מה AI לא מספר על בלוטת התריס?

AI בשירות המדע: המחקר של ד"ר יניב ועמיתיו בקבוצת Nature 

ד"ר יניב אינו רק משתמש בטכנולוגיה, אלא שותף פעיל בפיתוחה. במחקר פורץ דרך, שפורסם בכתב העת היוקרתי international journal of Obesity מקבוצת Nature, ד"ר יניב ועמיתיו פיתחו והציגו מודל בינה מלאכותית לניבוי סיכוני השמנה בקרב צאצאים, בין היתר על סמך תפקוד בלוטת התריס של האם וצריכת היוד שלה, תוך שילוב עם פרמטרים (מדדים) נוספים הקשורים לאם וליילוֹד. השימוש בבינה מלאכותית אפשר לו ולשאר החוקרים לנתח כמעט 90 מדדים שונים ולזהות כי רמות ההורמון החופשי FT3, לצד צריכת מזונות ספציפיים במחצית השנייה של ההיריון, קשורים לבריאות המטבולית (חילוף החומרים) של הילד דרך הסיכון לעודף משקל בגיל שנתיים. המודל השיג רמת דיוק גבוהה (0.743), מה שמדגים את כוחה של הטכנולוגיה כשהיא מיושמת בצורה מדעית ומבוקרת.

​

המכונה מול גורם אנושי מקצועי: מדוע הדיוק של ד"ר יניב יכול להיות קריטי במקרים מסויימים ?

בעוד שמנועי בינה מלאכותית מפיקים הצעות בשלל תחומים, הן לעיתים קרובות חסרות את ההקשר הרפואי המדויק ואף עלולות להטעות. מחקרים רפואיים חושפים כי יש מקרים שמנועים אלו נוטים לייצר "ציטוטים מפוברקים" ומתבססים על "מקורות מדעיים" שכלל אינם קיימים במציאות. במקביל, במחקר אחר התגלה שמנועים אלו מסוגלים "להזות" אבחנות רפואיות משכנעות ומפורטות על גבי בדיקות הדמיה שאפילו לא הוזנו למערכת (אפקט המיראז'). שילוב של שתי התופעות הללו מדגיש מדוע המלצות דיגיטליות אוטומטיות אינן תחליף ל'עין' קלינית של גורם אנושי מוסמך בעל רישיון ממשרד הבריאות. 

​​

אילו בדיקות מומלצות? הסבר

כיצד מאבחנים במהירות קשר בין תזונה לתת פעילות?