ד"ר א. ברואיר

מנהלת שטח טכנולוגיות, חטיבת מנור, רפאל

ד"ר קירה רדינסקי

מנכ"לית של חברת דיאגנוסטיקה רובוטיקה ופרופסור מבקר טכניון

ד"ר קירה רדינסקי היא המנכ"לית של דיאגנוסטיקה רובוטיקה, שם נרתמות הטכנולוגיות המתקדמות ביותר בתחום הבינה המלאכותית כדי להפוך את הבריאות לטובה, זולה יותר וזמינה יותר רחבה.
בעבר, היא הקימה בשותפות את חברת Sales Predict, שנרכשה על ידי eBay ב-2016, ושימשה כדירקטור eBay בתחום מדעי הנתונים וכמדענית ראשית מישראל.
כאחת הדמויות המבטיחות ביותר בקהילת מדעי המידע, היא סוללת את תחומי דינמיקת הרשת ודליית מידע היסטורי. ד"ר רדינסקי קיבלה לראשונה הכרה עולמית במסגרת עבודתה ב-Microsoft Research, שם היא פיתחה אלגוריתמים חיזויים אשר זיהו את סימני האזהרה לפני אירועים מכוננים בעולם, כולל מהומות פוליטיות ומגפות. ב-2013, היא הופיעה ברשימת "35 המחדשים הצעירים מתחת לגיל 35" של כתב העת MIT Technology Review, ב-2015 ברשימת "30 הכוכבים העולים מתחת לגיל 30" של עיתון Forbes, וב-2016 נבחרה כ"אשת השנה" של עיתון גלובס. היא דוברת לעתים תכופות באירועי הייטק ברחבי העולם, כולל TEDx ו-World Wide Web Conference, והיא מפרסמת מאמרים באופן קבוע בכתב העת Harvard Business Review.
היא משמשת חברת מליאה בדירקטוריון המדעי של מכבי ובבנק HSBC.
כמו כן, ד"ר רדינסקי הינה פרופסור מבקר בטכניון, המוסד המוביל בישראל ללימודי מדע וטכנולוגיה, שם היא מתמקדת בישום כריית מידע חיזויית בתחום הרפואה.

תקציר ההרצאה

העולם שבו אנו חיים עומד בפני אתגרים מורכבים, אשר מורכבותם רק הולכת וגדלה: הוצאנו את האקלים מכלל איזון, עוד לא ניצחנו את כל המחלות, ולא הפצנו את ערכי הדמוקרטיה והחופש בקרב חלקים נרחבים בעולם, אשר מתקיים תחת משטר האלימות וההתפרעויות. כולם מסכימים – חייבים לתקן את העולם עוד בדורנו. אבל על מנת לפעול, לבנות תוכנית, עלינו לראות את התמונה הגדולה, ולהעניק למקבלי ההחלטות את הכלים לבצע את השינויים הדרושים. בעשור הנוכחי, סוף סוף צברנו כמות מספקת של מידע על מנת לכונן את יצירת כלים אלה.
ד"ר רדינסקי פועלת בהשראת הציטוט של מארק טוויין, שאמר: " The past does not repeat itself, but it rhymes". למרות שאירועים עתידיים נוצרים בעקבות נסיבות יחודיות, בדרך כלל הם עובדים על פי תבניות מוכרות מהעבר. בשנים האחרונים, הקדישה את חייה לפיתוח טכניקות חיזוי. המערכת שבנתה הסיקה שקיימות סבירות גבוהה יותר שהתפרצויות כולרה יחולו באיזורים מרוחקים מהים לאחר סערות, ביחוד כאשר הסערה מגיעה לאחר בצורת ארוכה. מסקנה נוספת הינה שאירועי רצח עם נוטים להתרחש לאחר שקובעי דעה מקומיים מתארים קבוצות מיעוט כמפגעים ומזיקים. תבניות מסוג זה מורכבות ממספר אבסטרקציות, על גבי תחומי זמן משתנים ונבחרות מתוך מספר גדול של גורמים אפשריים. האלגוריתמים שפיתחתי מתמודדים עם המורכבות של גילוי תבניות מסוג זה.
התוכנה אוספת היסטוריות דיגיטליות בהיקף נרחב, מדיה חברתית ומדיה בזמן אמיתי, והתנהגות אנושיות ברשת ומוסיפה עליה בעזרת ידע אנושי שנכרה מהרשת על מנת לאפשר הערכות בזמן אמיתי לגבי מידת הסבירות של אירועים עתידיים. לאחרונה, אלגוריתמים אלה חזו במדויק את התפרצות הכולרה הראשונה שדווחה בקובה מזה חמישים שנה. חיזויים מעשיים מסוג זה, המאפשרים נקיטת צעדי מניעה, זכו בתשומת לב מארגון האו"ם למניעת רצח עם, ומקרנות גייטס, והם מדגימים את הפוטנציאל האדיר שלהם ליצור השפעה אמתית על מצב האנושות.
בשנים האחרונות, התמקדה בישום טכניקות דומות עבור שירותי הבריאות וחברות התרופות, תוך שימוש בכמות גדולה של מידע שהתקבל הן מתיעוד רפואי, תיקים רפואיים אלקטרוניים (EMR) ומנתוני תוצאות מחקרים רפואיים אחרים, במטרה ליצור מערכת אינטליגנציה מלאכותית שתבצע מחקר רפואי באופן אוטומטי ותביא לפריצות דרך.