TxAgent זוכה בציון מצוינות בתחרות CURE-Bench של NeurIPS

בעידן שבו החלטות רפואיות מצילות חיים ומשפיעות על מיליונים, TxAgent – סוכן AI חדשני לטיפול רפואי – זכה בציון מצוינות בתחום מדע פתוח בתחרות CURE-Bench של כנס NeurIPS 2025. המערכת מתמודדת עם אתגרים מורכבים כמו המלצות תרופות, תכנון טיפולים וחיזוי תופעות לוואי, תוך שילוב ידע ביורפואי אמין. TxAgent מבוסס על מודל Llama-3.1-8B מכוון, המשלב שיטת RAG איטרטיבית עם חבילת כלים מאוחדת בשם ToolUniverse, הכוללת גישה ל-FDA Drug API, OpenTargets ו-Monarch. (72 מילים) TxAgent פועל באמצעות יצירה דינמית וביצוע קריאות פונקציות לכלים אלה, מה שמאפשר גישה למידע טיפולי עדכני. בניגוד למערכות RAG כלליות, בתחום הרפואי נדרשות מגבלות בטיחות מחמירות, שבהן דיוק מסלול ההיגיון ורצף השימוש בכלים חיוני. הצוות מאחורי TxAgent השתתף בתחרות CURE-Bench, שמודדת ביצועים באמצעות מדדים לבדיקת נכונות, שימוש בכלים ואיכות ההיגיון. המטרה: לשפר את איכות השליפה של הכלים כדי להעלות את הביצוע הכללי. (98 מילים) התחרות מדגישה את החשיבות של התנהגות ברמת הטוקנים בהיגיון ושימוש בכלים כסיגנלים לפיקוח. TxAgent הוכיח יתרונות משמעותיים באמצעות אסטרטגיות שיפור שילוב כלים, מה שהוביל לשיפור בביצועים. הפרס הוענק על תרומה למדע פתוח, עם מידע מלא באתר curebench.ai. המחקר חושף כיצד איכות השליפה משפיעה על ביצועי המודל ומציע דרכים לשיפור סוכני AI רפואיים. (85 מילים) בהקשר רחב יותר, TxAgent מייצג קפיצה קדימה בסוכני AI רפואיים, שמתמודדים עם אינטראקציות מורכבות בין מאפייני מטופל, מחלות ותרופות. לעומת מערכות כלליות, הוא מותאם לבטיחות גבוהה, מה שקריטי בתחום רפואי. בישראל, שבה AI רפואי צומח במהירות, טכנולוגיה זו יכולה לשפר החלטות קליניות בבתי חולים כמו שיבא או הדסה. (82 מילים) למנהלי עסקים בתחום הבריאות, TxAgent מדגים כיצד לשלב RAG עם כלים מיוחדים כדי להשיג דיוק גבוה. בעתיד, שיפורים כאלה עשויים להפוך לסטנדרט בקבלת החלטות טיפוליות. האם סוכני AI כאלה ישנו את עתיד הרפואה? קראו את המאמר המלא באתר curebench.ai כדי להבין לעומק. (68 מילים)