בעידן שבו אבחון לבבי מהיר יכול להציל חיים, חוקרים מציגים את ECG-Agent – סוכן מבוסס מודלים גדולים של שפה (LLM) ראשון מסוגו לקיום דיאלוג רב-תורי עם תוצאות אלקטרוקרדיוגרמה (אק"ג). לפי המחקר שפורסם ב-arXiv, מודלים רב-מודליים מתקדמים התמקדו עד כה במשימות פשוטות כמו סיווג, יצירת דוחות ושאלות-תשובות חד-תוריות, אך נכשלים בתרחישים אמיתיים. הם חסרים יכולת שיחה רב-תורית, יעילות על מכשירים ניידים והבנה מדויקת של מדידות אק"ג כמו מרווחי PQRST. ECG-Agent פותר בעיות אלה באמצעות קריאת כלים מתקדמת.
ECG-Agent מבוסס על ארכיטקטורת סוכן קורא-כלים, שמאפשרת לו להתמודד עם דיאלוגים מורכבים. לצורך פיתוח והערכה, החוקרים יצרו את מאגר הנתונים ECG-Multi-Turn-Dialogue (ECG-MTD), הכולל דיאלוגים רב-תוריים מציאותיים בין משתמש לעוזר עבור תצורות לידים שונות של אק"ג. הסוכן פותח בגרסאות שונות, החל מקטנות המסוגלות לפעול על מכשירים ניידים ועד לגדולות יותר. תוצאות הניסויים מראות כי ECG-Agent עולה על מודלי אק"ג מבוססי LLM בסיסיים בדיוק התשובות.
בנוסף לדיוק גבוה יותר, סוכני ה-on-device של ECG-Agent משיגים ביצועים דומים לאלו של הסוכנים הגדולים יותר במבחנים שונים. ההערכות בדקו דיוק תשובות, יכולת קריאת כלים והתרחשויות הזיות (hallucinations). הדבר מעיד על כדאיות השימוש בסוכנים קטנים ליישומים בעולם האמיתי, כמו אפליקציות ניידות לאבחון לבבי בשטח. לפי הדיווח, השיפורים הללו הופכים את הכלי למתאים לשימוש קליני יומיומי.
בהקשר הרחב יותר, ECG-Agent מהווה קפיצת מדרגה בתחום ה-AI הרפואי, במיוחד עבור מודלים רב-מודליים באק"ג. הוא מאפשר אינטראקציה טבעית יותר עם נתוני אק"ג, מה שיכול לשפר את זמני האבחון ולהפחית טעויות אנושיות. בהשוואה למודלים קודמים, הוא מציע יעילות גבוהה יותר על התקנים מוגבלים, דבר קריטי עבור ישראל – מדינה מובילה בטכנולוגיות מד-טק עם חברות כמו Given Imaging וסטארט-אפים בתחום הלב.
עבור מנהלי עסקים ומקצועני תעשיית הבריאות בישראל, ECG-Agent פותח הזדמנויות לפיתוח פתרונות ניידים לאבחון מרחוק. הוא מדגים כיצד AI יכול לשלב בין דיוק קליני לנגישות, ומזמין השקעות בפלטפורמות דומות. השאלה היא: האם סוכנים כאלה ישנו את נגישות הבדיקות הלבביות? קראו את המחקר המלא כדי להבין את ההשלכות.