// תוכן עניינים
במשך כמה ימים בבית החולים קיבלו 13 חולי אפילפסיה התראות על התקפים בטלפון, והשיבו לכל אחת מהן בכן או בלא. הם הגיבו ליותר משני שלישים מהן. האלגוריתם אומן מחדש על התשובות הקצרות האלה, ובסימולציה מספר ההתראות השגויות שלו ירד בכ-80%. תוויות ממומחים ותיקים הוסיפו רק עוד 2%. אבל יש מלכוד: הגרסה החדשה לא זיהתה התקפים אמיתיים טוב יותר מהישנה.
כל המשתתפים שהו ביחידה לניטור אפילפסיה בבית החולים של אוניברסיטת פנסילבניה, ולכל אחד מהם הייתה אפליקציה בטלפון עם עוזר בינה מלאכותית מחובר ל-EEG שלו עצמו. העבודה של קבוצתו של הנוירולוג בריאן ליט התפרסמה ב-Nature Medicine ב-13 באוקטובר 2026. המחברים מגדירים אותה הוכחת היתכנות: המדגם זעיר, והכול התרחש בין כותלי בית החולים. את הפלטפורמה בנו דוקטורנטים להנדסה ביו-רפואית ממעבדתו של ליט, זאק גולדבלום והאואר שי.
המחלקה שבה כולם מחכים להתקף
אל יחידה כזו מאשפזים כדי שהחולה יחווה התקף בפיקוח, לא כדי לטפל בו. חולה מבלה כמה ימים תחת מצלמה, עם אלקטרודות על הראש, כדי שהרופאים יוכלו לתפוס התקף בהקלטה ולראות מאיפה הוא מתחיל. EEG, או אלקטרואנצפלוגרפיה, מתעד את הפעילות החשמלית של המוח, ובזמן התקף משתנה קצב הגלים על הגרף באופן שרופא מנוסה מזהה מיד. אחד עשר משתתפים נשאו אלקטרודות על הקרקפת ושניים בתוך המוח, לפי תיאור מערך הנתונים הפתוח .
תוכנת גלאי עוקבת אחרי ההקלטה. לעיתים קרובות היא מקפיצה אזעקת שווא, למשל כשמישהו מגרד את הראש או מתהפך בשינה והתנועה משאירה רעש על הגרף. אם קוראים אחות לכל אחת מהן, עד הערב כבר אף אחד לא מאמין להתראות.
בדרך כלל רופאים ומהנדסים מכווננים גלאי כזה לאדם מסוים, וזה לוקח חודשים של תכנות פנים אל פנים. הצוות של ליט הציע לשאול את מי שיודע בוודאות אם היה התקף. ההימור גבוה ממה שנדמה: לפי הערכת ארגון הבריאות העולמי, עד 70% מהחולים באפילפסיה יכלו לחיות בלי התקפים אילו אובחנו וטופלו כראוי. רישום מדויק של ההתקפים הוא נקודת המוצא של האבחנה הזאת.
שלושה כפתורים במקום חודשים של כוונון
הממצא העיקרי מסתתר בפעולה הצנועה ביותר. בכל פעם שהגלאי סימן התקף אפשרי, הטלפון שאל: האם זה באמת קרה? החולה יכול היה לענות כן, לא או לא בטוח. חולים השיבו ליותר משני שלישים מהשאלות, מדווח MedicalXpress .
התשובות האלה הפכו לרמזים לאלגוריתם, בדומה לכיתובים מתחת לתמונות שמלמדים רשת נוירונים לזהות חתולים. אחרי שהאומן מחדש עליהן, הגלאי הפיק בערך 80% פחות התראות מיותרות במהלך האשפוז. המספר הזה נובע מסימולציה: הצוות הריץ את ההקלטות שוב דרך המודל המאומן, בדיעבד, וספר כמה התראות היה מקפיץ. כך שאיך המערכת מתנהגת בזמן אמת עדיין שאלה פתוחה.
הגרסה החדשה נעשתה שקטה יותר, לא חדה יותר. היא הפסיקה להרעיש לשווא, אבל פספסה בדיוק כמו קודם התקפים אמיתיים.
מה אנשים שואלים את המוח של עצמם
האפליקציה עובדת בשני הכיוונים. החולה מקליד שאלה, וסוכן הבינה המלאכותית עונה מתוך הקלטת ה-EEG החיה, לפעמים עם גרף. מאחורי השיחה פעלה גרסה של GPT-4o-mini של OpenAI, שהגישה אליה נעשתה בערוץ פרטי שחוזה אוסר עליו לשמור נתוני חולים או להתאמן עליהם. כל הודעה, לשני הכיוונים, עברה בדיקת בטיחות אוטומטית, כותב Medical Economics .
רוב השיחות עסקו בהתקפים, בשינה, במצב הרוח ובאנרגיה. שאלה אופיינית: האם היה לי התקף בלילה? את רוב הדיבור עשתה המערכת עצמה, כ-69% מההודעות: התראות, סקרים שלוש פעמים ביום ותשובות. תשובה פשוטה הגיעה תוך כ-2 שניות, מהר יותר מהזמן שלוקח לאחות להגיע לחדר. שאלה שהכריחה את המערכת לחפור בהקלטת ה-EEG, כמו “כמה ישנתי?”, לקחה כ-9 שניות. חמישה מבין השלושה עשר שאלו מיוזמתם אם אפשר לקחת את המערכת הביתה. תשובת הצוות הייתה שעדיין לא, אבל לשם העבודה מתקדמת, נזכר גולדבלום בראיון ל-Medical Economics. רק חמישה משתתפים מילאו את שאלון השימושיות, ובממוצע נתנו לאפליקציה 83 נקודות מתוך 100.
// הניסוי במספרים
מדוע מכשירים רפואיים שותקים
ליט מנסח את הרעיון בפשטות: חולים מבינים לעיתים קרובות היבטים של המחלה שלהם שחיישנים אינם מסוגלים למדוד ישירות. אלה דבריו בהודעת אוניברסיטת פנסילבניה . אדם יודע שישן רע לפני התקף או שדילג על כדור. המכשיר רואה רק קו על גרף.
גם הערוץ בכיוון ההפוך כמעט אינו קיים. בארצות הברית אושרו לאפילפסיה שלושה התקנים מושתלים: גירוי עצב הוואגוס, גירוי עצבי מגיב (RNS) וגירוי מוחי עמוק. אף אחד מהם אינו יכול לחלוק מידע עם החולים בזמן אמת, כותבים המחברים. במילים אחרות, אדם יכול ללמוד משהו מהמכשיר שלו רק דרך רופא. ליט אומר זאת במפורש: בנתונים חבויים הרבה רמזים לאופן שבו התנהגות משפיעה על הבריאות, אבל לחולים אין כיום דרך ללמוד אותם ברגע האמת, כפי ש-NIH מצטט אותו .
איך המערכת בנויה
המערכת מורכבת משלושה חלקים. תוכנה קולטת ברציפות את האות מאלקטרודות ה-EEG. סביבת ענן מאובטחת, העומדת בכללי הפרטיות הרפואיים של ארצות הברית, מנתחת את ההקלטה כמעט בזמן אמת. החלק השלישי הוא אפליקציה בסמארטפון, שדרכה החולה שולח הודעות לסוכן הבינה המלאכותית, שעונה על שאלות ושולח גם התראות משלו. הקלטות המשתתפים זמינות באופן פתוח לחוקרים אחרים. העבודה ממומנת ב-Pioneer Award של NIH בסך 5.6 מיליון דולר, וגרסה מוקדמת שלה הופיעה בינואר 2026 כפרסום מקדים ב-medRxiv תחת כותרת נועזת עוד יותר: “An Implantable Device that Converses with Patients and Learns to Co-Manage Epilepsy”.
מה הניסוי עוד לא הוכיח
כ-50 מיליון בני אדם בעולם חיים עם אפילפסיה, לפי ארגון הבריאות העולמי . לכן מפתה לקרוא את העבודה הזאת כחדשות על טיפול. אבל היא עוסקת במשהו אחר. שלושה עשר חולים בילו כמה ימים בבית חולים אחד תחת פיקוח הצוות, והניסוי לא תוכנן כדי להראות אם יהיו להם פחות התקפים.
את זה יבדקו הניסויים הבאים, מחוץ לבית החולים, עם EEG זעיר-פולשני וחיישנים לבישים. הם ימנו את מה שחשוב בחיי היום-יום: באיזו תדירות מתרחשים התקפים וכמה הם חמורים, וכמה קריאות לאמבולנס וביקורים בבית חולים נדרשים. אחר כך המחברים רוצים להשתמש בדיאלוג מסוג זה כדי לכוונן אוטומטית גירוי מוחי עמוק במחלת פרקינסון. הם מאמינים שהוא יוכל לעזור גם לבעלי קוצבי לב ומשאבות אינסולין. הם מצפים שהרגולטורים יאשרו מערכות כאלה בשלבים, החל באלה שרק מייעצות ואינן מחליטות דבר בעצמן.
מכשירים כאלה אוספים שנים בשקט נתונים על הגוף. בניסוי הזה מכשיר שאל את בעליו מה קורה, ותשובות הבעלים הפכו אותו מדויק יותר.
