"מה שמיוחד בישראל בכל הקשור לביצועים של בינה מלאכותית הם מאגרי נתונים שיש לקופות החולים. אלה מאגרים עם נתונים של מיליוני אנשים שנאסף במשך עשרות שנים. זה המאגר השני בגודלו בעולם. לנו יש הזדמנות להיות כלכלה חזקה בתחום הרפואי, רק בזכות המידע שיש לנו", כך אמרה היום ד”ר קירה רדינסקי, מדענית ראשית ב-ebay ישראל, בוועידת הדיגיטל של TheMarker.
עוד הסבירה רדינסקי כי "בנוסף, כחלק ממיזם ישראל דיגיטלית, יש לנו קישור לנתונים של כל בתי החולים. זה מידע שיכול לאפשר למצוא דפוסים ולבנות לפיהם נוסחה. למשל אין נוסחה ברורה כיצד ניתן לרשום תרופות לבעיית לחץ דם. כיום יודעים רק ב-47% מהמקרים איך להוריד לחץ דם ואנחנו בעזרת מערכת חדשה יודעים להגיע ליותר מ-70%. הכל על ידי הסתכלות על בדיקות לחץ דם פשוטות. כך גם לגבי סכרת".
לאתגרים שעומדים בפני העוסקים בבינה מלאכותית התייחסה רדינסקי ואמרה: "השינויים שקורים כל הזמן ובמקומות שונים ואנו עדיין לא תופסים הם אתגר שעומד בפני הבינה המלאכותית, ומקשה על האפשרות לחזות את העתיד על פי דפוסים מן העבר. למשל האלגוריתם שניסה לדעת בטוויטר מי נמצע בסכנה, ובפועל בהוריקן קטרינה בארה"ב אלה שבאמת היו בסכנה פשוט לא הייתה להם גישה לאינטרנט, כך שהאלגוריתם לא באמת יכול לתת לזה מענה".
עוד באתר:
"בנוסף, לאלגוריתמים אין שיקולים חברתיים, הם פשוט מנסים לזהות דפוסים ולתת תוצאות הכי מדוייקות. למשל, באחת האוניברסיטאות בנו אלגוריתם לקבלת סטודנטים, וסטודנט שהבין את האלגוריתם ידע שהוא צריך להצליח בשלושה מקצועות בלבד, ואת השאר אינו צריך להשקיע. בנוסף, האלגוריתם יכול לזהות אזורים או בתי ספר שהם נותנים תוצאות טובות יותר, והתוצאה תהיה שמיעוטים או אנשים ממקומות אחרים פשוט לא יוכלו להתקבל".
"אתגר נוסף זה מחסור של אנשים בעלי הכשרה בתחום המתמטיקה וההנדסה, יש מחסור של 150 אלף איש רק בארצות הברית לבדה, בתחומים האלה. אנו לא נצליח לספק כמות כזו של אנשי מקצוע. לכן הפתרון הוא אחר. במקום לייצר עוד אנשים שעוסקים בזה, צריך לייצר עוד טכנולוגיה שעושה באופן אוטומטי את העבודה הזו. טכנולוגיה שמריצה בעצמה נתונים ובודקת את התוצאות".
