו למנגנוני בטיחות נוספים, לא רק ברמת התוכנה אלא גם ברמה הפיזית. השאיפה, לדבריו, היא שבתי החולים העתידיים ישלבו יותר ויותר מערכות רובוטיות שיוכלו לבצע משימות שגרתיות, בעוד שאנשי הצוות הרפואי יתמקדו בטיפול בחולים.
אלא שהחזון שלו הולך צעד נוסף קדימה: הוא מעריך שבעתיד גם ההגדרה של בית חולים עשויה להשתנות. "אני חושב שבית חולים יכול להיות משהו הרבה יותר וירטואלי", אמר, תוך שהוא מסייג כי מדובר בהערכה אישית ולא בתוכנית מגובשת. "אם צריך להשגיח על חולה, אפשר להשגיח גם מהבית. פשוט צריך שיהיה ציוד מתאים ויכולת להגיב בזמן אמת אם קורה משהו".
במילים אחרות, במקום שכל מטופל יידרש להגיע למוסד רפואי לצורך השגחה, חלק מהטיפול והניטור יוכלו להתבצע בביתו, באמצעות חיישנים, מערכות AI וציוד רפואי מחובר. "חלק מבית החולים בעצם יהיה בבית", סיכם כגן.
ומה לגבי הסטארטאפים הישראליים?
לסיום התייחס כגן גם לתעשיית הסטארט אפ הישראלית ולפוטנציאל שלה בתחום הבינה המלאכותית הרפואית. הוא נמנע מלציין חברה מסוימת, אך הדגיש כי אנבידיה פועלת באמצעות תוכנית Inception שלה לתמיכה ביותר מ-1,300 סטארטאפים בישראל.
לדבריו, החברה מסייעת לסטארטאפים באמצעות ידע מקצועי, גישה לטכנולוגיות ולעיתים גם תמיכה כספית. כגן הוסיף כי ישראל ממשיכה לבלוט בריכוז הגבוה של חברות סטארט-אפ ביחס לגודל האוכלוסייה, והעריך כי המפגש בין היכולות הטכנולוגיות המקומיות לבין עולם הרפואה עשוי להוביל לפריצות דרך משמעותיות.
אם התחזיות שלו יתממשו, הבינה המלאכותית לא תסתפק בסיוע לרופאים לנתח בדיקות או לכתוב סיכומים רפואיים. היא עשויה לשנות את הדרך שבה מחלות מתגלות, את האופן שבו מפתחים תרופות, ואפילו את השאלה היכן אנחנו מקבלים טיפול רפואי.