ניוון מקולרי ובינה מלאכותית – כל הפרטים
מערכות אבחון מתקדמות, תחזיות חכמות וטיפולים המבוססים על רפואה מותאמת אישית – איך תורמת הבינה המלאכותית לקידום האבחון והטיפול בניוון מקולרי גילי?
ניוון מקולרי גילי מהווה מחלת עיניים כרונית מתקדמת הנגרמת כתוצאה מתהליכים ניווניים במקולה שבמרכז הרשתית – האזור שאחראי על ראייה צלולה וראייה לפרטים, והיא מהווה כיום את הסיבה המרכזית בישראל לאובדן ראייה בלתי הפיך.
בשנים אלה שבהן תחום הבינה המלאכותית (AI) מחולל מהפך בהיבטי חיים שונים וגם ברפואה – חוקרים ומדענים מפתחים שיטות לשימוש ביכולות בינה מלאכותית כדי לשפר את ההתמודדות עם ניוון מקולרי.
עיקר הדגש הוא על פיתוח שיטות מתקדמות לשיפור יכולות אבחנתיות, ניטור אחר התגובה לטיפולים בהזרקות תוך עיניות, הקלה על אורח החיים ואף חיזוי את קצב התקדמות המחלה – וכל זאת במטרה לקדם טיפולים מועילים יותר המותאמים אישית לכל מטופל ומטופלת, שביכולתם לעכב את המחלה ולמנוע עיוורון.
התקדמות בטכנולוגיות ההדמיה של הרשתית מאפשרות בשנים האחרונות זיהוי מדויק של סמנים ביולוגיים הקשורים לניוון מקולרי מתקדם לצורך הערכה מדויקת יותר של חומרת המחלה. מכשור חדיש לביצוע הדמיות טומוגרפיה של הרשתית (OCT), לצד צילומים מתקדמים של קרקעית העין – למשל בשיטות של 'אנגיוגרפיה פלואורוסצנטית', מציבים אתגרים והזדמנויות בפני רופאי העיניים. בתמונת מצב זו משתלבים הפיתוחים מבוססי בינה מלאכותית העושים שימוש בשיטות של 'למידת מכונה' ו'למידה עמוקה', תוך שימוש באלגוריתמים ייחודיים המנתחים נתונים מתוך מאגרים נרחבים המכילים מידע על המוני מטופלים (ביג דאטה).
יכולות הבינה המלאכותית בניתוח ופירוש של כמויות גדולות של נתונים רפואיים, תוך השגת רמת דיוק הדומה לזו של מומחים אנושיים, הופכים אותה בהדרגה לכלי עזר חשוב שיוכל לשמש תפקיד מפתח בהתמודדות עם ניוון מקולרי גילי בשנים הבאות.
"כיום מטופלים עשויים לפגוש בכלים של בינה מלאכותית בעיקר במסגרת מחקרית", מדגיש ד"ר אור שמואלי, רופא במחלקת עיניים במרכז הרפואי הדסה השוהה בפלושיפ בתחום מחלות רשתית במחלקת העיניים של בתי החולים Toronto Western ו-Sunnybrook של אוניברסיטת טורונטו בקנדה. לדבריו, "ככל שיחלוף הזמן – כלים אל צפויים להיכנס בהדרגה גם לפרקטיקה הרפואית, גם בטיפול בניוון מקולרי גילי".
יכולות הבינה המלאכותית מתבססות בתקופה בה ניוון מקולרי הופכת למחלה מאתגרת על רקע הזדקנות האוכלוסייה והתארכות תוחלת החיים. לפי הערכה המבוססת על נתונים מכל העולם שפורסמה ביולי 2025 בכתב העת Lancet Global Health, מספר המתמודדים עם אובדן ראייה על רקע ניוון מקולרי גילי יותר מהוכפל בשלושת העשורים האחרונים מ-3.64 מיליון איש בעולם בשנת 1990 ל-8.06 מיליון בשנת 2021. לפי התחזיות, מספר האנשים בעולם עם אובדן ראייה הקשור בניוון מקולרי צפוי להאמיר ל-21.34 מיליון איש עד שנת 2050, בהם 9.02 מיליון גברים ו-12.32 מיליון נשים.
הכתבה להלן סוקרת את תרומת הבינה המלאכותית לשיפור ההתמודדות עם ניוון מקולרי:
מידע חדש
מערכות בינה מלאכותית מאפשרות להרחיב את הידע הקיים על מחלות – ובין השאר גם על ניוון מקולרי על בסיס הנתונים הרבים שהצטברו ממחקרים בתחום המצויים ברשת. כך, למשל, חוקרים מהודו ובריטניה דיווחו בדצמבר 2022 בכתב העת Diagnostics כי השתמשו במערכות בינה מלאכותית כדי לגלות גורמי סיכון חדשים לניוון מקולרי שאינם מוכרים.
השימוש הגובר בשנים האחרונות במערכות צ'אט בוט מבוססות בינה מלאכותית הפועלות בשיטה של 'עיבוד שפה טבעית' (NLP) כמו Chat GPT, Gemini ו-Claude לצורך חיפוש מידע נגיש וזמין ברשת, מחליף בהדרגה את מנועי החיפוש המסורתיים כמו גוגל. מהלך זה מלווה באתגרים רבים בבחינת הצורך לוודא שהמידע שהתקבל אמין.
מספר עבודות כבר מדגימות את השפעות החיפושים ב-Chat-GPT ומערכות דומות על הידע על ניוון מקולרי גילי בקרב מטופלים והציבור הרחב. כך, למשל, מחקר מאוסטרליה שפורסם ביולי 2025 בכתב העת EYE מצא כי ברוב המידע שסופק על המחלות בגרסת Chat GPT-4 יש הסכמה מול מומחים לרפואת עיניים, למעט בנושאים ספציפיים שאינם בקונצנזוס גם בקהילייה הרפואית והמדעית, למשל הצורך בבדיקות גנטיות למאובחנים במחלה. גם מחקר מקנדה שפורסם בפברואר 2025 בכתב העת Canadian Journal of Ophthalmology סיפק ל-Chat GPT ציון גבוה של 4.9 מתוך 5 ברמת דיוק המידע אודות ניוון מקולרי ומחלות רשתית נוספות המתקבל בצ'אט מבוסס ה-AI, באופן המקביל למידע שמסופק על ידי רשויות רפואיות ברות סמכא כמו האקדמיה האמריקאית לרפואת עיניים (AAO).
חוקרים משוויץ דיווחו בנובמבר 2023 כי בבחינה של שלוש מערכות לעיבוד שפה מבוססי AI (Chat GPT 3.5, Bing AI ו-Google Bard, אלו מספקות מידע מדויק ואמין על ניוון מקולרי בהיבטים נרחבים של מאפייני המחלה, שיטות אבחון וטיפולים מקובלים. לטענת החוקרים, מערכות לניתוח מלל מבוססות בינה מלאכותית עשויות לספק "תפקיד תומך מבטיח למטופלים, אשר לעיתים עלולים להרגיש אבודים ומבולבלים לגבי מצבם הרפואי, הטיפול בו, אפשרויות הטיפול והתחזית (הפרוגנוזה)". החוקרים מסכמים כי "השילוב העתידי של צ׳אטבוטים המבוססים על מודלי שפה גדולים בפרקטיקה הקלינית היומיומית של רופאי עיניים עשוי לייצג הזדמנות יקרת ערך הן עבור מומחי עיניים והן עבור מטופלים עם ניוון מקולרי גילי".
כיום כבר החלו מספר פיתוחים של מערכות צ'ט בוט תומכות למטופלים עם ניוון מקולרי. כך, באוסטרליה מפתחים חוקרים מאוניברסיטת ניו-סאות-ווילס בבירה סידני מערכת שמטרתה לשפר את הטיפול בעיניים אצל המאובחנים בניוון מקולרי. באפריל 2025 דיווחו החוקרים בכתב העת EYE כי בעזרת CHAT-GPT הצליחו לייצר מערכת מבוססת בוט שמאפשרת מענה לשאלות שכיחות של מטופלים עם ניוון מקולרי גילי בהתאמה אישית, ובהן: מהי המקולה? מהו דרוזן? איך אפשר למנוע ניוון מקולרי? האם אפשר לנהוג ברכב עם ניוון מקולרי? אילו המלצות של אורח חיים מועילות למתמודדים עם המחלה? ועוד.
מערכות לאבחון וניטור מצב הרשתית
מאחר ומחלות רשתית הן מחלות עיניים מורכבות המהוות איום משמעותי על בריאות הציבור תוך סיכון יכולות ראייה, חוקרים רבים מציבים בעדיפות גבוהה את הצורך לשפר את שיטות האבחון – ולמטרה זו מגויסות לאחרונה גם טכנולוגיות מבוססות בינה מלאכותית ביתר שאת.
מערכות AI המבוססות על אלוגריתמים המנתחים מאגרי נתונים גדולים של הדמיות רשתית, המפותחות על ידי חוקרים במדינות רבות ובכללם חוקרים ורופאי עיניים ישראלים ממרכזים רפואיים ומהאקדמיה – מסוגלות כיום כבר לנתח צילומי הדמיה באופן יעיל ומדויק, לזהות מגוון נגעים ולהציע המלצות אבחנתיות, וכך לשפר משמעותית את תהליכי האבחון והניטור של ניוון מקולרי גילי.
מטה אנליזה של חוקרים מסין, שפורסמה באפריל 2023 בכתב העת PLOS ONE, מצאה כי יכולת הדיוק של מערכות אבחון ניוון מקולרי מבוססות AI נאמדות כיום ברמת רגישות גבוהה (היכולת לזהות מטופלים שבאמת חולים) של 94% ורמת סגוליות (היכולת לזהות בריאים שבאמת בריאים) גבוהה עוד יותר של 97%.
מספר טכנולוגיות מבוססות AI שפותחו לאחרונה מאפשרות לנתח צילומי פונדוס (Fondus), דהיינו צילומים של קרקעית העין המשמשים לרוב כבדיקת סקר נרחבת לזיהוי ראשוני של ניוון מקולרי. צילומי פונדוס מאפשרים לזהות משקעי דרוזן המאפיינים את השלב הראשון במחלה של ניוון מקולרי יבש וכן נגעים ודימומים ברשתית.
רוב תוכנות ה-AI לניתוח צילומי פונדוס משמשות כיום לאבחון רטינופתיה סוכרתית – מחלת רשתית המהווה סיבוך מסכן ראייה של סוכרת, למשל מערכת IDx-DR הקרויה גם LumineticsCore שהיא הראשונה שאושרה באפריל 2018 על ידי מינהל המזון והתרופות האמריקאי (ה-FDA) במערכת אבחנתית אוטונומית לרטינופתיה סוכרתית, ולצדה המערכת EyeART שלפי דיווחים בספטמבר 2025 אומצה בצעד תקדימי על ידי רשויות הבריאות בנורבגיה להיות המערכת הראשונה שתשמש לבדיקת סקר של קרקעית העין לכלל האוכלוסייה במדינה – בשאיפה לאתר מחלות רשתית בשלבים מוקדמים ולמנוע מקרי עיוורון. מערכת נוספת לפענוח צילומי קרקעית העין פותה על ידי החברה הישראלית AEYE Health, וקיבלה במאי 2024 את האישור הראשון בעולם כמערכת ניידת לאבחון רטינופתיה סוכרתית. חלק מהמערכות לצילומי קרקעית העין מוגדרות 'אוטונומיות', כלומר שהן מאפשרות אבחון בכלים מבוססי AI ללא התערבות אנושית.
טכנולוגיות רבות מבוססות בינה מלאכותית מפותחות בשנים האחרונות לניתוח צילומי הדמיות מסוג טומוגרפיה של הרשתית (OCT) – הדמיות שמהוות כיום בדיקות משלימות לבחינת קרקעית העין ואת בדיקות ההדמיה המרכזיות בשל המתקדם הרטוב של ניוון מקולרי להערכת מידת התגובה לטיפולים בהזרקות תוך עיניות. בין הטכנולוגיות שפותחו בשנים האחרונות: מערכת RetinAI ומערכת של חברת Visulytix.
לפי מחקרים, מודלים של בינה מלאכותית מבוססי למידה עמוקה (Deep Learning) מוכיחים בשנים האחרונות יעילות הולכת וגוברת בסיווג תמונות שמתקבלות בהדמיות OCT לאבחון יעיל יותר של ניוון מקולרי ובאופן המאפשר כיום להבחין ברמת דיוק גבוהה במיוחד בין המחלה לבין נגעים ותהליכים אחרים ברשתית המאפיינים מחלות ומצבים רפואיים אחרים. בנוסף, מערכות מבוססות AI לניתוח הדמיות OCT מאפשרות 'סגמנטציה', כלומר זיהוי של המאפיינים האישיים לתהליכים ניווניים במקולה – כגון נקודות דרוזן והצטברות חומר תת רשתיתי היפר-רפלקטיבי, באופן שמשפר את הבנת הפתולוגיה של המחלה הספציפית לכל מטופל/ת ומשפר את יכולת ניהול המחלה (קראו בפירוט בהמשך הכתבה).
חוקרים מהעולם ואף מישראל עמלים בשנים האחרונות על פיתוח מערכות לצילומי OCT ביתיים שיוכלו להקל משמעותית על המאובחנים עם ניוון מקולרי רטוב המטופלים בהזרקות לעין ביכולתם לנטר בבית את התגובה לטיפולים, בעזרת מערכות תומכות בינה מלאכותית.
המערכת SCANLY של חברת Notal Vision הישראלית במקור, הממוקמת כיום בארה"ב, היא הראשונה שקיבלה במאי 2024 את אישור מינהל המזון והתרופות האמריקאי לשיווק מערכת לצילומי OCT ביתיים למעקב אחר ניוון מקולרי רטוב. מערכת זו עושה שימוש בבינה מלאכותית לניתוח הצילומים המתקבלים בבדיקה, אולם היא אינה מוגדרת כ'אוטונומית' באופן מלא, ועדיין מצריכה התערבות ושיקול דעת של מומחים לרפואת עיניים.
יתרון מרכזי טמון באפשרות להסתייע בבינה המלאכותית כדי לזהות ניוון מקולרי ברמת דיוק גבוהה בשלבים מוקדמים במיוחד – באופן שמשפר את מהירות האבחון וכך גם את התגובה לטיפולים שהוכחו כיותר מועילים ככל שהמחלה מאובחנת מוקדם. כך, מחקר מהולנד שפורסם ביוני 2021 בכתב העת American Journal of Ophthalmology, הדגים כיצד מערכת מבוססת AI לניתוח הדמיות OCT מאפשרת לזהות מבנים חריגים בעין בשלבים מוקדמים יותר בהשוואה לעין האנושית. לפי החוקרים, גילויים אלה יוכלו בסופו של דבר להוביל ל"מהירות גבוהה יותר של ניתוח הנתונים המתקבלים בבדיקות, הפחתת עלויות ושיפור בטיפול מותאם אישית למטופלים".
חיזוי התקדמות המחלה
לבינה המלאכותית תפקיד מרכזי בשנים האחרונות בפיתוח יכולות ניבוי להתקדמות של ניוון מקולרי גילי על בסיס הדמיות OCT. חשוב להזכיר כי בעוד שהשלב הראשון והיבש של ניוון מקולרי מלווה בהידרדרות איטית של תאי המקולה, לעתים במשך שנים רבות, כשתאי רשתית מתים ואינם מתחדשים – המעבר לשלב המתקדם הרטוב של המחלה עשוי להתפתח בפתאומיות, לעתים תוך מספר שבועות או חודשים בודדים.
באמצעות ניתוח כמותי של עובי הרשתית ומאפיינים ביולוגיים נוספים, הבינה המלאכותית מאפשרת לרופאים להאריך בצורה מדויקת ומהירה יותר את חומרת הניוון המקולרי ולזהות כיצד מתקדמת המחלה.
מאמצים ראשוניים לניבוי התקדמות של ניוון מקולרי לשלבים מתקדמים של המחלה השתמשו בטכניקות של 'למידת מכונה' מסורתית, והשיגו ביצועים נמוכים יחסית, אולם לאחרונה שוכללו השיטות, וכיום יש מערכות שמדגימות יכולות חיזוי מרשימות להתקדמות המחלה בעתיד – הן לטווח הקצר והן לטווח הארוך.
כך, באפריל 2019 דיווחו חוקרים אמריקאים מחברת Google AI Healthcare של ענקית הטכנולוגיה גוגל על פיתוח אלגוריתם שמאפשר לחזות את הסיכוי להחמרה של ניוון מקולרי יבש לשלב הרטוב – אשר נמצא כי הוא מדויק יותר ביכולות החיזוי בהשוואה להערכות רופאים המבוססות על צילומי הדמיה בהתאם לגישה הרפואית המקובלת.
באפריל 2021 דיווח צוות חוקרים בינלאומי בכתב העת Ophthalmology כי זיהה בעזרת שיטות של בינה מלאכותית גורמי סיכון להתקדמות מואצת של ניוון מקולרי יבש לשלב הרטוב בהתבסס על גורמי סיכון קליניים, גנטיים וארבעה גורמים סביבתיים הקשורים באורח החיים: עישון סיגריות, איכות התזונה (וההיענות לתזונה הים תיכונית שהיא המומלצת ביותר), רמת ההשכלה ולחץ הדופק – ההפרש בין לחץ הדם הסיסטולי והדיאסטולי.
בסקירה בנושא שפורסמה באוקטובר 2021 מתארים חוקרים אמריקאים כי "אפליקציות הבינה המלאכותית צפויות לחולל מהפך בטיפול והניהול של מחלת ניוון מקולרי גילי".
באוקטובר 2023 דיווחו חוקרים אמריקאים מאוניברסיטת דיוק בכתב העת JAMA Ophthalmology כי פיתחו אלגוריתם בשם DeepGAze שמאפשר לחשב ב-94% דיוק האם ניוון מקולרי גילי שזה עתה אובחן צפוי להחמיר בשנה הקרובה. האלגוריתם משקלל ממצאים שנאספו בהדמיות עיניים ונתונים דמוגרפיים, ומאפשר להעריך את הסיכון להתפתחות סיבוכים. התוכנה פותחה על בסיס ממצאים שנאספו מ-417 נבדקים עם ניוון מקולרי גילי ממספר מרכזים רפואיים בארה"ב שהשתתפו במחקר AREDS2 במימון המכון האמריקאי הלאומי לבריאות העין.
אלגוריתם נוסף שמבקש לבחון את אופן ההתקדמות של ניוון מקולרי גילי ואת התגובה הצפויה לטיפולים התרופתיים פותח במשותף על ידי פרופ' ענת לבנשטיין מהמרכז הרפואי תל אביב ע"ש סוראסקי (איכילוב) ואוניברסיטת תל אביב ופרופ' טונדה פטו הבריטי מאוניברסיטת המלכה בבלפסט.
טיפולים בגישת 'רפואה מותאמת אישית'
מערכות לאבחון מצב הרשתית מבוססות בינה מלאכותית מאפשרות לנסח כיום תוכניות טיפול מותאמות אישית לכל מטופל/ת בהתאם למצב הרפואי ומאפיינים ייחודיים. באמצעות ניתוח תמונות רשתית ונתונים קליניים, מערכות אלו מסוגלות לחזות את התקדמות המחלה ולהמליץ על טיפולים מתאימים.
בעוד שמחקרים רבים הוכיחו בשנים האחרונות את רמת הדיוק הגבוהה של בינה מלאכותית בסיוע לאבחון ניוון מקולרי, בודדים המחקרים הצליחו לחזות תוצאות הטיפולים ולהמליץ על טיפולים מותאמים אישית ומבוססי מטופל. כזה למשל הוא מחקר מאוניברסיטת Sungkyunkwan בדרום קוריאה, שפורסם בנובמבר 2024 בכתב העת Scientific Reports, אשר פיתח מודל מבוסס AI שמנבא את תוצאות ההזרקות התוך- עיניות על בסיס ממצאי הדמיות OCT, תוך שימוש בסמנים המתגלים בבדיקה כגון כמות הנוזל התוך-רשתי, הנוזל התת-רשתי והיפרדות תאי אפיתל הפיגמנט במקולה, ובשילוב נתונים דמוגרפיים. יכולת החיזוי של המודל הודגמה בהדמיית OCT שנעשתה לפני הזרקה תוך עינית – על יכולת ההזרקה להשפיע עד לפרק זמן של שלושה חודשים. החוקרים מציינים כי המודל החדש עשוי לסייע בקידום 'רפואה מותאמת אישית' לניוון מקולרי רטוב – תוך התאמת ההזרקה המתאימה ביותר לכל מטופל ומטופלת.
מספר מחקרים מזהים לאחרונה התקדמות מסקרנת בפיתוח תוכניות רפואה מותאמת אישית לניוון מקולרי. באוגוסט 2025 דיווחו מפתחים גרמנים כי השיגו אישור ראשון של רשויות האיחוד האירופי לפיתוח אלגוריתם מבוסס AI שמאפשר התאמת טיפולים בהזרקות תוך עיניות לניוון מקולרי רטוב. האלגוריתם שנוצר מסייע לרופאים לקבל שתי החלטות משמעותיות: האם המטופל/ת צריכים לקבל את הטיפול הבא מוקדם יותר מהטיפול הקודם, או שניתן להאריך את הזמן בין הביקורים; וכן: לכמה טיפולים המטופל/ת יזדקקו במהלך 12 החודשים הקרובים. הטכנולוגיה החדשה מציגה לרופאי עיניים המלצות לטיפול בהזרקות תוך עיניות בגישת הרפואה המותאמת אישית, בהתבסס על נתוני המטופלים. רופאי עיניים ממינכן שצוידו בה דיווחו כי הסכימו עם ההמלצות הטיפוליות של המודל החדש ב-56% מהמקרים.
בספטמבר 2025 דיווחו חוקרים מבריטניה בכתב העת EYE כי הצליחו להדגים כיצד שימוש בבינה מלאכותית במרפאות עיניים עשוי להפחית גם 'טיפול חסר' וגם 'טיפול יתר' בהזרקות לניוון מקולרי רטוב ולהתאים אישית את מינוני ההזרקות למטופלים. המחקר מציג פיתוח מבוסס AI שהצליח להעריך במדויק את פעילות המחלה הרטובה. בעוד שתמונות OCT מציגות שינויים בנוזלים ברשתית המעידים על מחלה פעילה, בטכנולוגיה החדשה הודגם כיצד שישה מתוך עשרה מקרים שנחשבו בטיפול קליני שגרתי כבעלי מחלה פעילה – לא היו פעילים בפועל. בהודעה לעיתונות הבהירו החוקרים כי "הממצא מצביע על כך שבינה מלאכותית עשויה להפחית באופן משמעותי טיפולים מיותרים ולהגדיל את זמינות התורים למטופלים שנמצאים בסיכון לאובדן ראייה". לדברי החוקר הראשי, ד"ר גפרי הוג (Hogg), "מחלות עיניים מקולריות הן אחד הגורמים המרכזיים ביותר לעומס על שירותי רפואת העיניים, ומטופלים מאבדים ראייה אם השירותים אינם עומדים בביקוש. כאשר 75% מהמחלקות מדווחות על מחסור ברופאים מומחים, אנו זקוקים לפתרונות חדשניים שיאפשרו מתן טיפול טוב יותר בצורה יעילה יותר. המחקר שלנו מדגים כיצד בינה מלאכותית יכולה להפחית את העומס הקליני מבלי לפגוע בתוצאות הראייה של המטופלים"
אטרופיה גאוגרפית
הבינה המלאכותית עשויה לסייע גם בהתמודדות עם מצבים של אטרופיה גאוגרפית – סיבוך מסכן ראייה של השלב היבש של ניוון מקולרי המתבטא בתהליך ניווני מחמיר בתאים במקולה, בהם תאי השכבה העמוקה של המקולה במרכז הרשתית, תאי האפיתל הצבעני (RPE) ושכבה קוריאוקפילרית המורכבת מנימי דם זעירים.
לפי מחקרים, הספרות המדעית העדכנית מציגה התקדמות משמעותית בפיתוח מערכות בינה מלאכותית לאבחון וניטור של נגעי אטרופיה גאוגרפית בהדמיות רשתית שונות, לרבות צילומי OCT, צילום קרקעית צבעוני (CFP) וצילום אוטופלואורסנציה של קרקעית העין אוטופלואורסנצי של קרקעית העין (FAF).
חברת RetInSight, למשל, מציגה לאחרונה מערכת ראשונה מסוגה מבוססת AI לניהול אטרופיה גאוגרפית. המערכת תוכננה בקפידה כדי להתמודד עם האתגרים הייחודיים של אבחון ומעקב אחר התקדמות של אטרופיה גאוגרפית, לרבות הדמיה ייחודית של תאי הפוטורצפטורים (RPE) שמהווה את הסמן המרכזי להתפתחות סיבוך זה ויכולת ניטור ייחודית לקצב השינוי הניווני בתאים אלה.
סקירה בנושא של חוקרים מסין, שפורסמה בנובמבר 2025, וכללה עיבוד לממצאי מחקרים בעשר מדינות ובכללן ישראל, הובילה למסקנה כי טכנולוגיות בינה מלאכותית, ובייחוד אלגוריתמים מבוססי למידה עמוקה, טומנים בחובם פוטנציאל משמעותי לאיתור וניהול של ניוון מקולרי גאוגרפי משני לניוון מקולרי יבש, עם ביצועים הדומים לאלו שמציגים רופאי עיניים.
על רקע פיתוח של טיפולים חדשניים בהזרקות תוך עיניות המשפיעות על עיכוב החלבון C3 של 'מערכת המשלים', אשר עשויים להפוך בעתיד לטיפול תרופתי נפוץ במצבים של אטרופיה גאוגרפית – חוקרים טוענים כי שיטות AI עשויות להפוך בקרוב לחיוניות יותר בניהול המחלה עבור רופאים ומטופלים כאחד.
- ד"ר אור שמואלי הוא רופא במחלקת עיניים במרכז הרפואי הדסה השוהה בפלושיפ בתחום מחלות רשתית במחלקת העיניים של בתי החולים Toronto Western ו-Sunnybrook של אוניברסיטת טורונטו בקנדה, מנהל בקהילת ניוון מקולרי גילי באתר "כמוני"
עדכון אחרון: יולי 2026
