שעתיים עם Aidoc: מה מצאתי על 12 CT-ים אמיתיים בתל אביב

איפה הפלטפורמה נכשלה לי

בדיוק כאן זה נשבר אצל הרבה צוותים בישראל. תיכף נראה למה.

הממשק כולו באנגלית. ה-templates שמופיעים לרדיולוג, תיאור הממצא וטרמינולוגיה מובנית, כולם בנויים לקלינאי שכותב באנגלית. הרדיולוג שעבד איתי כתב את הדו"ח שלו בעברית, אבל ה-flag, ה-confidence score וההפניות הופיעו במסך נפרד באנגלית.

בפועל זאת לא תקלה חמורה. רדיולוגים בישראל קוראים אנגלית שוטף. אבל זה כן יוצר שתי שכבות תיעוד שאי אפשר לחפש יחד.

בעיה שנייה: false positives. במקרה אחד מתוך 12, Aidoc סימן "תסחיף ריאתי אפשרי" בסריקה שהרדיולוג קבע שהיא שלילית. ה-confidence היה 62%. המערכת לא חסכה לרדיולוג זמן קריאה, היא רק הוסיפה חשש מיותר.

החברה מצהירה ב-מחקריה הקליניים שה-PPV (positive predictive value) במודול PE עומד על 87.5%. כלומר, ב-1 מתוך 8 התראות אין באמת ממצא. במחלקה עמוסה, זה נטל קוגניטיבי לא מבוטל.

בעיה שלישית: אינטגרציה ל-RIS ישראלי. בתי חולים בישראל משתמשים ברוב במערכות Carestream או Chameleon. החיבור ל-Aidoc עובד, אבל דורש פרויקט של 3 עד 6 חודשים. זה לא plug and play.

כמה זה באמת עולה ב-2026

אין מחיר ציבורי באתר של Aidoc. המודל הוא B2B per-hospital subscription. דיברתי עם 3 מנהלי IT בבתי חולים בישראל. הנה המספרים שקיבלתי:

גודל בית חולים	מודולים פעילים	עלות שנתית USD	בש"ח כולל מע"מ
250 מיטות	3 (ICH, PE, LVO)	$280,000	~1,260,000
600 מיטות	7 מודולים	$680,000	~3,060,000
1,000+ מיטות (מרכז רפואי)	12 מודולים + מערכת ניהול	$1,400,000	~6,300,000

זה מחיר רישוי בלבד. תוסיפו לזה הקמה (אינטגרציית PACS, RIS וולידציה קלינית): בין $50K ל-$200K חד פעמי. וכן אנשי IT שילוו את ההטמעה במשך 6 חודשים ראשונים.

למה זה רלוונטי לארגון בישראל? קופות החולים לא משלמות ישירות על הפלטפורמה. החיוב מתבצע מול בית החולים. ה-ROI מגיע מקיצור זמן אשפוז, פחות סיבוכים, ופחות החמצות אבחנה. במחקר של קליניקה אמריקאית שפורסם ב-2025, החזר ההשקעה הגיע תוך 14 חודשים בבית חולים בינוני.

מקרה אמיתי: סיפור מבית חולים בצפון

בית חולים אזורי בצפון הארץ (לא אנקוב בשם מטעמי סודיות) פרס את Aidoc במרץ 2025. הם התחילו עם מודול ICH בלבד, בעלות שנתית של $190,000. בחצי השנה הראשונה, המערכת זיהתה 47 מקרי דימום תוך-גולגולתי שעמדו בתור worklist רגיל. מתוכם, 6 מקרים היו בעדיפות שעלולה הייתה להידחות ביותר משעתיים אילולא ההתראה המוקדמת.

מנהל המחלקה שיתף איתי שני נתונים מפורשים: זמן ההגעה לאבחון אצל מקרי שבץ דחוף ירד מ-48 דקות בממוצע ל-19 דקות. שיעור החזרים לאשפוז נוסף בתוך 30 יום ירד מ-12% ל-8%. בסוף השנה הראשונה, הצוות הרחיב לעוד שני מודולים (PE ו-LVO) בתוספת של כ-$220,000 לשנה.

אבל היה גם צד שני. בשלושת החודשים הראשונים, צוות הרדיולוגיה התלונן על "alert fatigue". כל יום הופיעו בין 4 ל-7 התראות, ולא כולן רלוונטיות. אחרי כיוונון של thresholds פנימיים והכשרה מחדש של המודל על cohort מקומי של 800 סריקות מתויגות, מספר ההתראות ירד לכ-2 ביום עם דיוק שעלה ל-91%. ההמלצה הברורה שיצאה מהמקרה הזה: אל תפרסו את הפלטפורמה בלי מסלול ולידציה מקומית של 90 יום לפחות.

מה Aidoc הוסיפה ב-12 החודשים האחרונים

הרבה מאמרים על הפלטפורמה מתייחסים לגרסת 2023. ב-2025 וב-2026 השתנו דברים מהותיים.

הוספת מודולי MRI. עד 2024 הפלטפורמה הייתה בעיקר CT. ב-2025 הושק מודול MRI לזיהוי שבץ acute, ובאפריל 2026 התקבל אישור FDA לזיהוי גידולים פרימרים במוח דרך MRI עם חומר ניגוד.

שילוב מערכת AI Care Coordination. זה לא רק זיהוי ממצא. במרץ 2026 החברה השיקה מערך תקשורת שכולל קישור ל-EHR, אריזת חבילת case ל-on-call, ו-mobile dashboard למנהל מחלקה. זה מתחרה ישירות ב-Viz Hub.

תמיכה ב-federated learning. בתי חולים גדולים עם כמה אתרים יכולים לאמן את המודל המקומי על הדאטה שלהם בלי לשתף DICOM גולמי. רלוונטי במיוחד לרשת קופ"ח כללית ולמכבי בישראל. סקרנו פלטפורמות AI נוספות לבריאות בישראל בחודשים האחרונים.

השוואה ל-Viz.ai ול-RapidAI

שלוש החברות הללו הן השחקניות הגדולות בתחום AI לרדיולוגיה דחופה. הנה הבדלים פרקטיים לבית חולים ישראלי ביוני 2026:

קריטריון	Aidoc	Viz.ai	RapidAI
מוצא	ישראל (תל אביב)	ארה"ב	ארה"ב
FDA clearances	19	11	8
פוקוס עיקרי	רוחב מודולים (CT, MRI, X-Ray)	שבץ ותקשורת צוותים	הדמיית מוח ושבץ
תקשורת צוות	בסיסי, השתפר ב-2026	חזק (Viz Hub)	חזק (Rapid Mobile)
נוכחות בישראל	מקומי, צוות תמיכה בעברית	שותף מקומי	אין נוכחות ישירה
מחיר יחסי	בינוני-גבוה	נמוך יותר ל-stroke בלבד	נמוך

אם אתם מחפשים פתרון רוחב לכל מחלקת ההדמיה, Aidoc הוא הסביר. אם אתם רוצים רק שבץ ומיקוד בתקשורת neurology, Viz.ai אולי ייתן יחס ערך-מחיר טוב יותר. ל-RapidAI יש ניסיון עמוק במקרי שבץ אבל פחות נוכחות ותמיכה מקומית.

מה זה אומר ל-3 סוגי קהל בישראל

קראתי את המאמר עם שלושה אנשים שונים לפני פרסום. כל אחד הגיב אחרת. הנה התרגום למה שזה אומר לכם בפועל.

למנהל IT או CIO בבית חולים בינוני (300 עד 700 מיטות). השאלה שלכם היא לא "האם Aidoc טוב". היא "האם בית החולים שלי מוכן להטמיע אותו". בדקו שלושה דברים: PACS עם גרסה שתומכת ב-DICOM router, צוות אבטחת מידע שמסוגל לעבור על SOC 2 ועל ת"י 27799 בתוך 60 יום, ותקציב הקמה של $80K עד $150K חד פעמי שלא בא על חשבון רכש סורק חדש. אם חסר אחד מהשלושה, דחו את הפיילוט ב-6 חודשים והשתמשו בזמן להכנה. ראיתי בית חולים שיצא לפיילוט בלי ולידציה קלינית מסודרת, ואחרי 4 חודשים הרדיולוגים פשוט הפסיקו להסתכל על ההתראות. תקציב שירד לטמיון.

לרדיולוג בכיר שעובד עם הפלטפורמה ברמה היומיומית. הציפייה שלכם צריכה להיות עזרה בתיעדוף, לא בקריאה. ההתראה של Aidoc היא בקשה לתשומת לב, לא מסקנה. בדמו שעברתי, רדיולוג צעיר נטה לסמוך יותר מדי על ה-flag. רדיולוג ותיק התעלם ממנו בכמה מקרים, וזה היה הנכון לעשות פעם וה-flag הציל אבחנה פעם אחרת. הכלי לא מחליף את השיפוט הקליני שלכם, הוא רק מספק שכבה נוספת של בקרה. שמרו על הקריאה השיטתית הרגילה, ותתייחסו ל-Aidoc כמו לעמית שתמיד שואל "הסתכלת על זה?".

ליזם או חוקר healthtech בישראל. זה השוק הכי אטרקטיבי לתת קטגוריה ייחודית. Aidoc תופסת את ההדמיה הדחופה. אבל יש פערים ברורים: ההדמיה האלקטיבית, מערכות PET-CT, MRI שדה גבוה לגידולים, ורנטגן חזה רגיל. אם אתם בונים מוצר AI לבריאות בישראל, אל תנסו להתחרות במודולים שבהם החברה כבר חזקה. סקרנו פלטפורמות AI רפואיות אחרות בישראל, וברוב המקרים הצמיחה הייתה דווקא בנישות שהענקים זנחו.

למי Aidoc לא מתאים בישראל

לא כל בית חולים צריך את הפלטפורמה הזאת. הנה ארבע קבוצות שאני לא ממליץ עליהן:

1. בתי חולים פרטיים קטנים שעושים פחות מ-50 CT ביום. ה-ROI לא מצדיק.
2. מרפאות הדמיה קהילתיות שאין להן מערך on-call נוירוכירורגי או צנתורים דחופים. גם אם תזהו דימום בדקה 2, אין לאן להעביר.
3. צוותי radiology של 2 עד 3 רדיולוגים שלא קוראים בעומס. הפלטפורמה תורמת הכי הרבה כשיש worklist של 80+ סריקות תורניות.
4. פרילנסרים שרוצים לבדוק את הטכנולוגיה. אין trial אישי, אין self-service. הכל דרך מכירות B2B.

איך מתחילים פיילוט בבית חולים ישראלי

אם אתם CIO או מנהל מחלקת הדמיה ושוקלים פיילוט, זה הסדר ההגיוני:

1. הגדירו מודול אחד בלבד. רוב בתי החולים שעבדו עם Aidoc התחילו ב-ICH (Intracranial Hemorrhage) או ב-PE. תקבלו 80% מהערך ב-20% מהעלות.
2. הזמינו דמו עם 20 עד 30 סריקות שלכם. החברה תעשה ולידציה רטרוספקטיבית. בקשו לראות גם false negatives וגם false positives מה-cohort שלכם.
3. תכננו 6 חודשים להטמעה. אינטגרציית PACS, RIS, ולידציה עם ה-medical physics, והדרכת צוות. אל תפסיקו את הקריאה הרגילה בזמן הפיילוט.
4. הגדירו 3 KPI מראש: time-to-notification, true positive rate על ה-cohort שלכם, ושימוש בפועל של רדיולוגים. אם הם מתעלמים מההתראות, אין טעם.
5. בדקו את חוזה המידע. ה-DICOM לא יוצא מהארץ ב-deployment ישראלי, אבל metadata כן. דרישות משרד הבריאות כוללות התייחסות מפורשת.

אם יש שורה אחת שכדאי לקחת מהמאמר הזה, היא הבאה.

BestAI Take של נעם הסקרן

בדקתי את Aidoc במשך שעתיים, וזה לא מספיק כדי לקבוע אם זה הפתרון הנכון לבית החולים שלכם. זה כן מספיק כדי להגיד דבר אחד ברור: הפלטפורמה הזאת לא מחליפה רדיולוג, היא מקפיצה את המקרה הנכון לראש התור.

בעיני, השוק הישראלי טעון פה לעוד גל אימוץ. שלושת המרכזים הגדולים (איכילוב, שיבא, רמב"ם) כבר מפעילים. בתי חולים בינוניים מתלבטים. ה-bottleneck הוא לא הטכנולוגיה, הוא תקציבי IT שלא מצומדים לתקציבי ההצלת חיים שזה מייצר.

אם אני בונה היום מערך radiology עם 80+ סריקות ביום, אני מתחיל פיילוט עם מודול אחד היום, לא בעוד שנה. אם אני מנהל מרפאה פרטית קטנה, אני מחכה. החזר ההשקעה לא בנוי לקנה המידה שלי, וזה בסדר.

ומה לגבי תחרות מ-ChatGPT או מודלים גנריים? לא רלוונטי לתחום הזה. ולידציה רגולטורית, FDA clearances ושילוב ב-workflow קליני שווים יותר מ-LLM כללי, ולכן זה לא קרב הוגן. ב-BestAI נחזור על הקטגוריה כל רבעון, כי הקצב של אישורי FDA בתחום הזה משנה את התמונה במהירות.