דלג לתוכן הראשי
אוטומציות AI - לוגו
  • דף הבית
  • בלוג
  • חדשות
  • אודות
  • צור קשר
03-7630715קבעו ייעוץ חינם
אוטומציות AI - פתרונות אוטומציה וסוכני AI לעסקים בישראל

בונים סוכני AI ואוטומציות לעסקים בישראל: וואטסאפ, CRM, לידים, תורים, חשבוניות, דשבורדים וחיבור מערכות.

IL03-7630715USA(646) 760-4854info@automaziot.ai
אחד העם 9, תל אביב. מגדל שלום

קישורים מהירים

  • דף הבית
  • בלוג
  • חדשות
  • אודות
  • צור קשר
  • סיפורי הצלחה
  • מילון מונחים

הפתרונות שלנו

  • ניהול לידים אוטומטי
  • סוכן חכם לוואטסאפ
  • חיבור מערכות ודשבורדים
  • ניהול לקוחות חכם
  • קביעת תורים אוטומטית
  • מכירות ושירות לקוחות
  • אוטומציה לאיקומרס
  • סוכני AI
  • ייעוץ אוטומציה

הישארו מעודכנים

הירשמו לניוזלטר וקבלו עדכונים על חידושים בעולם האוטומציה וה-AI

FacebookInstagramLinkedIn

אתר זה משתמש ב-Google Analytics ו-Vercel Analytics לשיפור השירות. למידע מלא ראה מדיניות פרטיות

© 2026 אוטומציות AI. כל הזכויות שמורות.

מדיניות פרטיותתנאי שימושהצהרת נגישותמדיניות עריכה
בינה מלאכותית במחלות נדירות: פתרון למשבר כוח אדם
בינה מלאכותית פותרת משבר כוח אדם בטיפול במחלות נדירות
ביתחדשותבינה מלאכותית פותרת משבר כוח אדם בטיפול במחלות נדירות
מחקר

בינה מלאכותית פותרת משבר כוח אדם בטיפול במחלות נדירות

חברות כמו Insilico ו-GenEditBio משתמשות ב-AI כדי להגביר פרודוקטיביות ולטפל במחלות שנותרו מוזנחות שנים

צוות אוטומציות AIצוות אוטומציות AI
6 בפברואר 2026
4 דקות קריאה

תגיות

Insilico MedicineGenEditBioAlex AliperTian ZhuWeb Summit

נושאים קשורים

#בינה מלאכותית#גילוי תרופות AI#מחלות נדירות#עריכת גנים CRISPR#ביוטק ישראל#ניסויים קליניים
מבוסס על כתבה שלTechCrunch ↗·תרגום, סיכום והקשר עסקי על-ידי המערכתאיך אנחנו עובדים

✨תקציר מנהלים

נקודות עיקריות

  • Insilico משיקה MMAI Gym לאימון AI לגילוי תרופות מהיר יותר

  • GenEditBio משתמשת ב-AI לפיתוח משלוחי גנים מדויקים לרקמות ספציפיות

  • AI ממחזר תרופות קיימות ומפחית עלויות בטיפול במחלות כמו ALS

  • אתגר: צורך בנתונים מאוזנים ממטופלים גלובליים

  • עתיד: תאומים דיגיטליים לניסויים וירטואליים

בינה מלאכותית פותרת משבר כוח אדם בטיפול במחלות נדירות

  • Insilico משיקה MMAI Gym לאימון AI לגילוי תרופות מהיר יותר
  • GenEditBio משתמשת ב-AI לפיתוח משלוחי גנים מדויקים לרקמות ספציפיות
  • AI ממחזר תרופות קיימות ומפחית עלויות בטיפול במחלות כמו ALS
  • אתגר: צורך בנתונים מאוזנים ממטופלים גלובליים
  • עתיד: תאומים דיגיטליים לניסויים וירטואליים

בעולם הביוטק המודרני, יש כלים לערוך גנים ולתכנן תרופות, אך אלפי מחלות נדירות נותרות ללא טיפול. הבעיה המרכזית, לפי בכירים מ-Insilico Medicine ו-GenEditBio, היא מחסור בכוח אדם מיומן. בינה מלאכותית הופכת לגורם מכפיל כוח שמאפשר למדענים להתמודד עם אתגרים שהתעשייה התעלמה מהם שנים. בכנס Web Summit בקטאר השבוע, אלכס אליפר, מייסד ומנכ"ל Insilico, הציג את מטרת החברה לפתח 'על-אינטליגנציה פרמצבטית'.

Insilico השיקה לאחרונה את 'MMAI Gym', פלטפורמה שמאמנת מודלי שפה גדולים כלליים כמו ChatGPT ו-Gemini לביצועים של מודלים מיוחדים. המטרה היא לבנות מודל רב-מודלי ורב-משימתי שיפתור משימות גילוי תרופות שונות בדיוק על-אנושי. 'אנחנו זקוקים לטכנולוגיה הזו כדי להגביר את הפרודוקטיביות בתעשיית התרופות ולטפל במחסור בכוח אדם', אמר אליפר ל-TechCrunch. 'יש אלפי מחלות ללא טיפול, כולל הפרעות נדירות מוזנחות'.

פלטפורמת Insilico סופגת נתונים ביולוגיים, כימיים וקליניים כדי לייצר השערות על יעדים מחלתיים ומולקולות מועמדות. החברה מאוטומטת שלבים שדרשו בעבר צבאות של כימאים וביולוגים, סורקת מרחבי עיצוב עצומים, מציעה מועמדות טיפוליות איכותיות וממחזרת תרופות קיימות – הכל בעלות וזמן נמוכים בהרבה. לדוגמה, לאחרונה השתמשה במודלי AI כדי לבדוק שימוש חוזר בתרופות לטיפול ב-ALS, הפרעה נוירולוגית נדירה.

אבל הבקבוק הצוואר בכוח אדם אינו נגמר בגילוי תרופות. גם כש-AI מזהה יעדים מבטיחים, מחלות רבות דורשות התערבות ברמה ביולוגית בסיסית. GenEditBio חלק מגל שני של עריכת גנים CRISPR, שמעביר את התהליך מעריכה מחוץ לגוף (ex vivo) לעריכה בתוך הגוף (in vivo). החברה שואפת להפוך עריכת גנים להזרקה חד-פעמית ישירות לרקמה הפגועה.

'פיתחנו ePDV ייחודי, חלקיק דמוי וירוס', אמרה טיאן ז'ו, מייסדת ומנכ"לית GenEditBio ל-TechCrunch. 'אנחנו לומדים מהטבע ומשתמשים בשיטות למידת מכונה כדי לכרות משאבים טבעיים ולמצוא וירוסים שמתאימים לרקמות ספציפיות'. ספריית NanoGalaxy של החברה כוללת אלפי ננו-חלקיקים פולימריים לא-ויראליים, וה-AI מנתח נתונים כדי לקשר מבנים כימיים ליעדים רקמתיים כמו עין, כבד או מערכת עצבים. ה-AI חוזה התאמות כימיות שימנעו תגובה חיסונית.

GenEditBio בודקת את ePDV שלה במעבדות חיות, ומזינה תוצאות חזרה ל-AI לשיפור. ז'ו טוענת שהגישה מפחיתה עלויות ומאפשרת תרופות 'מהמדף' זמינות ונגישות. לאחרונה קיבלה אישור FDA לניסויים בטיפול CRISPR לדיסטרופיה קרנית. עם זאת, אתגר הנתונים נותר: מודלים זקוקים לנתוני 'אמת עילאית' ממטופלים, שלרוב מוטים לעולם המערבי. Insilico מייצרת נתונים במעבדות אוטומטיות, ו-GenEditBio בודקת אלפי חלקיקים במקביל.

בעתיד, אליפר מציין בניית 'תאומים דיגיטליים' לבני אדם לניסויים וירטואליים, כדי להגביר אישורי FDA מעבר ל-50 תרופות בשנה. עם הזדקנות האוכלוסייה, AI תאפשר טיפולים מותאמים אישית. עבור מנהלי עסקים ישראלים, זה אומר הזדמנויות בשיתופי פעולה בביוטק, במיוחד עם מרכזי מחקר מקומיים.

האם AI תשנה את פני הרפואה? כן, אבל צריך נתונים מאוזנים גלובלית. עכשיו הזמן להשקיע בטכנולוגיות כאלה כדי להציל חיים.

שאלות ותשובות

שאלות נפוצות

רוצים ליישם את זה בעסק שלכם?

באוטומציות AI אנחנו בונים סוכני AI ואוטומציות לעסקים בישראל. ראו את השירותים הרלוונטיים:

  • אוטומציה לעסקיםחיבור מערכות, חשבוניות ודשבורדים
  • בוט וואטסאפ לעסקWhatsApp Business API בישראל
  • סוכני AI לעסקיםסוכנים שמטפלים בלידים, שיחות ו-CRM
  • ניהול לידים אוטומטימענה מיידי, ניקוד וסינון אוטומטי

הכתבה הוכנה על-ידי המערכת בליווי בינה מלאכותית: תרגום, סיכום והוספת הקשר עסקי ישראלי מתוך פרסום מקורי של TechCrunch. קראו על תהליך העריכה שלנו. קישור למקור המקורי.

אהבתם את הכתבה?

הירשמו לניוזלטר שלנו וקבלו עדכונים חמים מעולם ה-AI ישירות למייל

עוד מ־TechCrunch

כל הכתבות מ־TechCrunch
חישוב עלויות בינה מלאכותית לעסקים: עידן ה-Tokenpocalypse
ניתוח
לפני 17 שעות
4 דקות
·מ־TechCrunch

חישוב עלויות בינה מלאכותית לעסקים: עידן ה-Tokenpocalypse

התקופה שבה כלי בינה מלאכותית (AI) הוצעו במחירים קבועים ונמוכים מגיעה לסיומה. בעקבות שינויי התמחור האחרונים של מיקרוסופט עבור GitHub Copilot ומגבלות התקציב של חברות כמו Uber, התעשייה נכנסת לעידן ה-'טוקנפוקליפסה' (Tokenpocalypse). המשמעות עבור עסקים ברורה: תמחור מבוסס שימוש ריאלי בטוקנים ולא עוד מנויים חודשיים ללא הגבלה. כדי להימנע מחריגות תקציביות חדות, חברות נדרשות לבצע אופטימיזציה של פניות ה-API שלהן, להשתמש במערכות אוטומציה חכמות המנתבות משימות בצורה חסכונית, ולבחון מעבר למודלים ממוקדים וקטנים יותר.

MicrosoftGitHub CopilotAnthropic
קרא עוד
עדכוני סירי ואפל אינטליג'נס 2026: מה צפוי בכנס WWDC של אפל
חדשות
אתמול
4 דקות
·מ־TechCrunch

עדכוני סירי ואפל אינטליג'נס 2026: מה צפוי בכנס WWDC של אפל

כנס המפתחים WWDC 2026 של אפל צפוי להביא עמו שדרוג משמעותי לעוזרת הקולית סירי, המבוסס על שיתוף פעולה עם Google Gemini ויכולות הבנת הקשר רב-שלביות. לפי דיווחים, אפל תציג אפליקציית סירי עצמאית שתתחרה ב-ChatGPT ו-Claude, ותציע אפשרות למחיקה אוטומטית של שיחות. לצד זאת, החברה צפויה להציג חנות סוכני AI לביצוע משימות אוטומטיות, שיפורים דרמטיים באפליקציות המצלמה והתמונות באמצעות מנוע החיפוש החזותי של גוגל, ופיצ'ר חדש לפיצול חשבונות ב-Apple Wallet המבוסס על צילום קבלות. מדובר במהפכה תפעולית שעסקים חייבים להיערך אליה.

AppleSiriGoogle
קרא עוד
עלויות טוקנים בינה מלאכותית: משבר התקציב של עולם ה-AI יוצא משליטה
ניתוח
לפני 2 ימים
4 דקות
·מ־TechCrunch

עלויות טוקנים בינה מלאכותית: משבר התקציב של עולם ה-AI יוצא משליטה

אימוץ סוכני AI עצמאיים הוביל לזינוק חסר תקדים בהוצאות על טוקנים, כאשר חברות מדווחות על חריגות של מאות אחוזים מתקציבי הפיתוח. בעוד חברות ענק כמו Uber ו-Microsoft נאלצות להגביל את רישיונות הפיתוח של עובדיהן בשל עלויות מאמירות, ה-Linux Foundation מכריזה על הקמת ה-Tokenomics Foundation – גוף תקינה בינלאומי שמטרתו להחיל משמעת פיננסית על צריכת משאבי בינה מלאכותית. עבור עסקים, המפתח להישרדות טמון במעבר ממודל פזרני לניהול אופטימלי וניטור בזמן אמת של צריכת ה-API.

UberMicrosoftPriceline
קרא עוד
הקמת מרכזי נתונים בינה מלאכותית בהודו: AirTrunk תשקיע 30 מיליארד דולר
חדשות
לפני 2 ימים
4 דקות
·מ־TechCrunch

הקמת מרכזי נתונים בינה מלאכותית בהודו: AirTrunk תשקיע 30 מיליארד דולר

חברת תשתיות מרכזי הנתונים AirTrunk, המגובה על ידי בלקסטון, הכריזה על השקעת ענק של 30 מיליארד דולר בהודו עד שנת 2030. החברה מתכננת לפתח מרכזי נתונים ייעודיים לבינה מלאכותית בהספק כולל של 5 ג'יגה-ואט (GW). הפרויקט המרכזי יוקם במדינת מהאראשטרה בהספק של 3GW ובהשקעה של כ-21 מיליארד דולר. מהלך זה מצטרף לגל השקעות של ענקיות טכנולוגיה כמו מיקרוסופט, גוגל ואמזון במדינה, ומדגיש את החשיבות של פיתוח תשתיות פיזיות יציבות לצורך הפעלת מודלי שפה גדולים וסוכני AI בקנה מידה גלובלי.

AirTrunkBlackstoneIndia
קרא עוד

עוד כתבות שיעניינו אותך

לכל הכתבות
פרצות אבטחה במערכות בינה מלאכותית: איומי האוטומציה החדשים
מחקר
לפני 2 ימים
5 דקות
·מ־Wired

פרצות אבטחה במערכות בינה מלאכותית: איומי האוטומציה החדשים

המעבר המהיר לאוטומציה ושילוב בינה מלאכותית חושף עסקים לפרצות אבטחה חסרות תקדים. דוח אבטחה מקיף של מגזין WIRED חושף כיצד האקרים ניצלו את מערכת התמיכה המבוססת AI של Meta להשתלטות על חשבונות ידוענים, וכיצד כלי ה-AI העוצמתי של Anthropic, המכונה Mythos, משמש את ה-NSA למטרות תקיפה. הדו"ח מדגיש את הסיכון שביישומי בינה מלאכותית ומזהיר את המגזר העסקי מפני הסתמכות עיוורת על כלים אוטונומיים ללא מנגנוני אימות קפדניים.

MetaChainalysisAnthropic
קרא עוד
גוגל חושפת את טכנולוגיית Agentic RAG לעסקים: דיוק חסר תקדים ל-AI
מחקר
לפני 2 ימים
4 דקות
·מ־Google Research

גוגל חושפת את טכנולוגיית Agentic RAG לעסקים: דיוק חסר תקדים ל-AI

גוגל מציגה את Agentic RAG, ארכיטקטורת רב-סוכנים חדשה המשולבת בפלטפורמת Gemini Enterprise. בניגוד למערכות RAG מסורתיות המחזירות תשובות חלקיות כאשר המידע מבוזר, המנגנון החדש פועל בצורה איטרטיבית. המערכת מחלקת את השאילתה בין סוכנים מומחים (כמו סוכן תכנון וסוכן ניסוח מחדש) ומשתמשת ב'סוכן הקשר מספק' המבצע בקרת איכות קפדנית על תוצאות החיפוש. בבדיקות של גוגל על מאגר המידע FramesQA, המערכת הגיעה ל-90.1% דיוק בחיפושים מורכבים חוצי-מאגרים, תוך שמירה על מהירות מענה כמעט זהה (פגיעה של 3% בלבד בלייטנסי). הטכנולוגיה, הזמינה כעת בגרסת תצוגה מקדימה, פותחת עידן חדש של אמינות ודיוק עבור סוכני AI בארגונים.

Google CloudGemini Enterprise Agent PlatformFramesQA
קרא עוד
אלגוריתם הליבה של המוח: המרוץ של ג'ף בזוס וחברת Flourish
מחקר
לפני 4 ימים
5 דקות
·מ־Wired

אלגוריתם הליבה של המוח: המרוץ של ג'ף בזוס וחברת Flourish

חברת הסטארט-אפ האמריקאית Flourish, בגיבוי של 500 מיליון דולר ומשקיעים בולטים ובראשם ג'ף בזוס, מנסה לפצח את אלגוריתם הליבה של המוח כדי לפתח מערכת בינה סינתטית חסכונית באנרגיה ולומדת ברציפות. המטרה היא ליצור מודלים שרצים על פחות מ-50 ואט ומסוגלים להתאים את עצמם לסביבה בזמן אמת, בדומה לרשתות העצביות הביולוגיות, ללא צורך באימון מחדש יקר בחוות שרתים ענקיות. פריצת דרך זו עשויה לייתר את חוות השרתים העצומות המשמשות כיום למודלי ה-LLMs הגדולים ולהעביר את כוח העיבוד למכשירי קצה מקומיים ומאובטחים.

FlourishJeff BezosThomas Reardon
קרא עוד
מודל בינה מלאכותית לחיזוי שיטפונות: גוגל משחררת את קוד המקור
מחקר
לפני 4 ימים
5 דקות
·מ־Google Research

מודל בינה מלאכותית לחיזוי שיטפונות: גוגל משחררת את קוד המקור

חוקרי Google Research שחררו רשמית את מודל ההידרולוגיה של החברה כקוד פתוח תחת רישיון Apache 2.0. המערכת, המבוססת על ספריית PyTorch ורשתות ME-LSTM, מניעה את חיזויי הזמן האמת של פלטפורמת Flood Hub הגלובלית. המהלך מאפשר לרשויות מטרולוגיות, חברות מים וגופי תשתית להריץ ולעבד נתוני אקלים ומשקעים מקומיים באופן עצמאי ומאובטח על שרתי הארגון. שילוב המודל, שנבחן בשיתוף פעולה עם המכון ההידרומטאורולוגי הצ'כי, מאפשר להאריך את טווח התחזית האמינה בעד שישה ימים באגנים מנוטרים, ומציע לעסקים ולרשויות בישראל כלי רב-עוצמה לניהול סיכוני מזג אוויר ושיפור ההיערכות לאירועי קיצון.

GoogleGitHubPyTorch
קרא עוד