שנקר ומכון ההנדסה הרפואית משלבים כוחות לקידום חדשנות בתחום הבינה המלאכותית הרפואית

שיתוף פעולה פורץ דרך: שנקר ומכון ההנדסה הרפואית משלבים כוחות לקידום חדשנות בתחום הבינה המלאכותית הרפואית

מכון ההנדסה הרפואית באוניברסיטת לורנס (HSLU), בשיתוף פעולה עם בית הספר להנדסה תעשייה וניהול בשנקר, עומד בחזית החדשנות בתחום הבינה המלאכותית בתחום הבריאות. שיתוף פעולה זה מתמקד בתכנון, פיתוח, הטמעה וביצוע ניסויים בטכנולוגיות בינה מלאכותית מתקדמות, כולל מודלים של למידת מכונה (ML), למידת מכונה אוטומטית (AutoML) ועוד. המטרה היא לשפר את יכולות הבינה המלאכותית בתחום הבריאות, ובכך לשפר את תהליכי קבלת ההחלטות ולהרחיב את הפונקציונליות של מערכות בינה מלאכותית בתוך המגזר.

שיטות בינה מלאכותית מיושמות באופן נרחב במגוון שירותים ויישומים, ובפרט בטכנולוגיה רפואית. התפשטות הנתונים, יחד עם הצורך לנקות את הנתונים מאנומליות, שגיאות, ערכים חסרים, הטיות ואי סדרים אחרים, מהווה אתגר משמעותי בניתוח נתונים באיכות גבוהה כדי להפיק תחזיות מדויקות. תהליך זה הופך לחשוב ביותר בתחום הבריאות, שם החלטות יכולות להציל חיים. בהקשר כזה, לכל קלט ושיטה המשמשים יכולה להיות השפעה עמוקה.

שיתוף הפעולה בין פרופ' ד"ר פביאן איל, ראש מרכז הכישורים למחקר חלל ביו-רפואי והנדסה רפואית, וינסנט סלבדור ממכון ההנדסה הרפואית, וד"ר עודד קורן, המוביל את התמחות "ניהול מערכות דיגיטליות" בשנקר, מוקדש להשגת התקדמות פורצת דרך בתחום הבינה המלאכותית. מטרותיהם כוללות חדשנות במודלים חדשים של בינה מלאכותית באמצעות יישום תחומי AutoML, כמו גם חקר יוזמות בתחום המחשוב הקוונטי. המטרה הסופית היא לשפר את ניתוח הנתונים ומודלי החיזוי באמצעות שיטות סיווג חדשניות, הליכי אשכול, פונקציונליות שילוב ועוד.

מאמץ שיתופי זה מאופיין בתכנון, הטמעה וניסוי עם מערכי נתונים מחקריים שונים כדי להעריך את היעילות וההתקדמות שמציעות טכניקות חדשות אלו בהשוואה לשיטות AI/ML המסורתיות הנמצאות בשימוש כיום. המטרה היא לשפר את תחזיות ותוצאות המודלים של AI/ML, ובכך לחזק את הביטחון בתהליכי קבלת ההחלטות בתחום הטכנולוגיה הרפואית. בסופו של דבר, יוזמה זו שואפת לפתח מודלים עדיפים של בינה מלאכותית המשרתים את הצרכים והשאיפות של קהילת הטכנולוגיה הרפואית, ומקדמים חדשנות ודיוק בתחום הבריאות.