אנבידיה מפתחת בישראל מודל גנומי עם שיבא ומאונט סיני
לפי כלכליסט, קבוצת מחקר של אנבידיה בישראל מפתחת מודל בסיס גנומי עם שיבא ומאונט סיני ומתכננת לגייס עשרות חוקרים. זהו מחקר, לא טיפול מוכח.
אנבידיה מרחיבה את פעילות מחקר ה־AI בישראל לכיוון הרפואה והמדע: לפי חשיפת כלכליסט מ־23 בספטמבר, קבוצת Applied AI Architecture מפתחת מודל בסיס גנומי בשיתוף שיבא ו־Mount Sinai. הקבוצה מתכננת לגייס עשרות חוקרים נוספים בשנה הקרובה, אך הסיפור בשלב הזה הוא בניית יכולת מחקרית, לא טיפול חדש שכבר הוכיח את עצמו.
מה נחשף: קבוצת מחקר עם שותפים רפואיים
לפי כלכליסט, הקבוצה פועלת בישראל בהובלת ד״ר נתי דניאל, תחת משרד סמנכ״ל הטכנולוגיה של אנבידיה, מיכאל כגן. החיבור בין צוות מחקר מקומי, שיבא ו־Mount Sinai מציב במוקד פעילות שאינה מסתכמת בתשתיות מחשוב: פיתוח מודל שנועד לעסוק במידע גנומי. זו הרחבה של העיסוק המקומי של החברה ביישומים מדעיים ורפואיים של AI.
חשוב לדייק בתאריך: 23 בספטמבר הוא מועד החשיפה העיתונאית, ולא בהכרח היום שבו הוקמה הקבוצה או התחילה העבודה. נכון ל־24 בספטמבר 2026, התחקיר שסופק אינו כולל תאריך הקמה, מועד להשקת המודל או פירוט של שלבי הפיתוח. גם תוכנית הגיוס מתארת כוונה לשנה הקרובה, ולא עשרות משרות שכבר אוישו.
ההבחנה הזאת משנה את הדרך שבה צריך לקרוא את החדשות. אין כאן הודעה על מוצר שמפתח ישראלי יכול לחבר היום למערכת שלו, או על בדיקה שמטופל יכול להזמין. יש כאן דיווח על פעילות מחקרית ועל כוונה להרחיב אותה, עם שותפות רפואית מקומית בעלת משמעות לקהל הישראלי.
מהו מודל בסיס גנומי, ומה הוא לא
מודל בסיס גנומי נועד ללמוד דפוסים במידע גנטי, כדי שיוכל לשמש בסיס למשימות מחקר שונות. בדומה לרעיון הכללי של מודלי בסיס בתחומים אחרים, השאיפה היא לבנות יכולת שאפשר להתאים למספר שימושים, במקום לפתח מערכת נפרדת לכל שאלה. ההסבר הזה מתאר את הגישה המחקרית, ולא מפרט יכולות שהוכחו במודל שעליו דווח.
במחקר גנומי אפשר, למשל, לבחון קשרים בין הבדלים ברצף הגנטי לבין תהליכים ביולוגיים. אבל זיהוי דפוס אינו שקול להסבר סיבתי, ותחזית של מודל אינה הופכת אוטומטית להמלצה רפואית. כדי להתקדם לשימוש קליני נדרשות בדיקות מתאימות למשימה, לאוכלוסייה ולסביבת השימוש, לצד בקרה מקצועית. אלה עקרונות להערכת התחום, לא שלבים שידוע כי הקבוצה כבר השלימה.
מחקר אינו טיפול: בתחקיר לא הוצגו תוצאות קליניות, מדדי ביצוע של המודל או אישור לשימוש רפואי. אין בסיס להסיק מהשותפות שהמערכת כבר מאבחנת מחלות או משפרת טיפול בחולים.
גם עצם השותפות עם בתי חולים אינה מפרטת אילו נתונים משמשים לאימון, היכן הם נשמרים ומי רשאי לגשת אליהם. אין להסיק ממנה שמידע של מטופלי שיבא הועבר לאנבידיה. שאלות על מקור הנתונים, ההרשאות ואופן ההגנה עליהם יצטרכו לקבל תשובות נפרדות, אם וכאשר יפורסמו פרטי המחקר.
למה זה משנה לחוקרים ולעסקים בישראל
המשמעות המקומית הישירה ביותר היא תוכנית הגיוס. עבור חוקרי AI בישראל, הדיווח מצביע על כיוון תעסוקתי שמחבר למידת מכונה עם שאלות ביולוגיות ורפואיות. עם זאת, בלי רשימת משרות אי אפשר לקבוע אילו התמחויות נדרשות, האם נדרש רקע רפואי, או כיצד תתחלק העבודה בין פיתוח מודלים, תשתיות והערכה מדעית.
לחברות ישראליות בתחום הבריאות הדיגיטלית והביוטכנולוגיה, השותפות היא התפתחות שכדאי לעקוב אחריה, אך לא תשתית עסקית שאפשר להניח שכבר זמינה. בתחקיר לא נמסרו פרטים על API, רישיון, שחרור משקולות או מסלול גישה לחברות חיצוניות. לכן, החלטה לשלב את המודל במוצר תצטרך להמתין למידע על זמינותו ועל התאמתו למשימה.
- לחוקרים: לעקוב אחר פרסום תפקידים ותחומי התמחות, ולא להסתפק בכותרת על הרחבת הצוות.
- ליזמי בריאות: להבחין בין פוטנציאל לשיתוף פעולה עתידי לבין מוצר שאפשר לבדוק ולרכוש כיום.
- למערכת הבריאות: לבחון בעתיד את איכות הראיות, את ייצוג אוכלוסיית היעד ואת תנאי השימוש בנתונים.
- למטופלים: לא לראות בדיווח הודעה על טיפול זמין או סיבה לשנות החלטה רפואית.
המבחן יהיה באיכות הראיות, לא רק בגודל המודל
הערך של מודל גנומי ייבחן ביכולתו לסייע בשאלה מדעית מוגדרת. בין היתר, יהיה חשוב לדעת כיצד הוא מושווה לשיטות קיימות, האם נבדק על נתונים שלא נכללו באימון, והאם התוצאות נשמרות גם מחוץ לסביבת הפיתוח. אלה שאלות מהותיות במיוחד כאשר טעות עלולה להשפיע בהמשך על פרשנות רפואית.
השותפות היא החדשות היום; הוכחת התועלת הרפואית תהיה סיפור נפרד.
עבור שימוש עתידי בישראל, גם התאמה לאוכלוסיית היעד היא שאלה מעשית. תוצאה טובה על מאגר מחקר מסוים אינה מבטיחה אותה איכות בכל קבוצת מטופלים. יהיה צורך לבחון למי המודל מתאים, באילו מצבים הוא מתקשה וכיצד מוצגת אי־הוודאות שלו. אין בתחקיר מידע שמאפשר לענות על השאלות האלה לגבי הפרויקט הנוכחי.
מה לחפש בפרסום הבא
אבני הדרך שכדאי לעקוב אחריהן הן פרסום מחקר שמגדיר את משימות המודל, תיאור של שיטת ההערכה והבהרה לגבי גישה לחוקרים מחוץ לשותפות. גם פרטים על הגנת מידע ומנגנוני פיקוח יהיו חשובים להבנת הדרך האפשרית ממחקר לשימוש. אלה נקודות לבדיקה בהמשך, לא התחייבויות שפורסמו מטעם הקבוצה.
בינתיים, החשיפה מספקת תמונה ממוקדת: אנבידיה מקדמת בישראל מחקר AI רפואי ומדעי, עם מודל גנומי משותף לשיבא ול־Mount Sinai ותוכנית להרחבת צוות החוקרים. ההזדמנות המקומית היא להשתתף בפיתוח ידע וכלים חדשים; השאלה אם אלה יובילו לשיפור רפואי מוכח נשארת פתוחה. את המרחק בין שתי הנקודות יצטרכו לצמצם באמצעות מחקר ותוצאות, לא באמצעות עצם ההכרזה.
שאלות נפוצות
מה עושה קבוצת Applied AI Architecture של אנבידיה בישראל?
לפי דיווח כלכליסט מ־23 בספטמבר 2026, הקבוצה פועלת בתחום ה־AI לרפואה ולמדע ומפתחת מודל בסיס גנומי עם שיבא ו־Mount Sinai. היא מובלת בידי ד״ר נתי דניאל ופועלת תחת משרד סמנכ״ל הטכנולוגיה מיכאל כגן.
האם המודל הגנומי של אנבידיה ושיבא כבר משמש לטיפול בחולים?
התחקיר מתאר מחקר ארוך טווח, ולא טיפול רפואי שהוכח או כלי קליני שכבר הושק. אין בו תוצאות המאפשרות לקבוע שהמודל משפר אבחון או טיפול.
האם אנבידיה מתכננת לגייס חוקרי AI בישראל?
לפי הדיווח, קבוצת Applied AI Architecture מתכננת לגייס עשרות חוקרים נוספים בשנה הקרובה. בתחקיר לא נכללו רשימת משרות, דרישות קבלה או לוח זמנים מפורט לגיוס.
דרגו את הכתבה
הדירוג עוזר לנו לדעת מה שווה לכם.
תגובות