הסטארט-אפ הישראלי בטרפיט מגייס AI וראיית מחשב לשיפור טיפולי הפריה

בעולם הרפואה הממוחשבת, תחום ההפריה החוץ-גופית (IVF) זכה בשנים האחרונות לפיתוחים רבים, אך רובם המכריע של פתרונות הבינה המלאכותית התמקדו בשלבים מאוחרים יותר – הערכה ואבחון של העוברים. תהליך הערכה זה מתבצע על מבנה תאי גדול ויציב יחסית (בלסטוציסט), המצולם לאורך זמן במערכות הדמיה מובנות. לעומת זאת, התמודדות עם תא הזרע הבודד בשלב ה-ICSI (הזרקת זרע ישירה לביצית) מייצרת אתגר עיבוד תמונה מורכב בהרבה: מדובר במבנה תאי זעיר, הנבחר מתוך מאות אלפים ברגע אחד בזמן אמת, כשהוא נע בתוך טיפת נוזל תחת הגדלה גבוהה.

עד כה, החסם הטכנולוגי וה"חומרתי" הזה מנע אימוץ רחב של פתרונות בשלב מוקדם זה, בעיקר משום שפתרונות בעבר דרשו ציוד אופטי יקר ולא סטנדרטי, שלא היה קיים במעבדות. אך כעת חל שינוי מהותי בתחום – הסטארט-אפ הישראלי בטרפיט (BetterFit) פיצח את החסם מהעבר באמצעות פיתוח "תוכנתי" טהור.

מערכת ה-AI של בטרפיט משתלבת ישירות בזרימת העבודה הקיימת במעבדה. לכידת התמונה מתבצעת דרך המצלמה הסטנדרטית המחוברת למיקרוסקופ המעבדה, ללא צורך באופטיקה ייעודית או בתוספת חומרה. בזמן אמת, האלגוריתם מחלץ ומנתח כ-50 מאפיינים מורפולוגיים עדינים בראש תא הזרע – מאפיינים שאינם ניתנים לזיהוי בעין אנושית – ומפיק על בסיסם המלצה אובייקטיבית בתוך כשלוש שניות בלבד.

המערכת של בטרפיט, כך על פי החברה, מותאמת לרוץ על חומרת מחשוב סטנדרטית תוך התגברות על שונות בתנאי התאורה ואיכות הדגימות בין מעבדות שונות.

בטרפיט – האתגרים האלגוריתמיים והמשמעות הקלינית של הפיתוח

מאחורי המיזם החדשני עומדים שני מייסדים בעלי שיעור קומה: פרופ' זאב שוהם ופרופ' משה פליגלמן. פרופ' שוהם הוא מומחה למיילדות וגינקולוגיה, כיהן בעבר כמנהל יחידת ה-IVF במרכז הרפואי קפלן, ומשמש מזה 25 שנה כעורך-שותף של ספר הלימוד המרכזי בעולם בתחום ההפריה החוץ-גופית. שותפו להקמה, פרופ' פליגלמן, הוא קלינאי-מדען ויזם שניהל בעבר את החטיבה הקרדיולוגית במרכז הרפואי כרמל.

שוחחנו עם פרופ' שוהם כדי להבין לעומק את פריצת הדרך הטכנולוגית של בטרפיט, האתגרים האלגוריתמיים והמשמעות הקלינית של הכלי.

"בחירת עובר מתבצעת על מבנה גדול יחסית, יציב לאורך שעות עד ימים, המצולם באמצעות מערכות שכבר מוטמעות במעבדות רבות", הסביר פרופ' שוהם. "כלומר, קיימת שם תשתית נתונים נוחה לאימון מודלים. תא הזרע, לעומת זאת, הוא מבנה תאי זעיר, שנבחר מתוך אלפים או מאות אלפים ברגע אחד בזמן אמת, תחת הגדלה גבוהה בתוך טיפת נוזל נעה. על האמבריולוג להחליט תוך שניות, עוד לפני שיש בכלל תוצאה ביולוגית לבחון. זהו חסם טכני וגם חסם של זמן – כל עיכוב בעיבוד פוגע ישירות בזרימת העבודה במעבדת ההפריה החוץ-גופית".

"היה כאן גם חסם חומרתי משמעותי", הוסיף פרופ' שוהם. "פתרונות קודמים בתחום, כגון הדמיה בהגדלה אולטרה-גבוהה, דרשו אמצעים טכניים אופטיים שאינם קיימים במעבדות ה-IVF הסטנדרטיות, מה שהגביל אימוץ נרחב. האלגוריתם של בטרפיט תוכנן מראש לעבוד בתנאי המעבדה הסטנדרטיים, ולחלץ תוכנתית את המאפיינים העדינים באמצעות מודלים חזותיים מותאמים. החדשנות שלנו היא בעיקר בשכבת התוכנה והאלגוריתם, ולא בהוספת חומרה מורכבת ויקרה למעבדה".

ייחודו של האלגוריתם טמון בכך שהוא מאומן על בסיס התוצאה הביולוגית בפועל (Ground Truth) ולא רק על הערכות מומחים. לשאלתנו על הדרך שבה המערכת לומדת מהתוצאה הביולוגית, הסביר פרופ' שוהם כי "רוב הכלים שנוסו עד כה בתחום אומנו לחקות את השיפוט הסובייקטיבי של אמבריולוגים, כלומר, ה'תווית' שממנה המודל למד הייתה דעת מומחה, לא תוצאה ביולוגית אובייקטיבית". לדבריו, הבעיה היא שההסכמה בין אמבריולוגים על איכות תא זרע היא נמוכה יחסית, כפי שעלה בבירור מהסקר הבינלאומי שערכה החברה.

"בגישת בטרפיט", הרחיב פרופ' שוהם, "כל תא זרע שנבחר ונוצל להזרקה מתועד ומקושר לתוצאה הביולוגית שנצפתה בפועל באותו מחזור טיפול – בעיקר האם התרחשה הפריה תקינה, ובהמשך גם התפתחות עוברית. כך נבנה מאגר נתונים מתויג ברמת 'קרקע-אמת' אמיתית, שעליו מאומן המודל בלמידה מפוקחת. במקום ללמוד לחקות דעה אנושית וסובייקטיבית, המודל לומד לפענח אילו תבניות מורפולוגיות אכן מנבאות תוצאה קלינית מוכחת בשטח".

בנוגע לבניית מאגר הנתונים הייחודי והאפשרות לשירותים עתידיים כמו זיהוי סמנים גנטיים, הדגיש הפרופ' כי מדובר בתוכנית ארוכת טווח: "ככל שמאגר הנתונים גדל ומתרחב למספר מרכזים ומדינות, ונשאר מקושר לתוצאות קליניות, נפתחת אפשרות לחקור מיתאמים נוספים בין מאפיינים מורפולוגיים לבין מידע ברמת המחזור והתוצאה". עם זאת, הוא הבהיר כי מדובר בכיוון מחקרי עתידי, הדורש אימות מדעי ושאינו מהווה יכולת מוכחת כיום, וכי כל הרחבה כזו תהיה כפופה לרגולציה קפדנית ולשיקולים אתיים מחמירים.

כאשר נשאל על תגובת הצוותים המקצועיים לפער הדיוק הקיים ולעבודה לצד הבינה המלאכותית, הסביר פרופ' שוהם כי השונות המשמעותית בין המומחים המנוסים היא עובדה מוכרת. "התגובה הראשונית של אמבריולוגים היא לרוב הכרה מיידית בבעיה; הם מודעים לכך שההערכה החזותית תחת לחץ זמן היא מאתגרת ולא תמיד עקבית", אמר.

"האמון במערכת נבנה בהדרגה ולא באופן מיידי, בעיקר דרך חשיפה חוזרת שבה ההמלצה מוצגת לצד השיקול הראשוני של האמבריולוג עצמו. כך הוא יכול להשוות ולבסס אמון על ניסיון מצטבר, ולא להסתמך על 'קופסה שחורה'. מכיוון שהמערכת מוגדרת ככלי תומך החלטה בלבד וההחלטה הסופית תמיד נשארת בידיו, האמבריולוג שומר על תחושת שליטה מקצועית מלאה, מה שמקל משמעותית על תהליך האימוץ בהשוואה לכלי שהיה מחליט באופן אוטונומי".

במישור הפרקטי, ציין פרופ' שוהם כי החברה נמצאת כעת בשלבי הקמה של רשת אתרי מחקר קליני רב-לאומית, הכוללת אתרים בישראל ובעולם. מעבדות IVF המעוניינות להשתלב כאתר מחקר יכולות לפנות לחברה לבירור אפשרויות שיתוף פעולה, בעוד שזוגות מטופלים יכולים להשתלב בתוכנית דרך אתרי המחקר המשתתפים, בכפוף לאישורי ועדת הלסינקי ונהלי ההסכמה מדעת.

על אף שהמערכת עדיין בשלבי פיתוח, פרופ' שוהם משתף כי המשוב מהצוותים הקליניים נוגע בעיקר להפחתת חוסר הוודאות. לדבריו, מעבר לשיפור בשיעורי ההפריה, השימוש בכלי שמוסיף שכבת אובייקטיביות בשלב הקריטי מעניק לזוגות ולצוות המטפל תחושה מרגיעה שנעשה כל מאמץ טכנולוגי אפשרי במחזור הטיפול.

"לעזור לאנשים להפוך להורים ולהקים משפחה"

מי שמחבר את הפיתוח הטכנולוגי והרפואי המורכב אל המציאות היומיומית של המטופלים הוא צבי בהט, מנכ"ל בטרפיט מאז נובמבר 2025, המביא עימו מעל 20 שנות ניסיון במכשור רפואי. בהט סיכם את החזון של החברה ברוח אנושית עמוקה ואמר כי "בסופו של דבר, מאחורי כל הטכנולוגיה, המעבדות, האלגוריתמים והנתונים, יש מטרה מאוד אנושית: לעזור לאנשים להפוך להורים ולהקים משפחה".

לדבריו, "לפי ארגון הבריאות העולמי, כמעט אחד מכל שישה אנשים בגיל הפוריות יחווה אי-פוריות במהלך חייו. נדמה שכיום כמעט כל אחד מאיתנו מכיר חברים, בני משפחה או עמיתים שעברו טיפולי IVF. אם בעבר הנושא נשמר לעיתים קרובות בפרטיות ובדיסקרטיות, היום מדברים עליו הרבה יותר בפתיחות, וזה רק מדגיש עד כמה הוא נפוץ ועד כמה הוא נוגע בכולנו. מאחורי המספרים נמצאים אנשים שעוברים מסע מורכב, פיזית ורגשית. המחשבה שאם נצליח, נוכל לעזור אפילו לחלק מהם להגדיל את הסיכוי להריון וללידה, היא מבחינתנו המשמעות האמיתית של בטרפיט – הרבה מעבר להצלחה טכנולוגית או עסקית".