בינה מלאכותית בבריאות: כך ההייטק הישראלי גדל גם במשבר

93% מהסבבים של סטארטאפים ישראליים בשנה האחרונה כללו השתתפות של קרנות הון־סיכון זרות. זה נתון שמספר סיפור גדול יותר מהון: הוא מצביע על כך שבזמן של אי־ודאות, ישראל לא “עוצרת לשנייה” — היא פשוט משנה מצב עבודה.

ואם יש תחום שבו השינוי הזה מורגש במיוחד, זה בינה מלאכותית בתחום הבריאות והביוטכנולוגיה. דווקא תחת לחץ, כשהמערכת הרפואית צריכה להיות יעילה יותר, מדויקת יותר ומותאמת יותר למחסור בכוח אדם ולעלויות עולות—AI הופך מ”נחמד שיש” לתשתית.

הפוסט הזה הוא חלק מסדרת “בינה מלאכותית בתעשייה וייצור מתקדם”, והוא מחבר את אותו DNA ישראלי של סיכון מחושב, עבודה עם נתונים ותפעול בקצב גבוה — אל המקום שבו זה נוגע לנו הכי: בריאות, תרופות ומכשור רפואי.

החוסן הישראלי: לא “למרות” המשבר — אלא דרכו

הנקודה המרכזית היא פשוטה: הייטק ישראלי יודע לייצר המשכיות תפעולית בזמן חירום, וזה מתורגם ליתרון תחרותי אמיתי.

מנהיגים בתעשייה מתארים את זה כתרבות של חיים בתוך סיכון. זו לא רומנטיקה. זו מיומנות ארגונית: צוותים מסתגלים, מחפים על חסרים, משנים סדרי עדיפויות וממשיכים לבצע. במילים אחרות — מה שבמפעל חכם נקרא resilience engineering, קורה כאן באופן טבעי.

למה זה קריטי דווקא ל-AI רפואי?

AI בבריאות תלוי בשלושה דברים שקשה לייצר “על אוטומט”:

1. נתונים איכותיים ומתויגים (קליני, הדמיה, מעבדה, עולם אמיתי)
2. שיתופי פעולה (בתי חולים, קופות, פארמה, רגולציה)
3. מחויבות לטווח ארוך — כי פיתוח רפואי לא נגמר בגרסת 1.0

כשמערכת שלמה נמצאת בלחץ, מי שמנצח הוא מי שיודע להמשיך תהליכים גם כשהכול לא אידיאלי. זה בדיוק המקום שבו ישראל נוטה לבלוט.

משפט שאפשר לקחת לפגישה עם משקיעים: “חוסן תפעולי הוא פיצ’ר מוצרי ב-AI רפואי, לא רק תרבות ארגונית.”

מהקלאסי של SaaS אל AI, דיפ־טק וביוטק: שינוי כיוון שמביא כסף ושותפים

ההייטק הישראלי עבר בעשור האחרון מ”סטארטאפ שעושה אקזיט” ליותר חברות שמנסות לבנות עסק גלובלי משמעותי. בעולם הבריאות זה לא טרנד — זה הכרח. חברות מכשור רפואי, ביוטכנולוגיה ופתרונות AI קליניים צריכות:

• שווקים גדולים (ארה״ב/אירופה)
• תשתית ניסויים קליניים
• שותפויות עם תאגידי פארמה
• צוותי רגולציה ומסחור

כאן נכנסת התובנה של מנהלים כמו מתי גיל (Aion Labs): ההזדמנות היא ב”מפגש” בין טכנולוגיה למדעי החיים. בישראל יש גם וגם: מחקר, טאלנט הנדסי, וסביבה יזמית שמוכנה לנסות.

דוגמה פרקטית: איך AI “מייצר מתקדם” עובד בביוטק

אם בסדרת הפוסטים הזו דיברנו על מפעלים חכמים, אז בביוטק יש “מפעל” מסוג אחר: מעבדות, תהליכי סינתזה, סקרינינג וייצור. AI נכנס כאן בשלושה מקומות חזקים:

• תכנון מולקולות: מודלים גנרטיביים שמציעים מועמדים לתרופה על סמך יעד ביולוגי
• אופטימיזציה של תהליכי מעבדה: חיזוי תנאים שמעלים תשואה (yield) או מורידים זמן ניסוי
• בקרת איכות: זיהוי חריגות בנתוני ניסויים והתרעות מוקדמות על כשל

זה בדיוק אותו עיקרון של ייצור מתקדם: פחות ניסוי־וטעייה, יותר חיזוי, יותר סטנדרטיזציה.

“לחשוב גלובלי” בבריאות: השקעות זרות הן לא בונוס — הן מנוע

הנתון של השתתפות זרה בסבבים (93%) חשוב במיוחד לתחום הבריאות. למה? כי הלקוחות, הרגולציה, והשותפים העסקיים הגדולים נמצאים ברובם מחוץ לישראל.

יזמים רבים עדיין חושבים שגלובליות מתחילה אחרי שיש מוצר. בבריאות זה עובד הפוך: אם לא תבנה גלובליות מהיום הראשון — תיתקע.

איך זה נראה בפועל לסטארטאפ AI רפואי

• כבר ב־MVP: התאמה לדרישות פרטיות ואבטחת מידע של בתי חולים גדולים
• תכנון ולידציה: ניסוי רב־אתרי (multi-site) ולא “פיילוט יחיד”
• רגולציה: מפת דרכים ל־FDA/CE ולא רק מצגת למשקיע
• שיווק ומכירות: חשיבה על מודל החזר (reimbursement) ועל מי משלם

העמדה שלי ברורה: סטארטאפ AI רפואי שלא מגדיר “מי משלם ולמה” עד סוף הרבעון הראשון—מבזבז זמן יקר.

ההזדמנות: AI בבריאות כמנוע חוסן לאומי — וגם עסק רציני

יש נטייה לדבר על AI רפואי במונחים של “חדשנות”. אני מעדיף לדבר על עמידות מערכתית.

בישראל של סוף 2025, מערכת הבריאות מתמודדת עם עומסים, פערי כוח אדם, והמשך אי־ודאות. AI יכול להוריד עומס בנקודות שבהן הוא באמת מתפקד טוב:

• טריאז׳ חכם: סיווג ראשוני של דחיפות ומסלולי טיפול
• תיעוד אוטומטי: סיכומי ביקור והפחתת זמן מסכים
• הדמיה רפואית: סיוע לרדיולוגים בזיהוי מוקדם וסטנדרטיזציה
• רפואה מותאמת אישית: מודלים שמחברים גנטיקה/קליניקה/היסטוריה

שאלה שאנשים שואלים — ותשובה ישירה

האם AI יחליף רופאים? לא. AI מחליף משימות: תיעוד, סריקה, חיפוש תבניות, חיזוי סיכון. מי שיחליף אותך הוא רופא/מערכת שמשתמשים ב-AI בצורה מדויקת, בטוחה ומדידה.

איפה הכי קל לייצר ROI מהיר

אם המטרה היא לייצר תוצאות תוך 6–12 חודשים (ולא רק “חזון”), אני רואה שלושה שימושים מובילים:

1. אוטומציה של תהליכים אדמיניסטרטיביים (החזר מהיר, סיכון קליני נמוך)
2. אופטימיזציה של זרימות עבודה במיון/מרפאות
3. זיהוי מוקדם בהדמיה בתצורות “רופא בלופ” (Human-in-the-loop)

אלה אזורים שמזכירים מאוד פתרונות AI בתעשייה: קודם משפרים תהליך, אחר כך מרחיבים לתחומים כבדים יותר.

האתגר הגדול: מחשוב, GPU ו”עמק המוות” של חברות AI

כדי לבנות חברות AI בקצב גבוה צריך משאבים — ולא רק כסף לשכר. צריך מחשוב.

מנהלים בתעשייה כבר אומרים את זה בפשטות: בלי GPU farms, קשה להחזיק קצב. וזה יוצר שני צווארי בקבוק:

• עלות אימון והסקה (training/inference)
• תלות בענן ובספקים גלובליים, כולל סוגיות רגולטוריות של מיקום נתונים רפואיים

בנוסף, בבריאות יש “עמק מוות” ארוך: בין הוכחת יכולת אלגוריתמית לבין מוצר שעבר רגולציה, מוטמע במוסד רפואי ומכניס כסף.

מה עובד כדי לעבור את “עמק המוות”

• לבחור בעיה עם מדד הצלחה חד (למשל: קיצור זמן פענוח ב־X דקות)
• לבנות תוכנית ולידציה עם הטיה מינימלית: דאטה מגוון, פרוספקטיבי כשאפשר
• להטמיע אבטחת מידע כבסיס (לא “אחרי הפיילוט”)
• לייצר מסלול מסחור: שותף קליני + שותף עסקי, לא רק אחד מהם

מה אפשר לעשות כבר עכשיו (למי שמוביל חדשנות, מוצר או השקעות)

אם אתם בית חולים, חברה תעשייתית־רפואית, קופת חולים, או קרן — הנה צעדים פרקטיים שאפשר לבצע עוד ברבעון הקרוב:

1. מיפוי 5 תהליכים עם צוואר בקבוק ברור (זמן, איכות, טעויות)
2. הגדרת KPI אחד לכל תהליך (רק אחד) ובניית דשבורד
3. בחירת מודל הטמעה: מוצר מדף, פיתוח משותף, או Venture Studio
4. סגירת פערי נתונים: מי אחראי על תיוג? איפה נשמרים הנתונים?
5. תוכנית רגולציה מוקדמת: דרישות פרטיות, ניהול סיכונים, ניטור אחרי הטמעה

זה נשמע בסיסי, אבל רוב הארגונים מדלגים על שלב 2–3, ואז “AI לא עובד”. בפועל, התהליך לא עבד.

הכיוון לשנים הקרובות: פחות אקזיטים, יותר חברות בריאות גלובליות

המסר שעובר כחוט השני הוא שהשאיפה הישראלית משתנה: פחות לרדוף אחרי תוויות כמו “יוניקורן”, יותר לבנות חברות שמגיעות להיקפים של עשרות מיליארדים.

בבריאות ובביוטק זה מתיישב מצוין עם המציאות: מחזורי פיתוח ארוכים יותר, אבל גם חומות כניסה שמגינות על מי שמצליח. ועם הגידול בהשקעות גלובליות ובשותפויות עם פארמה — ישראל נמצאת בעמדה חזקה לייצר חברות AI רפואי שממש נשארות כאן, עם מטה ומו״פ מקומי ופעילות עולמית.

אם אתם עוקבים אחרי סדרת “בינה מלאכותית בתעשייה וייצור מתקדם”, זו אותה תבנית: מי שמחבר בין טכנולוגיה, תפעול, ואמינות — מנצח.

הצעד הבא שלכם תלוי בשאלה אחת: איפה אצלכם AI יכול להפוך עומס כרוני לתהליך נשלט — כבר ב־2026?