היזמות באונ׳ תל אביב והקפיצה של AI בבריאות

893 בוגרי תואר ראשון שהקימו 755 חברות בעשור האחרון וגייסו יחד 29.8 מיליארד דולר—אלו לא מספרים של “אגדת סטארטאפים” אלא נתונים שמופיעים בדירוג היזמות הגלובלי של PitchBook. בתוך הרשימה הזאת, אוניברסיטת תל אביב דורגה במקום ה-7 בעולם והראשונה מחוץ לארה״ב. מבחינתי, זה לא רק הישג אקדמי. זה סמן דרך למה שקורה עכשיו בישראל בתחום שמעניין אותנו כאן במיוחד: בינה מלאכותית בתחום הבריאות והביוטכנולוגיה.

בסוף 2025, אחרי שנה שבה מערכות בריאות בכל העולם נאלצות להתמודד עם עומסים, מחסור בכוח אדם, עלויות תרופות גבוהות ושיטפון של נתונים קליניים—הדבר שהכי חסר הוא לא עוד רעיון נחמד, אלא מכונה שמייצרת חברות שיודעות להטמיע פתרונות אמיתיים. דירוג יזמות הוא מדד עקיף, אבל חד: הוא אומר משהו על היכולת להפוך מחקר, כישרון ותעוזה למוצרים, רגולציה, מכירות והטמעה.

הפוסט הזה לוקח את החדשות על הדירוג ומתרגם אותן לשאלה פרקטית: מה המשמעות של אקוסיסטם יזמי חזק באקדמיה עבור AI רפואי וביוטק—ואיך משתמשים בזה כדי לבנות את הסטארטאפ הבא, או לבחור את השותפים הנכונים?

למה דירוג יזמות של אוניברסיטה חשוב ל-AI רפואי

הנקודה המרכזית: ב-AI לבריאות אין “קיצור דרך” בין רעיון למוצר—ואקוסיסטם יזמי הוא המנוע שמספק את הגשרים החסרים.

בבריאות ובביוטכנולוגיה, סטארטאפ לא נמדד רק ביכולת לכתוב מודל. הוא נמדד ביכולת לעבור ארבע תחנות קשות:

1. גישה לנתונים איכותיים (רשומות רפואיות, הדמיות, מעבדות, נתוני עולם אמיתי)
2. ולידציה קלינית (הוכחת יעילות אמיתית, לא רק AUC יפה)
3. רגולציה ותאימות (פרטיות, אבטחת מידע, איכות תוכנה, תיעוד)
4. הטמעה במוסדות רפואיים (זרימות עבודה, תקציבים, שינוי הרגלים)

כשאוניברסיטה מצליחה להעמיד מאות יזמים פעילים לאורך זמן—היא בפועל מייצרת מסלול שכולל מנטורים, קשרים למשקיעים, תשתיות ניסוי ותרבות של “לסגור פערים” מהר. זה בדיוק מה ש-AI רפואי צריך: לא רק מדענים מצוינים, אלא אנשים שיודעים להפוך מדע לתהליך מוצר.

משפט שנשאר: ב-AI לבריאות, אלגוריתם הוא 20% מהסיפור. שאר ה-80% הם נתונים, קליניקה, רגולציה והטמעה.

מה מספרים לנו הנתונים של PitchBook על אונ׳ תל אביב

העובדה הישירה: PitchBook מדרגת אוניברסיטאות לפי מספר היזמים מקרב בוגריהן והיקף גיוסי ההון של החברות שלהם בארה״ב, ולכן היא “קוראת” את השוק דרך עדשת ההשקעות.

על פי הנתונים שפורסמו:

• אוניברסיטת תל אביב דורגה 7 בעולם ו1 מחוץ לארה״ב בדירוג 2024 ליזמות גלובלית.
• 893 בוגרי תואר ראשון הקימו 755 חברות בעשור האחרון.
• החברות הללו גייסו יחד 29.8 מיליארד דולר.
• שלוש חברות בולטות של בוגרי האוניברסיטה גייסו כל אחת מעל מיליארד דולר: Generate (4.3B), Lendbuzz (1.2B), Next Insurance (1.1B).
• עוד שלוש אוניברסיטאות ישראליות נכנסו לטופ 50: הטכניון (16), האוניברסיטה העברית (30), בן-גוריון (47).

למה זה חשוב לקמפיין שלנו? כי כשיש “מפעל יזמות” חזק, הוא לא נשאר בתחום אחד. הוא זולג—וכיום הזליגה הכי משמעותית היא אל AI רפואי, בריאות דיגיטלית, ביואינפורמטיקה, גילוי תרופות בעזרת AI, וניהול תפעול בתי חולים.

למה דווקא עכשיו: 2025 היא שנת ההתבגרות של AI בבריאות

הטענה שלי ברורה: השלב הרומנטי של “בואו נוסיף AI” נגמר. 2025 דורשת ROI מדיד, אחריותיות ואמון.

ארגוני בריאות כבר לא מתלהבים מדמו. הם שואלים:

• האם זה מצמצם זמן אבחון?
• האם זה מוריד עומס מצוותים?
• האם זה משפר תוצאות קליניות?
• האם זה עומד בדרישות פרטיות ואבטחה?

במובן הזה, אקוסיסטם יזמי אקדמי הוא יתרון תחרותי: הוא מאפשר לחברות להיבנות מלכתחילה עם “DNA” שמתאים לתחום—חיבור לקלינאים, גישה לניסויים, הבנה של רגולציה, ואפילו הכשרה של דור חדש של מנהלי מוצר שמבינים רפואת אמת.

איפה אוניברסיטה יכולה לתת יתרון שלא קונים בכסף

יש דברים שאפשר לשכור, ויש דברים שצריך לגדל:

• אמון קליני: קלינאים נוטים לסמוך יותר על פתרון שנבדק במסלול אקדמי-רפואי מסודר.
• שפה משותפת: סטודנטים שעברו הכשרה מחקרית יודעים להסביר תוקף, הטיה, סטטיסטיקה ומגבלות.
• גישה לשיתופי פעולה: מעבדה, בית חולים, מכון מחקר—זה חוסך שנים של “דפיקות בדלתות”.

איך אקוסיסטם יזמי באקדמיה מזין סטארטאפים של AI ובריאות

המסר הישיר: יזמות באקדמיה היא לא “חוג העשרה”; היא תשתית ייצור לחברות שיכולות להתמודד עם מורכבות בריאותית.

בפועל, סטארטאפים מצליחים בתחום הבריאות נבנים סביב משולש:

1. בעיה קלינית אמיתית ומוגדרת (ולא “בואו נמצא שימוש למודל”)
2. נתונים שניתן להשיג ולהפעיל עליהם תהליך איכות
3. מסלול ניסוי והטמעה עם שותף רפואי

אוניברסיטה שמצטיינת ביזמות מגדילה את הסיכוי שכל שלושת החלקים האלה יהיו זמינים באותו מרחב.

דוגמה לחשיבה נכונה (לא “מקרה מהכתבה”, אלא תבנית)

נניח שאתם עובדים על מודל AI שמזהה הידרדרות של חולים מאושפזים לפי נתוני ניטור.

ההבדל בין פרויקט לבין חברה:

• פרויקט: מאמנים מודל על נתוני עבר ומציגים תוצאות במחברת.
• חברה: מגדירים תהליך איסוף נתונים רציף, בונים אינטגרציה למערכות בית חולים, מתכננים מחקר פרוספקטיבי, מטפלים בפרטיות, ומודדים ירידה בהעברות לטיפול נמרץ או קיצור אשפוז.

אקוסיסטם יזמי טוב דוחף את הצוות לעבור מהראשון לשני מהר—כי יש סביבו אנשים שכבר עשו את זה.

מה לעשות עם זה בפועל: מדריך קצר ליזמים, מנהלי חדשנות ומשקיעים

הנקודה: הדירוג הוא “אות”, אבל ההזדמנות היא פרקטית—להתחבר נכון לאקדמיה ולהוציא מזה יתרון בשטח.

ליזמים בתחום AI רפואי וביוטק

אם אתם בתחילת הדרך, שלוש החלטות יחסכו לכם חודשים:

1. לבחור בעיה עם בעל בית קליני – קלינאי שמוכן להתחייב לשעתיים בשבוע ולהיות “שופט אכזרי”. בלי זה, תבנו משהו יפה שלא יוטמע.
2. לנעול נתונים לפני פיתוח – לא “יהיה לנו דאטה בהמשך”. בבריאות, הדאטה הוא המוצר.
3. להגדיר מדד הצלחה קליני ותפעולי – למשל זמן תגובה, ירידה באשפוז חוזר, דיוק בקבוצות אוכלוסייה שונות, או חיסכון בזמן צוות.

למנהלי חדשנות בבתי חולים וקופות

אני בעד פיילוטים—אבל רק כשיש להם צורה:

• לדרוש פרוטוקול ניסוי (גם אם קצר) עם נקודות מדידה.
• לבדוק אינטגרציה לזרימת עבודה: מי לוחץ, מתי, ומה קורה אחרי ההמלצה.
• לקבוע מראש תנאי יציאה/הרחבה: מה נחשב הצלחה ומה לא.

למשקיעים ולחברות פארמה/מדטק

AI רפואי הפך לתחום שבו “חפיר” אמיתי הוא איכות ביצוע:

• צוות שמבין רגולציה ופרטיות מהיום הראשון
• יכולת להביא שותף רפואי למחקר פרוספקטיבי
• נתונים מגוונים שמקטינים הטיה (bias)

כאן אקוסיסטם אקדמי חזק הוא יתרון: הוא מעלה את הסיכוי שהחברה תגיע עם שותפויות ותשתיות שכבר קיימות.

שאלות שכדאי לשאול (ולקבל עליהן תשובה לפני שמתקדמים)

כדי להפוך את הקריאה לפרקטית, הנה סט שאלות שאני משתמש בו כשאני בוחן יוזמה של AI בבריאות:

1. מה ההחלטה הקלינית שהמערכת משפיעה עליה? אם אין החלטה—אין אימפקט.
2. איזה נתונים נדרשים, ומה איכותם? כולל חסרים, קידודים, והיסטוריית שינויים.
3. איך מודדים הצלחה בעולם האמיתי? לא רק ביצועי מודל.
4. מי נושא באחריות כשהמודל טועה? תהליך, לא רק משפט.
5. איך נראית הטמעה ב-90 יום? אם אי אפשר לתאר, זה כנראה רחוק מדי מהשטח.

איך הדירוג הזה משתלב בסדרת “בינה מלאכותית בתחום הבריאות והביוטכנולוגיה”

הסדרה שלנו עוסקת ב-AI לאבחון רפואי, ניהול בתי חולים, טלה-רפואה, מחקר תרופות ושיפור איכות הטיפול. הדירוג של אוניברסיטת תל אביב הוא תזכורת פשוטה: הטכנולוגיה לא מתקדמת בוואקום—היא מתקדמת דרך אנשים ומוסדות שיודעים להקים חברות, למשוך הון ולהביא פתרונות לשוק.

אם אתם בונים מוצר, מחפשים שותף קליני, או מתכננים השקעה בתחום—שווה להסתכל על האקדמיה לא רק כמקור למחקר, אלא כמרכז שמייצר יזמות ישימה. בישראל זה כבר מוכח במספרים.

הצעד הבא הוא בחירה: להמשיך לדבר על “AI בבריאות”, או להתחייב לתהליך שמייצר תוצאות מדידות במערכת אמיתית. איזו בעיה קלינית אחת הייתם רוצים לפתור ב-12 החודשים הקרובים—ומה חסר לכם כדי להתחיל פיילוט כבר ברבעון הקרוב?