Google מקימה בסינגפור מרכז מחקר AI ומתחילה ניסויים במערכת הבריאות

Google הודיעה ב-29 באוקטובר על מרכז מחקר חדש בסינגפור שיתמקד במודלי AI בסיסיים וביישומים רפואיים. המרכז יעסיק חוקרים ומהנדסים מקומיים ויעבוד עם National University of Singapore ו-Nanyang Technological University. החברה מתכננת גם להרחיב את העבודה על MedGemma ומודלים פתוחים, עם דגש על שימוש שניתן להתאים לדרישות של אחסון ועיבוד נתונים מקומיים.

לצד המרכז, Google DeepMind ו-National University Health System מתחילות להעריך עוזר AI לרופאים. המערכת אמורה לסכם הנחיות רפואיות וספרות מקצועית ולעזור במענה לשאלות קליניות. לפי משרד הבריאות של סינגפור, ההערכה תתחיל בסימולציה ותישאר תחת פיקוח של רופאים לפני כל מעבר אפשרי לעבודה עם מטופלים.

תוכנית נוספת עם NHG Health עוסקת בבריאות האוכלוסייה. היא תשתמש בנתונים שעברו הסרת מזהים ובכלים גאוגרפיים כדי לבדוק אם אפשר לזהות סיכונים מוקדם יותר. HealthBot, שירות בריאות קיים של הקבוצה, אמור לקבל מאמן AI שיספק הנחיות מניעה ויפנה מקרים רגישים או דחופים לערוץ טיפול מתאים. גם כאן מדובר בתוכנית הערכה, ולא בשירות שהוכיח ירידה באשפוזים או שיפור בתוצאות רפואיות.

Google הודיעה גם על מענק של 7 מיליון דולר דרך Google.org ו-Google DeepMind לקואליציה אזורית שעוסקת בעתיד בריא יותר, ועל מיליון דולר ל-PathGen לפיתוח כלים לפתולוגיה. הסכומים והשותפויות מצביעים על השקעה בכמה שכבות של המערכת, ממחקר מודלים ועד תשתית קלינית. הם אינם מחליפים נתוני בטיחות, דיוק או השפעה על טיפול.

למה סינגפור מתאימה לניסוי כזה

מערכת הבריאות הציבורית בסינגפור מחברת בתי חולים, מרפאות ושירותים קהילתיים, ולכן אפשר לבדוק כלי לאורך תהליך טיפול ולא רק בחדר מעבדה. למדינה יש גם אוכלוסייה רב-אתנית ותשתיות נתונים מרכזיות. זה מאפשר לבחון אם מודל רפואי שנבנה על מידע רחב מתאים לאוכלוסיות אסייתיות ולשפות מקומיות, תוך שמירה על הנתונים בסביבה מוסדרת.

הגישה הרשמית מציבה תנאים ברורים. לפני פריסה נדרשת הערכה לפי המשימה, האוכלוסייה והסביבה; אחרי פריסה יש צורך בניטור, דיווח על תקריות ובדיקה של הסתמכות יתר מצד המשתמשים. הרופא נשאר אחראי להחלטה. עבור צוותי מוצר רפואי, זו דרישה לבנות מראש מסלול הסלמה, רישום החלטות ואפשרות לעצור את המערכת.

עדיין חסרים פרטים בסיסיים: לא פורסם אילו מודלים ייבדקו בכל תוכנית, כמה משתמשים ישתתפו, אילו מדדי בטיחות ודיוק ייקבעו או מתי יסתיים שלב הסימולציה. אין גם תוצאות שמראות כיצד העוזר מתמודד עם הנחיות סותרות, מידע חסר או קבוצות מטופלים שונות. המרכז והשותפויות פותחים מסלול מחקר מעשי, אך הצלחתו תימדד בנתונים שעדיין לא פורסמו.