האמת האובייקטיבית: למה בסרטן מתקדם, ה"מידע" שה-AI מוצא הוא רק 10% מהפתרון?

גם אם אתם יודעים להפעיל כלי AI בצורה מקצועית, בסוף אתם צריכים תרופה בווריד, לא רשימת תוצאות במחשב. הנה הניתוח שמסביר למה "גישה" (Access) חשובה יותר מ"מידע".

אנחנו חיים בעידן מדהים שבו חיפוש טיפול בסרטן עם AI הפך לנגיש לכל אחד. היום, כל אדם עם גישה ל-Claude או ChatGPT והבנה טכנולוגית, יכול לסרוק את ClinicalTrials.gov, לנתח מאמרים מ-PubMed ולקבל רשימה של טיפולים חדשניים. זו מהפכה שמחזירה את הכוח למטופל.

אבל אם נשים את הדברים על השולחן בצורה אובייקטיבית וקרה: המידע הזה הוא רק 10% מהפתרון.
ה-90% הנותרים הם המלחמה האמיתית: להפוך את המידע התיאורטי הזה לתרופה שנכנסת לגוף שלכם בבית החולים.

רבים שואלים אותנו: "אם ה-AI מצא לי את הניסוי, למה אני צריך את השירות של Trial-In Pharma?"
התשובה היא ש-AI הוא כלי מחקר מעולה, אבל הוא לא מנהל פרויקטים רפואי. הנה 4 הסיבות הלוגיות מדוע גם מומחה AI צריך גיבוי מקצועי:

1. הבעיה הקריטית של "הקשר רפואי" (Context)

ה-AI הוא אלוף בחיפוש מילות מפתח, אבל הוא חלש מאוד בלהבין התאמה קלינית.

נניח שה-AI מצא לכם 50 מחקרים קליניים שנראים רלוונטיים לסוג הסרטן שלכם. אונקולוג מנוסה שיעבור על הרשימה הזו, כנראה יפסול 48 מהם תוך דקות בודדות. למה?
כי מחקרים נפסלים על דקויות שה-AI מפספס: רמת המוגלובין ספציפית, סוג הטיפול הקודם שקיבלתם, או המיקום המדויק של הגרורות.

הערך שלנו: אנחנו מונעים מכם לרדוף אחרי "תקוות שווא". במקום לבזבז זמן יקר על 50 אפשרויות שרובן לא רלוונטיות בירוקרטית או רפואית, אנחנו מזקקים עבורכם את ה-2 שבאמת אפשר ליישם.

2. מידע הוא לא תרופה (הפער הלוגיסטי והכלכלי)

נניח שה-AI מצא את תרופת החלומות שנמצאת כרגע בטקסס או בגרמניה. מה עכשיו? ה-AI נעצר כאן.

• הוא לא יכול להרים טלפון: ה-AI לא יתקשר לחוקר הראשי (PI) בחו"ל וישכנע אותו לקבל חולה מישראל. זה דורש קשרים אישיים ו"נטוורקינג" רפואי שנבנה שנים.
• טיפולי חמלה: לעיתים התרופה קיימת אך לא מאושרת. כדי להשיגה נדרש מו"מ מול חברת התרופות. ה-AI יכול לנסח מייל, אבל הוא לא יודע מי באמת מקבל את ההחלטה בחברה ואיך ללחוץ עליו.
• החסם הכלכלי: כלי AI לא יודע לפתור בעיות מימון. המטופלת שלנו, קירה, הגיעה ללא ביטוח פרטי. במצב כזה ה-AI היה מרים ידיים. אנחנו ב-Trial-In Pharma עובדים מול עמותות, קרנות ותוכניות נגישות כדי להשיג את התרופות גם כשנראה שאין מימון. זהו עולם תפעולי מתיש ששום אלגוריתם לא יכול לבצע.

3. אמינות מול הרופא המטפל (המפתח לביצוע)

בסופו של דבר, אתם צריכים שהאונקולוג שלכם בבית החולים בישראל יסכים לתת את הטיפול או לשתף פעולה עם הבאתו.

המציאות: אם תגיעו לרופא עמוס עם דפים שהודפסו מ-ChatGPT, הסיכוי שהוא יתייחס לזה ברצינות הוא נמוך. הרופאים מוצפים במידע ולא תמיד סומכים על מקורות אינטרנטיים.

הערך שלנו: כשאנחנו מגישים דו"ח, הוא מגיע כ"מסמך חברה" מקצועי, המבוסס על סקירה מעמיקה ומוגש בשפה רפואית ("רופא לרופא"). החתימה המקצועית של Trial-In Pharma משנה את היחס של המערכת הרפואית והופכת את המידע ללגיטימי ובר-ביצוע בעיני הרופא המטפל.

4. גישה למאגרי מידע שאינם פתוחים ל-Web

כלי AI (גם המתקדמים ביותר) סורקים בעיקר את האינטרנט הפתוח.
לחברות מתמחות כמונו יש לעיתים גישה למקורות מידע נוספים: מאגרים בתשלום, מידע מכנסים רפואיים סגורים, ומידע על ניסויים בשלבי "Pre-recruitment" (לפני גיוס רשמי) שעדיין לא פורסמו בגוגל. ייתכן שהטיפול המציל שלכם נמצא בנתונים שה-AI שלכם פשוט לא מכיר כי הוא לא אומן עליהם.

לסיכום

אם המטרה שלכם היא רק לדעת מה קיים בעולם הרי כל אדם שמקצוען ב-AI יכול להגיע לתוצאות יפות לבד.
אבל, אם המטרה היא להשיג את הטיפול ולהכניס אותו לגוף הרי שפה ה-AI כרגע חסר תועלת כמעט לחלוטין.

השירות של Trial-In Pharma הוא לא "חיפוש בגוגל", אלא ניהול פרויקט רפואי-לוגיסטי.

אתם משלמים לנו כדי שנהפוך את ה-10% (המידע) ל-100% (טיפול בפועל).

זה תהליך שדורש בני אדם, קשרים, ניסיון בירוקרטי ויכולת להילחם עבורכם מול המערכת.

אל תישארו רק עם המידע. בואו נהפוך אותו לתרופה.