בקצרה
בינה מלאכותית ברפואה עובדת היום הכי טוב במשימות צרות ובדוקות היטב, במיוחד בהדמיה רפואית: רוב יותר מ-1,600 מכשירי הבינה המלאכותית ברשימה של ה-FDA האמריקאי מיועדים לרדיולוגיה [1]. ממוגרפיה בסיוע בינה מלאכותית גילתה יותר מקרי סרטן בניסוי גדול בשוודיה [3]. עם זאת, אנשים שהשתמשו בצ׳טבוטים כלליים לא זיהו מצבים רפואיים רלוונטיים טוב יותר מקבוצת ביקורת [5].
עיקרי הדברים
- ספירה של רשימת המכשירים מבוססי הבינה המלאכותית של ה-FDA, המעודכנת ל-4 בספטמבר 2026, מראה 1,614 רשומות, מהן 1,230 ברדיולוגיה [1].
- בניסוי MASAI, שבו השתתפו 105,934 נשים בשוודיה, בדיקות סקר בסיוע בינה מלאכותית גילו 29% יותר מקרי סרטן, בלי עלייה בתוצאות חיוביות כוזבות ועם 44% פחות קריאות של צילומי סקר [3].
- מודל נפוץ לחיזוי אלח דם (ספסיס) בבתי חולים החמיץ 67% ממקרי אלח הדם במחקר תיקוף חיצוני [4].
- במחקר אקראי מ-2026, הצ׳טבוטים לבדם זיהו מצבים רלוונטיים ב-94.9% מהמקרים, אבל אנשים שהשתמשו בהם עשו זאת בפחות מ-34.5% [5].
- ארגון הבריאות העולמי פרסם יותר מ-40 המלצות על מודלים רב-אופניים גדולים ברפואה, והזהיר מפני פלטים שגויים, מוטים או חלקיים ומפני הטיית אוטומציה [2].
- חיזוי מבנה חלבונים באמצעות בינה מלאכותית זכה בחלק מפרס נובל לכימיה לשנת 2024 [7].
בעמוד הזה 13 חלקים
- מה בינה מלאכותית יודעת לעשות ברפואה היום?
- איך משתמשים בבינה מלאכותית בהדמיה רפואית?
- היכן הבינה המלאכותית ברפואה נכשלה?
- האם צ׳טבוטים של בינה מלאכותית יכולים לתת עצות רפואיות אמינות?
- איך בינה מלאכותית עוזרת למחקר רפואי ולגילוי תרופות?
- מה הסיכונים העיקריים של בינה מלאכותית ברפואה?
- איך מוסדרת בינה מלאכותית ברפואה?
- איך מטופלים יכולים להשתמש בכלי בריאות מבוססי בינה מלאכותית בבטחה?
- מה צפוי בהמשך לבינה מלאכותית ברפואה?
- טעויות נפוצות
- שאלות נפוצות
- מילון מונחים
- מקורות
מה בינה מלאכותית יודעת לעשות ברפואה היום?
בינה מלאכותית ברפואה כוללת טכנולוגיות רבות, מתוכנה לניתוח תמונות בתוך סורק ועד צ׳טבוטים כלליים שעונים על שאלות בריאות. לפי הראיות שמסוכמות להלן, נכון ל-3 בנובמבר 2026, התוצאות החזקות ביותר מגיעות מכלים צרים שמבצעים משימה אחת מוגדרת בבירור ונבדקו ואושרו עבורה, והחלשות ביותר מגיעות מצ׳טבוטים כלליים שנותנים עצות ישירות למטופלים.
מנהל המזון והתרופות של ארצות הברית (FDA) מנהל רשימה ציבורית של מכשירים רפואיים מבוססי בינה מלאכותית שאושרו לשיווק בארצות הברית [1]. ספירה של הרשימה, שה-FDA מציין שהיא מעודכנת ל-4 בספטמבר 2026, מראה 1,614 רשומות, מהן 1,230 ברדיולוגיה, 154 בתחום הלב וכלי הדם ו-73 בנוירולוגיה [1]. לדברי ה-FDA, המכשירים האלה עמדו בדרישות הרלוונטיות שלפני השיווק, כולל בדיקה ממוקדת של בטיחות ויעילות [1].
ארגון הבריאות העולמי (WHO) מחלק את השימושים במודלים יוצרים חדשים יותר לחמישה תחומים: אבחון וטיפול קליני, שימוש בהנחיית המטופל כמו בירור תסמינים, עבודה משרדית ומנהלית כמו תיעוד ביקורים, הכשרה רפואית וסיעודית, ומחקר מדעי ופיתוח תרופות [2].
זהו מידע כללי ולא ייעוץ רפואי. החלטות לגבי הבריאות שלכם צריכות להתקבל יחד עם איש מקצוע מוסמך.
איך משתמשים בבינה מלאכותית בהדמיה רפואית?
לפי מספר המוצרים שאושרו, ההדמיה היא התחום שבו הבינה המלאכותית מבוססת ביותר: הרדיולוגיה מהווה כשלושה רבעים מהרשומות ברשימה של ה-FDA [1].
בדיקות סקר לסרטן השד
הראיות האקראיות המוכרות ביותר מגיעות מניסוי MASAI בתוכנית הסקר הלאומית של שוודיה, שנערך בארבעה אתרים בדרום-מערב שוודיה [3]. הוא הקצה באופן אקראי 105,934 נשים לבדיקת סקר בסיוע בינה מלאכותית או לקריאה כפולה רגילה בידי שני רדיולוגים [3]. מערכת הבינה המלאכותית, Transpara, מיינה את הבדיקות לקריאה יחידה או כפולה והדגישה ממצאים חשודים [3].
בקבוצה שנעזרה בבינה מלאכותית התגלו 338 מקרי סרטן (6.4 לכל 1,000), לעומת 262 (5.0 לכל 1,000) בקריאה הרגילה, יחס של 1.29 [3]. שיעור התוצאות החיוביות הכוזבות היה כמעט זהה, עם יחס של 1.01, והרדיולוגים ביצעו 61,248 קריאות של צילומי סקר במקום 109,692, ירידה של 44.2% [3]. המחברים הסיקו שהבינה המלאכותית תורמת לגילוי מוקדם של סרטן שד בעל משמעות קלינית [3]. הדוח הזה עסק בתוצאות משניות; התקציר שפורסם מתאר אותו כניתוח שהוגדר בפרוטוקול של זימונים חוזרים, גילוי, תוצאות חיוביות כוזבות ועומס עבודה [3].
התוצאה העיקרית של הניסוי, שיעור סרטני הביניים (סרטנים שאובחנו בין סבבי הסקר ושהסקר לא גילה), פורסמה ב-The Lancet ב-2026 [9]. שיעורי סרטני הביניים היו 1.55 לכל 1,000 משתתפות בסיוע בינה מלאכותית ו-1.76 לכל 1,000 בקריאה הרגילה, יחס של 0.88 שעמד במבחן אי-הנחיתות של הניסוי; הרגישות הייתה 80.5% לעומת 73.8%, והסגוליות הייתה 98.5% בשתי הקבוצות [9]. המחברים כתבו שאפשר לשקול הטמעה של סקר בסיוע בינה מלאכותית בפרקטיקה הקלינית [9].
בדיקות סקר לעיניים
הבינה המלאכותית יצאה גם מגבולות מחלקת הרדיולוגיה. ברשימה של ה-FDA מופיע IDx-DR, מכשיר רפואי לעיניים עם תאריך אישור של 11 באפריל 2018, וכן גרסאות מאוחרות יותר ומתחרים כמו EyeArt [1]. מאגר De Novo של ה-FDA מסווג את IDx-DR כמכשיר לגילוי רטינופתיה סוכרתית, שאושר באותו תאריך [10].
היכן הבינה המלאכותית ברפואה נכשלה?
לא כל כלי שנפרס באופן נרחב מתפקד כפי שהובטח. האזהרה הברורה ביותר מגיעה ממודלי חיזוי בבתי חולים, שמעריכים סיכונים כמו אלח דם (ספסיס), תגובה מסכנת חיים לזיהום.
ב-2021 ביצעו חוקרים ב-Michigan Medicine תיקוף חיצוני של Epic Sepsis Model, כלי קנייני שהוטמע באופן נרחב, על 27,697 מטופלים ו-38,455 אשפוזים [4]. הוא השיג שטח מתחת לעקומה (AUC, מדד לעד כמה מודל מבחין בין מקרים לבין מי שאינם מקרים, שבו 0.5 הוא מקריות ו-1.0 הוא מושלם) של 0.63 [4]. בסף ההתרעה שלו הוא לא זיהה 1,709 מטופלים עם אלח דם, 67% מהסך הכולל, ובה בעת הפיק התרעות עבור 18% מכלל האשפוזים [4]. המחברים הסיקו שלמודל יכולת הבחנה וכיול חלשות, ושהשימוש הנרחב בו מעורר חששות לגבי הטיפול באלח דם ברמה הארצית [4].
המחברים דיווחו גם שהביצועים האלה היו גרועים משמעותית מהנתונים שדיווחה מפתחת המודל [4], מה שמראה שתוצאות שמדווח מפתח אינן מבטיחות ביצועים במקום אחר. גם ארגון הבריאות העולמי ממליץ על ביקורות בלתי תלויות לאחר השחרור ועל הערכות השפעה בפריסות רחבות היקף, עם תוצאות מפולחות לפי מאפייני משתמשים כמו גיל, גזע או מוגבלות [2].
האם צ׳טבוטים של בינה מלאכותית יכולים לתת עצות רפואיות אמינות?
מודלי שפה גדולים משיגים כיום במדדי ידע רפואי ציונים ברמה שתואמת מעבר של בחינת הרישוי הרפואית בארצות הברית (USMLE), אבל אין פירוש הדבר שהם עוזרים לאנשים לקבל החלטות טובות לגבי התסמינים שלהם [5]. מחקר אקראי שנרשם מראש ופורסם ב-Nature Medicine ב-9 בפברואר 2026 בדק זאת ישירות [5].
חוקרים מאוניברסיטת אוקספורד ועמיתיהם נתנו ל-1,298 מבוגרים בבריטניה אחד מעשרה תרחישים רפואיים, שנוסחו על בסיס NICE Clinical Knowledge Summaries ופותחו יחד עם רופאי משפחה ורופאי טיפול נמרץ [5]. המשתתפים השתמשו ב-GPT-4o, ב-Llama 3 או ב-Command R+, או, בקבוצת הביקורת, בכל משאב שבו השתמשו בדרך כלל, בעיקר חיפוש באינטרנט [5].
- המודלים לבדם זיהו מצבים רלוונטיים ב-94.9% מהמקרים ואת דרך הפעולה הנכונה (disposition) ב-56.3% בממוצע [5].
- אנשים שהשתמשו במודלים זיהו מצבים רלוונטיים בפחות מ-34.5% מהמקרים ואת דרך הפעולה הנכונה בפחות מ-44.2% [5].
- קבוצת הביקורת הצליחה משמעותית יותר מקבוצות הצ׳טבוטים בזיהוי מצבים רלוונטיים [5].
המחברים איתרו את מקור הכישלונות באינטראקציה: המשתמשים השמיטו לעיתים קרובות פרטים מרכזיים כמו מיקום התסמינים או חומרתם, לא העבירו הצעות נכונות לתשובתם הסופית, וקיבלו עצות לא עקביות; בתרחיש שתיאר דימום במוח (דימום תת-עכבישי), משתמש אחד קיבל הנחיה לשכב בחדר חשוך, ואילו משתמש אחר עם תסמינים כמעט זהים קיבל הנחיה לפנות לטיפול דחוף [5]. הם הסיקו שאף אחד מהמודלים שנבדקו אינו מוכן לפריסה בטיפול ישיר במטופלים, וקראו לבדיקה שיטתית עם משתמשים אמיתיים לפני פריסה לציבור [5].
NIST, סוכנות התקנים של ארצות הברית, נותן את אותה אזהרה במונחים כלליים: סיכום בדוי (מומצא) של מידע על מטופל עלול להוביל רופאים לאבחנות או לטיפולים שגויים [6].
איך בינה מלאכותית עוזרת למחקר רפואי ולגילוי תרופות?
בינה מלאכותית משמשת גם במעבדה, לא רק במרפאה. פרס נובל לכימיה לשנת 2024 חולק בין דייוויד בייקר (David Baker), על תכנון חישובי של חלבונים, לבין דמיס הסאביס (Demis Hassabis) וג׳ון ג׳מפר (John Jumper) מ-Google DeepMind, על חיזוי מבנה חלבונים [7]. האקדמיה המלכותית השוודית למדעים ציינה שמודל הבינה המלאכותית שלהם, AlphaFold2, שהוצג ב-2020, שימש לחיזוי המבנה של כמעט כל 200 מיליון החלבונים שחוקרים זיהו, ושיותר משני מיליון אנשים מ-190 מדינות השתמשו בו [7].
האקדמיה ציינה שמבנה החלבון קובע את תפקודו, והביאה דוגמאות לשימושים כמו הבנת עמידות לאנטיביוטיקה ויצירת תמונות של אנזימים שמסוגלים לפרק פלסטיק [7]. ארגון הבריאות העולמי מונה מחקר מדעי ופיתוח תרופות, כולל זיהוי תרכובות חדשות, בין השימושים העיקריים של מודלים יוצרים ברפואה [2].
מה הסיכונים העיקריים של בינה מלאכותית ברפואה?
יתרונות שהוכחו עד כה
- שיעור גילוי סרטן גבוה יותר בבדיקות סקר בלי יותר תוצאות חיוביות כוזבות, ועומס קריאה נמוך יותר, בניסוי אקראי גדול [3].
- יותר מ-1,600 מכשירים מבוססי בינה מלאכותית שאושרו ברשימה של ה-FDA, שלדברי הסוכנות עמדו בדרישות שלפני השיווק [1].
- חיזוי מבנה חלבונים שבו השתמשו יותר משני מיליון אנשים מ-190 מדינות, וזכה להכרה בפרס נובל לכימיה לשנת 2024 [7].
- שיעור סרטני ביניים שאינו נחות ורגישות גבוהה יותר בניתוח העיקרי של אותו ניסוי סקר [9].
סיכונים שזיהו ארגון הבריאות העולמי ואחרים
- פלטים שגויים. ארגון הבריאות העולמי מזהיר שמודלים רב-אופניים גדולים עלולים להפיק אמירות שגויות, לא מדויקות, מוטות או חלקיות שעלולות לפגוע באנשים שמקבלים החלטות בריאותיות [2].
- הטיה. המודלים עשויים להיות מאומנים על נתונים באיכות ירודה או מוטים, כולל הטיה לפי גזע, מוצא אתני, מין, זהות מגדרית או גיל [2].
- הטיית אוטומציה. רופאים ומטופלים עלולים להתעלם משגיאות או להעביר החלטות קשות למערכת [2].
- ביצועים חלשים בעולם האמיתי. כלים עלולים לתפקד פחות טוב מחוץ לסביבה שבה פותחו, כפי שהראה מודל אלח הדם [4].
- פרטיות. חוקרים מסטנפורד מצאו ששש חברות מובילות לפיתוח צ׳טבוטים משתמשות כברירת מחדל בנתוני השיחות של המשתמשים לאימון המודלים שלהן, והזהירו מפני שיתוף נתונים ביומטריים ונתוני בריאות בידי משתמשים [8].
- אבטחה ונגישות. ארגון הבריאות העולמי מצביע גם על סיכוני אבטחת סייבר למידע על מטופלים ועל גישה לא שוויונית למערכות בעלות הביצועים הטובים ביותר [2].
איך מוסדרת בינה מלאכותית ברפואה?
ההסדרה תלויה במה שהתוכנה עושה. בארצות הברית, בינה מלאכותית שעונה על ההגדרה של מכשיר רפואי עוברת בדיקה של ה-FDA לפני השיווק, והסוכנות מפרסמת את המכשירים המאושרים שהיא מזהה [1]. ה-FDA מציין שהרשימה שלו אינה מקיפה, משום שהמכשירים מזוהים בעיקר באמצעות מונחים הקשורים לבינה מלאכותית בסיכומי האישור שלהם [1]. הוא גם אומר שיבחן דרכים לזהות ולתייג מכשירים שמשתמשים במודלי יסוד, כולל מודלי שפה גדולים (LLM) [1].
צ׳טבוטים כלליים שהציבור משתמש בהם לשאלות בריאות אינם ברשימה הזו, שכוללת מכשירים שאושרו לשיווק [1]. ארגון הבריאות העולמי ממליץ שממשלות יטילו על סוכנות רגולטורית קיימת או חדשה להעריך ולאשר מודלים רב-אופניים גדולים שמיועדים לשימוש רפואי, ככל שהמשאבים מאפשרים, ויעשו שימוש בחקיקה כדי להבטיח שמערכות כאלה עומדות בסטנדרטים אתיים ובסטנדרטים של זכויות אדם [2].
ארגון הבריאות העולמי מבקש גם מהמפתחים לשתף מטופלים ואנשי מקצוע בתחום הבריאות כבר מהשלבים המוקדמים של התכנון, ולבנות מודלים למשימות מוגדרות היטב עם רמת הדיוק והאמינות הנדרשת [2]. הכללים שונים ממדינה למדינה ומשתנים לעיתים קרובות; בדקו מול הרגולטור הלאומי לתרופות או למכשור רפואי מהן הדרישות העדכניות.
איך מטופלים יכולים להשתמש בכלי בריאות מבוססי בינה מלאכותית בבטחה?
- התייחסו לתשובות של צ׳טבוט כנקודת פתיחה, לא כאבחנה. במחקר מאוקספורד, אנשים שהשתמשו בצ׳טבוטים לא הצליחו יותר מקבוצת ביקורת בזיהוי מצבים רלוונטיים [5].
- אם אתם משתמשים בצ׳טבוט, מסרו מידע מלא, כולל היכן התסמינים, מה חומרתם ובאיזו תדירות הם מופיעים; פרטים חסרים היו סיבה מרכזית לכישלון [5].
- פנו לטיפול דחוף כשיש תסמינים של מצב חירום במקום לשאול צ׳טבוט; המחקר מצא עצות הפוכות בתרחישים כמעט זהים של דימום במוח [5].
- הגנו על נתוני הבריאות שלכם. הימנעו מהזנת רשומות רפואיות מזהות לצ׳טבוטים לצרכנים פרטיים, שמפתחיהם נוהגים להשתמש בנתוני השיחות לאימון כברירת מחדל [8].
- שאלו את הרופא שלכם אם נעשה שימוש בכלי בינה מלאכותית בטיפול בכם ואיך נבדקו התוצאות שלו, לאור האזהרה של ארגון הבריאות העולמי מפני הטיית אוטומציה [2].
מה צפוי בהמשך לבינה מלאכותית ברפואה?
המספר השנתי של האישורים עולה: ספירה של רשימת ה-FDA מראה 226 רשומות עם תאריכי החלטה ב-2023, 235 ב-2024 ו-335 ב-2025 [1]. ה-FDA גם אומר שיבחן דרכים לזהות ולתייג מכשירים שמשלבים מודלי יסוד, כולל מודלי שפה גדולים [1].
מה עדיין לא ודאי
- התוצאות ארוכות הטווח של סקר בסיוע בינה מלאכותית. הניתוחים של MASAI שפורסמו עוסקים בגילוי, בתוצאות חיוביות כוזבות, בעומס העבודה [3], בסרטני ביניים, ברגישות ובסגוליות [9]; תמותה מסרטן השד לא הייתה בין התוצאות שדווחו.
- האם אפשר להפוך צ׳טבוטים לבטוחים למתן עצות ישירות למטופלים. המחברים מאוקספורד מצאו שאף אחד מהמודלים שנבדקו לא היה מוכן, ושנדרשות בדיקות עם משתמשים [5].
- איך הכלים מתפקדים בבתי חולים ובאוכלוסיות שונות, דבר שארגון הבריאות העולמי רוצה למדוד באמצעות ביקורות בלתי תלויות [2], ושמחקר אלח הדם מראה שאי אפשר להניח אותו מראש [4].
התמונה הכוללת נכון ל-3 בנובמבר 2026: בינה מלאכותית היא כלי עזר מוכח במשימות מוגדרות ובדוקות בפיקוח מקצועי, ותחליף לא מוכח לרופא.
| שימוש | ראיות | ממצא |
|---|---|---|
| סקר ממוגרפיה (Transpara) | ניסוי אקראי, 105,934 נשים, שוודיה [3] | 6.4 לעומת 5.0 מקרי סרטן לכל 1,000; ללא שינוי בתוצאות חיוביות כוזבות; 44.2% פחות קריאות [3] |
| חיזוי אלח דם (Epic Sepsis Model) | תיקוף חיצוני, 38,455 אשפוזים [4] | AUC של 0.63; החמיץ 67% ממקרי אלח הדם [4] |
| צ׳טבוטים לבדיקת תסמינים בידי הציבור | מחקר אקראי, 1,298 מבוגרים בבריטניה [5] | המשתמשים זיהו מצבים רלוונטיים בפחות מ-34.5% מהמקרים [5] |
| חיזוי מבנה חלבונים (AlphaFold2) | פרס נובל לכימיה 2024 [7] | נחזו מבנים לכמעט כל 200 מיליון החלבונים המוכרים [7] |
| מכשירי בינה מלאכותית מאושרים (ארצות הברית) | רשימת המכשירים מבוססי הבינה המלאכותית של ה-FDA, מעודכנת ל-4 בספטמבר 2026 [1] | 1,614 רשומות, 1,230 ברדיולוגיה [1] |
טעויות נפוצות
להניח שצ׳טבוט שעובר בחינות ברפואה נותן עצות אישיות טובות
הדרך הנכונה: במחקר אקראי, משתמשי צ׳טבוטים זיהו מצבים רלוונטיים בפחות מ-34.5% מהמקרים [5].
להאמין שכל בינה מלאכותית רפואית אושרה על ידי רגולטורים
הדרך הנכונה: רשימת ה-FDA כוללת מכשירים מאושרים; צ׳טבוטים כלליים אינם ברשימה, והרשימה עצמה אינה מקיפה [1].
לסמוך על כלי בבית חולים רק משום שהוא נפוץ
הדרך הנכונה: Epic Sepsis Model, שהוטמע באופן נרחב, החמיץ 67% ממקרי אלח הדם בבדיקה חיצונית [4].
לשתף רשומות רפואיות מלאות עם צ׳טבוט לצרכנים פרטיים
הדרך הנכונה: כל שש חברות הצ׳טבוטים במחקר של סטנפורד השתמשו כברירת מחדל בנתוני השיחות לאימון המודלים שלהן [8]; הסירו פרטים מזהים או השתמשו בכלים שאושרו על ידי הצוות הרפואי.
לתת לתשובת הבינה המלאכותית להחליף שיקול דעת קליני
הדרך הנכונה: ארגון הבריאות העולמי מזהיר מפני הטיית אוטומציה, שבה שגיאות עוברות בלי שישימו לב אליהן; השאירו את האחריות להחלטות בידי איש מקצוע רפואי [2].
שאלות נפוצות
האם משתמשים היום בבינה מלאכותית בבתי חולים?
כן. ברשימת המכשירים המאושרים מבוססי הבינה המלאכותית של ה-FDA יש 1,614 רשומות, לפי ספירה המעודכנת ל-4 בספטמבר 2026, ורובן מיועדות לרדיולוגיה [1].
האם בינה מלאכותית מגלה סרטן טוב יותר מרופאים?
בניסוי MASAI, סקר בסיוע בינה מלאכותית יחד עם רדיולוגים גילה יותר מקרי סרטן מקריאה כפולה רגילה בידי רדיולוגים בלבד [3], עם רגישות גבוהה יותר ושיעור סרטני ביניים שאינו נחות [9]. הראיות תומכות בשימוש בבינה מלאכותית כדי לסייע לרופאים, לא כדי להחליף אותם.
האם כדאי להשתמש ב-ChatGPT כדי לבדוק את התסמינים שלי?
בזהירות. במחקר מ-2026, אנשים שהשתמשו ב-GPT-4o ובצ׳טבוטים אחרים לא הצליחו יותר מאלה שהשתמשו במשאבים הרגילים שלהם, והמחברים אמרו שאף מודל שנבדק אינו מוכן לטיפול ישיר במטופלים [5]. זה אינו ייעוץ רפואי; פנו לאיש מקצוע רפואי.
מילון מונחים
- מכשיר רפואי מבוסס בינה מלאכותית
- תוכנה או חומרה המשתמשת בבינה מלאכותית, שעונה על ההגדרה של מכשיר רפואי ואושרה על ידי רגולטור כמו ה-FDA [1].
- מודל רב-אופני גדול (LMM)
- מודל בינה מלאכותית יוצרת שיכול לקבל סוג קלט אחד או יותר, כמו טקסט, וידאו ותמונות, ולהפיק פלטים שאינם מוגבלים לסוג הקלט [2].
- AUC (שטח מתחת לעקומה)
- מדד לעד כמה מודל מבחין בין מקרים לבין מי שאינם מקרים, שבו 0.5 הוא מקריות ו-1.0 הוא מושלם; Epic Sepsis Model השיג 0.63 [4].
- הטיית אוטומציה
- הנטייה לקבל את הפלט של מערכת בלי לשים לב לשגיאות שלה, או להעביר אליה החלטות שאסור לה לקבל [2].
- דרך פעולה (disposition)
- הצעד הבא המומלץ למטופל, למשל אם לנוח או לפנות לטיפול דחוף, כפי שנמדד במחקר מאוקספורד [5].
מקורות
- Artificial Intelligence-Enabled Medical Devices US Food and Drug Administration; content current as of 2026-09-04, retrieved 2026-11-03 · 2026-09-04
- WHO releases AI ethics and governance guidance for large multi-modal models World Health Organization · 2024-01-18
- Screening performance and characteristics of breast cancer detected in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI) Hernstrom et al., The Lancet Digital Health 2025;7(3):e175-e183 (PubMed) · 2025-02-03
- External Validation of a Widely Implemented Proprietary Sepsis Prediction Model in Hospitalized Patients Wong et al., JAMA Internal Medicine · 2021-06-21
- Reliability of LLMs as medical assistants for the general public: a randomized preregistered study Bean et al., Nature Medicine 32(2):609-615 (PubMed Central) · 2026-02-09
- NIST AI 600-1: Generative Artificial Intelligence Profile US National Institute of Standards and Technology
- Press release: The Nobel Prize in Chemistry 2024 The Royal Swedish Academy of Sciences / Nobel Prize Outreach · 2024-10-09
- Be Careful What You Tell Your AI Chatbot Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) · 2025-10-15
- Interval cancer, sensitivity, and specificity comparing AI-supported mammography screening with standard double reading without AI in the MASAI study Gommers et al., The Lancet 2026;407(10527):505-514 (PubMed)
- De Novo Classification Request: IDx-DR (DEN180001) US Food and Drug Administration, De Novo database · 2018-04-11
תגובות
הערות מובילות