קשה לתאר את סבלם של החולים במחלות אוטואימוניות, מחלות שבהן תאי מערכת החיסון משתבשים, ובמקום לתקוף מחלות וזיהומים הם תוקפים את הגוף עצמו. אלה מחלות קשות, חשוכות מרפא ברובן ויותר מזה - קשה מאוד לזהות אותן. לפעמים עוברות שנים ארוכות מהרגע שהתופעות מתחילות ועד שהמחלה מזוהה. ועד אז? בדיקות אינסופיות, תרופות שלא עוזרות לכלום, הרבה סבל וייאוש.
אפשר לטפל בחולים במחלות אוטואימוניות, להפחית את התופעות הקשות ויש אפילו תרופות מתקדמות וביולוגיות שעושות נפלאות לחולים. אבל כדי להשתמש בהן צריך קודם כל לזהות את קיומה של המחלה. זו הסיבה שבגינה הטכנולוגיה שמפתחת חברת פרדיקטה מד (Predicta Med) עשויה להוות בשורה של ממש למיליוני חולים בעולם.
פרדיקטה מד פיתחה פלטפורמה מבוססת בינה מלאכותית, ראשונה מסוגה בעולם, שמסוגלת לאתר חולים במחלות אוטואימוניות ולהתריע על כך לרופא המשפחה שלהם, הרבה לפני שהוא או המטופלים שלו מודעים בכלל לקיומה של המחלה. כמו שורה של טכנולוגיות AI דומות, המערכת מבוססת על לימוד מכונה של כמויות דאטה עצומות עם נתוני כל החולים, וזיהוי מרכיבים בתוכן שמעידים על חשד למחלה אוטואימונית.
הפרוייקט הראשון של החברה מאמן את ה-AI לזהות את מחלת הצליאק. 83% מחולי הצליאק אינם מאובחנים לאורך זמן, לעיתים עד שש שנים ויותר. אפשר לזהות סימנים לצליאק בבדיקות דם או ביופסיה אבל קיימים יותר מ-400 סימפטומים למחלה ולרופא המשפחה יהיה קשה לזהות אותם.
"המחלות האלה הן מחלות מאתגרות. יש להן סימפטומים מאוד מבלבלים ויש מיס-דיאגנוזיס מאוד חמור שלהן", אומרת שלומית שטיינברג-קוך, מנכ"לית ומייסדת משותפת של החברה. "יכול להיות שרופא טוב יראה ילד קטן משלשל ועם חום ויגיד 'בואו נבדוק צליאק', למרות שזה לא תמיד קורה. אבל אשה שעברה הפלה - מי יחשוב שזה צליאק? או נער עם ADHD? אלה סימפטומים שונים ומגוונים".
שלומית שטיינברג-קוך, מנכ"לית ומייסדת משותפת: "המחלות האלה הן מחלות מאתגרות. יכול להיות שרופא טוב יראה ילד קטן משלשל ועם חום ויגיד 'בואו נבדוק צליאק'. אבל אשה שעברה הפלה - מי יחשוב שזה צליאק? או נער עם ADHD?"
וזה שורש הבעיה: כל עוד לא אותרה מחלה אוטואימונית, מי שיראה את המטופלים יהיה רופא משפחה. "עם כל הכבוד, הוא צריך להחזיק את כל ספר הרפואה במוח והוא לא תמיד חושב על המחלות האלה", היא אומרת. גם לרופאים ותיקים ובעלי ניסיון קשה לזהות כל סמפטום של צליאק, קרוהן, מחלת מעי דלקתית, טרשת נפוצה, זאבת, דלקת מפרקים שגרונית ודלקת שגרונית עורית, המחלות שהמערכת מאומנת לזהות.
"שים לב, זה יכול להיות זאבת"
וכאן נכנסת הבינה המלאכותית לתמונה. המערכת של פרדיקטה מד עובדת במקביל בשני כיוונים – זיהוי מאפיינים של המחלה על בסיס מחקרים וידע רפואי נצבר ואיתור חולים שהתיק הרפואי שלהם מעיד על קיומם של המאפיינים האלה. "הרבה חברות משקיעות 80% מהמאמץ בלמצוא את האלגוריתם הנכון ומתרכזות בזה. אנחנו משקיעים 80% מהאנרגיה שלנו בפיצ'רים הקליניים", אומרת שטיינברג-קוך, "העבודה שלנו הרבה יותר קלינית מעבודת מחקר אלגוריתמית רגילה".
הפלטפורמה שלך פרדיקטה מד מקבלת את נתוני החולים ממערכת הרשומות הרפואיות (EMR) של קופת החולים או בית החולים. אם היא נתקלת בחולה שהנתונים שלו מעידים על מחלה, היא מודיעה על כך ישירות לרופא המטפל. "המערכת שלנו היא כמו מומחה קטן שיושב לרופא המשפחה על הכתף ואומר לו – 'שים לב, זה יכול להיות זאבת'", היא אומרת.
שטיינברג קוך: "הארכיטקטורה של הפתרון שלנו מאוד מורכבת. הצלחנו להוכיח, שאנחנו יכולים לזהות מחלה אוטואימונית עד 4 שנים לפני רופא משפחה. תחשוב על ילד, שבמקום שנאפיין אותו בגיל 10, נאפיין אותו בגיל 6. יכולות להיות לזה השלכות על הגדילה שלו"
את פיתוח הבינה המלאכותית מוביל בני גץ, CTO ומייסד משותף של החברה. מדובר במערכת דיפ-טק משמעותית, שעושה שימוש ברשתות נוירונים, למידה מונחית עצמית, אלגוריתמים של NLP ויכולת להסביר את הממצאים של ה-AI. "גם הארכיטקטורה של הפיתרון שלנו מאוד מורכבת. היא נבנתה מכמה שכבות של לוגיקה, והיא מוגנת בפטנט", אומרת שטיינברג-קוך.
במבחנים שערכה החברה נמצא שהמערכת מפחיתה את שיעור החולים הלא מאובחנים מ-80% ל-10% בלבד, חדשות טובות לתשעה מכל עשרה חולים. "הצלחנו להוכיח, שאנחנו יכולים לזהות מחלה אוטואימונית עד ארבע שנים לפני רופא המשפחה", אומרת שטיינברג-קןך, "תחשוב על ילד, שבמקום שנאפיין אותו בגיל 10, נאפיין אותו בגיל 6. יכולות להיות לזה השלכות על הגדילה שלו ועוד".
"בחרנו בפינצטה את מס' 1 בכל תחום"
פרדיקטה מד הוקמה בינואר 2020 ע"י שלומית שטיינברג-קוך (CEO) ובני גץ (CTO). ובשנתיים שעברו מאז הצוות פיתח את המערכת וניהל שני פרוייקטים של POC, האחד עם נתונים של קופת חולים מכבי, והשני עם נתונים של 1.7 מיליון תיקי תביעות ביטוח רפואי שהגיעו מקרן ביטוח רפואי אמריקאית. הגירסה הסופית של המערכת מגיעה לשלב ההשקה בימים אלה, ובקרוב יתחילו פיילוטים, בין השאר עם בית החולים של סטנפורד בארה"ב.
כיום מועסקים בחברה שמונה עובדים במשרדי החברה ברמת גן, שלושה מהם רופאים. כמו כן היא נעזרת בשבעה יועצים רפואיים, מומחים לתחומים האוטואימוניים. "ממש בחרנו בפינצטה את מספר 1 בכל תחום", אומרת שטיינברג-קוך. החודש היא הצטרפה למחזור החדש של Intel Ignite, תוכנית הצמיחה לסטארט אפים של אינטל. החברה גם משתתפת בכנס Biomed Israel שמתקיים בשבוע הבא בתל אביב.
עד כה גייסה החברה כ-2 מיליון דולר. אחד המשקיעים הראשונים היה פרופ' משה שהם, מייסד מזור רובוטיקה ו- Diagnostic Robotics שעוסקת גם היא בדאטה רפואית. משקיעים נוספים היו פרופ' יוסי מטיאס, מנכ״ל מרכז המו"פ של גוגל בישראל וג'ק פרידמן, לשעבר מנכ״ל קרן הביטוח הרפואי האמריקאית Providence health plan. השתתפה גם קרן ICONYC Labs של אייל בינו וארי אבקסיס מניו יורק. גיוס הון נוסף, בסבב סיד, עומד בימים אלה לפני סגירה.
פרופ' שהם הוא לא רק משקיע בפרדיקטה מד. בנו, נדב שהם, היה חולה צליאק. הגורל רצה אחרת – נדב נהרג ברעידת האדמה בנפאל בשנת 2015. "פרדיקטה מד התחילה כסוג של פרוייקט הנצחה, שהפך לסטארט אפ"
פרופ' שהם הוא לא רק משקיע בפרדיקטה מד. בנו, נדב שהם, היה חולה צליאק. שלומית שטיינברג-קוך היתה בין חבריו הקרובים של נדב, והכירה את ההתמודדות שלו מול המחלה. הגורל רצה אחרת – נדב נהרג ברעידת האדמה בנפאל בשנת 2015. "פרדיקטה מד התחילה כסוג של פרוייקט הנצחה, שהפך לסטארט אפ", אומרת שטיינברג-קוך.
שטיינברג-קוך למדה הנדסה רפואית באוניברסיטת בן גוריון, הקימה סטארט-אפ ראשון לסיווג סוגי מלאנומה על בסיס ראיית מכונה ובינה מלאכותית ב-2012. הוא לא המריא והיא עברה לעבוד במזור רובוטיקה. אבל הרעיונות לשימוש בבינה מלאכותית לא חדלו לנקר בראשה. אחרי שמזור רובוטיקה נמכרה ל- Medtronicהיא חזרה לצליאק. בני גץ מגיע אחרי תחנות רבות בהייטק. האחרונה שבהן היתה CTO בחברת הסייבר KayHut, לפני כן בסמסונג אלקטרוניקה, אינטל, אלישרא ועוד.
מה התוכניות לשנה הקרובה?
שטיינברג-קוך: "אנחנו גדלים בצורה הדרגתית, מגייסים עוד אנשים. אנחנו לא מהחברות שמחר בבוקר יהיו להן 200 עובדים. אני אישית מאוד לא מאמינה בזה. אני מאמינה בצמיחה הדרגתית. עדיין שימור התחושה של משפחתיות בחברה".
לא יהיו אצלכם טיסות לאיים אקזוטיים?
"אנחנו חברה צנועה, אנחנו לא מחלקים טסלות לעובדים. אבל מחלקים המון תחושה של ערך ושל שליחות ואני חושבת שזה מה שמחזיק את העובדים שלי, ואלה האנשים שאני מביאה לחברה: אנשים שיעדיפו לתרום לאנושות יותר מלתרום עוד 24 טעמי גלידה".
אתם נכנסים לשוק תחרותי וצפוף בארה"ב, איך תעשו את השיווק?
"הלקוחות הפוטנציאליים שלנו הם בתי חולים, שזו לרוב מכירה ישירה. יש גם התחלה של שותפות עם פתרונות משלימים אחד את השני. אני באופן אישי מאוד מאמינה בגדילה תוך כדי שיתופי פעולה וזה חלק מהאסטרטגיה שלי. יש גם תחילת שיתופי פעולה עם מספר חברות ביטוח רפואי. מעבר לזה אנחנו בקשר עם מספר חברות פארמה, עשינו מחקר מאוד גדול עם חברת פארמה, אחת מחמש הגדולות בעולם, שהיה מוצלח ועכשיו אנחנו לקראת מחקר נוסף איתם".
"מבחינת חברות ביטוח, מה שמניע אותן זה לחסוך כסף. עד שמאבחנים חולה במחלה אוטואימונית, נגיד ארבע שנים שנים בממוצע - תחשוב על כמות הביקורים והאשפוזים והתרופות שלא עבדו והתדרדרות המחלה; המערכת שלנו מביאה חיסכון אדיר"
מה המודל העסקי שלכם?
"מכירת רישיון שנתי לבתי החולים ולמבטחים. מודל ה-ROI נשען על חיסכון בעלויות לאותם רופאים וגם על יצירת רווח. מבחינת חברות ביטוח, מה שמניע אותן זה לחסוך כסף. אם תחשוב על כל מה שקורה היום עד שמאבחנים חולה במחלה אוטואימונית, נגיד ארבע שנים שנים בממוצע, ותחשוב על כמות הביקורים והאשפוזים והתרופות שלא עבדו והתדרדרות המחלה - אז המערכת שלנו מביאה חיסכון אדיר לחברת הביטוח".
כמו בכל מערכת מבוססת דאטה, איך אתם שומרים על פרטיות המטופלים?
"אנחנו עושים אגרגציה של הדאטה מכל בתי החולים ומאמנים את המערכת על הדאטה הזה. מה שמותקן בכל בית החולים זו פלטפורמה, שבנויה מאלגוריתמים שרצים על הדאטה של בית החולים בלבד. הוא לא רואה דאטה של בית חולים אחר. אבל המערכת כבר למדה מבתי החולים האחרים והשתדרגה. וגם חשוב לציין שאנחנו עובדים על דאטה מותממת, לא חשופה, אין גישה לפרטים מזהים".
למה שלא תשתמשו במערכת גם לזיהוי מחלות נוספות?
"תיאורטית אפשר להרחיב את השימוש במערכת למחלות נוספות. אבל ההתמחות שיצרנו בשנתיים האלה, היא ספציפית למחלות אוטואימוניות שהן כאמור מחלות מאוד סבוכות. אני יכולה להגיד שאין לנו היום מתחרים ישירים, חברה שעושה את מה שאנחנו עושים, אז אנחנו ממש first to market. אני מקווה שזה לא יביא לי מתחרים, מה שאני אומרת עכשיו, אבל זה לא קל לעשות את זה. בחרתי בתחום אחלה קשה".