מודל GluFormer של מכון ויצמן, Pheno.AI ו-NVIDIA חוזה רמות סוכר בדם עד ארבע שנים קדימה
חוקרי מכון ויצמן, חברת Pheno.AI, וצוות NVIDIA ישראל השיקו מודל בינה מלאכותית פורץ דרך לחיזוי רמות הסוכר בדם שנים קדימה. המודל, בשם GluFormer, מבוסס על טכנולוגיית טרנספורמרים בדומה ל-GPT, אך ייחודו בכך שהוא חוזה מגמות רפואיות כמו רמות סוכר, על סמך נתוני עבר.
GluFormer מציע יתרון משמעותי לחולי סוכרת ולאנשים הנדרשים לנטר את רמות הסוכר שלהם, תוך אפשרות להעריך כיצד 
מאכלים מסוימים ישפיעו עליהם באופן אישי. כלי הבינה המלאכותית החדשני הזה פותח בעבודה משותפת של חוקרים ממכון ויצמן, Pheno.AI, וקבוצת המחקר של NVIDIA, ומאפשר תחזיות מתקדמות שיכולות לסייע במניעה ובזיהוי מוקדם של סוכרת וטרום-סוכרת.
המודל, שעבר אימון על נתונים שנאספו מ-10,000 משתתפים, כולל מעל ל-10 מיליון מדידות סוכר, מסוגל לחזות מגמות רפואיות גם בתחומים נוספים כגון לחץ דם, דום נשימה בשינה ורמות שומן סביב איברים פנימיים. בכך הוא מספק כלים ייחודיים לרופאים ולמטופלים כדי להתאים תוכניות טיפול ותזונה אישיות ולזהות שינויים רפואיים מבעוד מועד.
לדברי פרופ' גל צ'צ'יק מ-NVIDIA, המודל מנצל את היכולות של ארכיטקטורת הטרנספורמר לחיזוי רצפים של בדיקות רפואיות, באופן שמאפשר הבנה מעמיקה של התפתחות מדדים רפואיים לאורך זמן. גיא לוצקר, חוקר ראשי ב-NVIDIA ודוקטורנט במכון ויצמן, מוסיף כי השילוב בין טכנולוגיית בינה מלאכותית מתקדמת ונתוני בריאות נרחבים פותח את הדלת להבנה מעמיקה יותר של תהליכים ביולוגיים ומאפשר הפקת תובנות שיכולות לשפר את חיי מטופלים רבים ברחבי העולם.
היכולת לחזות מראש את התפתחות הסוכרת ותגובות לתזונה וטיפולים שונים צפויה לסייע רבות במאבק במחלה, אשר כבר כיום משפיעה על כ-10% מהאוכלוסייה העולמית, וצפויה להשפיע על 1.3 מיליארד איש עד שנת 2050. GluFormer עשוי לשנות את הדרך שבה מטפלים ומטופלים מתמודדים עם סוכרת, ולהפחית את העול הכלכלי שמוערך בטריליוני דולרים.
