אשכול אקדמי HealthTech & AI

אוניברסיטת בר-אילן מציגה

 אשכול מנהל תוכניות בריאות דיגיטליות ובינה מלאכותית 

אשכול אקדמי HealthTech & AI
HealthTech & AI Leadership for the Health Sector 

 אשכול אקדמי ללימודי מנהל תוכניות בריאות דיגיטליות ובינה מלאכותית
תוכנית הכשרת מנהלי בינה מלאכותית במערכת הבריאות דרך שילוב אוריינות טכנולוגית, מנהיגות וניהול שינוי בארגוני בריאות

מובילים את מהפכת ה-AI בבריאות: מחברים בין בינה מלאכותית, ניהול ומנהיגות במערכת הבריאות.

פרופ׳ אילת סגל - ראש אקדמי
פרופ' נעה וילצ'ינסקי- ראשת המערך לתוכניות ייעודיות

הכשרה למקצוע : Health -AI Program Lead
מנהל/ת תוכניות בריאות דיגיטלית ובינה מלאכותית

הכשרת הדור הבא של מנהלי/ו ת ומובילי/ו ת בינה מלאכותית במערכת הבריאות

מערכת הבריאות עוברת מהפכה מרפואה מסורתית לרפואה מבוססת נתונים ובינה מלאכותית, דרושים מובילי שינוי שיחברו בין הטכנולוגיה לבין הצרכים של המערכת. התוכנית מכשירה דור חדש של מובילים המשלבים אוריינות טכנולוגית עמוקה עם מיומנויות ניהול והובלת שינוי בארגונים מורכבים ורווי רגולציה. בוגרי התוכנית ישמשו כסוכני שינוי שיטמיעו פתרונות טכנולוגיים מתקדמים במגזר הציבורי, במטרה לשפר את הטיפול הרפואי ואת רווחת המטופל.

HealthTech & AI Leadership של המערך לתוכניות ייעודיות באוניברסיטת בר-אילן היא חממה למנהיגות טכנולוגית במערכת הבריאות והמגזר הציבורי. התוכנית  מעניקה ידע מעמיק בתחומי ה-Health AI, החל מבינה מלאכותית אג'נטית הפועלת באוטונומיה בתהליכי עבודה קליניים, דרך מודלי שפה גדולים (LLM) לתיעוד רפואי ועד למערכות תמיכה בהחלטות ודימות רפואי מתקדמים.

עולם הרפואה עובר מהפכה. אנו עדים למעבר מרפואה מסורתית לרפואה מבוססת נתונים ובינה מלאכותית. קיים מחסור חמור במנהלים שמבינים את הגשר שבין הטכנולוגיה לשטח הקליני, בדגש על הרגישות והאתגרים הייחודיים של ארגוני בריאות: ביורוקרטיה, רגולציה קפדנית, פרטיות מטופלים ותהליכים קליניים מורכבים. מטרתנו אינה רק ללמד בינה מלאכותית אלא לייצר סוכני שינוי – מנהיגים שיודעים להקים צוותים, לנהל שינוי ולהטמיע חדשנות בארגונים ציבוריים מורכבים. התוכנית מכשירה מנהלי פרויקטים אסטרטגיים (Health AI Program Leaders) שיובילו שינוי טכנולוגי מערכתי בבתי חולים, קופות חולים ומשרד הבריאות. במהלך 10 חודשים אינטנסיביים, המשתתפים יעברו מסע מחמישה מודולים הכוללים אוריינות טכנולוגית, חשיבה עיצובית, סוגיות של ריבונות דיגיטלית ופרקטיקום מעשי תחת המתודולוגיה "מהמעבדה למציאות" (Lab to Reality).

התוכנית מאופיינת בגישה בין-תחומית עמוקה. היא משלבת ידע מרפואה, מדעי המחשב, ביואתיקה, משפטים ומנהל מערכות בריאות. הסטודנטים והמרצים מגיעים מרקעים מגוונים – רופאים, מנהלים, משפטנים, עובדים סוציאליים ואנשי דאטה – מה שמבטיח חוויית למידה עשירה ורב-ממדית. התוכנית מכסה מגוון רחב של תחומי טכנולוגיה רפואית:
MedTech, Pharma, Bio-Medical, Clinical Decision Support Systems,
בינה מלאכותית יוצרת בבריאות, עיבוד שפה טבעית ברפואה, ראייה ממוחשבת רפואית, ניהול מוצר בבריאות ואתיקה של אלגוריתמים במערכות ציבוריות.

התוכנית מיועדת לסטודנטים מצטיינים מכל התחומים בשנה ב' ומעלה בתואר ראשון + תואר שני!

תחילת התוכנית בסמסטר א' בשנת הלימודים תשפ"ז - 11.10.2026

תאריך פתיחת תוכנית הלימודים 
מחזור אוקטובר 2026 : יום חמישי א' חשוון תשפ""ו, 11 באוקטובר 2026

ימי הלימוד
הקורסים ילמדו בימי חמישי בשעות 17:00-09:00

משך הלימודים
שלושה סמסטרים רצופים ( סמסטר א' + סמסטר ב' + סמסטר קיץ )

טופס רישום
             

מי יכול להירשם לתוכנית?

קהל היעד מורכב משילוב של שני מגזרים:  סטודנטים מצטיינים לתואר ראשון ושני מדיסציפלינות שונות ואנשי מקצוע ממערכת הבריאות והמגזר הציבורי, ביניהם: מנהלים רפואיים, אנשי מנהל מערכות בריאות, אנשי מדעי הנתונים. התוכנית מיועדת למי ששואף להוביל פרויקטים אסטרטגיים של בינה מלאכותית בבתי חולים, קופות חולים, משרד הבריאות וחברות טכנולוגיה רפואית 

כמה משתתפים יש בכל מחזור?

התוכנית מיועדת לקבוצה מצומצמת ואיכותית של כ-30 משתתפים בלבד. בחירה זו נועדה להבטיח חוויית למידה אישית, אינטראקציה בין-תחומית עשירה וליווי צמוד של המנחים לאורך שלבי הלמידה והפרקטיקום המעשי.

האם נדרש ידע קודם בתכנות?

לא, אין צורך בידע מוקדם בתכנות או בכתיבת קוד. התוכנית מתמקדת בהקניית אוריינות טכנולוגית מתקדמת, הבנת ארכיטקטורה של מערכות בינה מלאכותית וניהול מוצר ופרויקטים, במטרה להכשיר את המשתתפים להיות הגשר המנהיגותי בין עולם הפיתוח לשטח הקליני.

תנאי קבלה ותהליך המיון

המחזור הראשון של אשכול הלימוד יהיה פתוח לתלמידי בר-אילן החל משנתם השנייה בתואר הראשון.
השתתפות באשכול האקדמי כפופה להצלחה בתהליך של סינון ובדיקת התאמה.

בשלב I – המועמדים יענו על שאלון מקוון למועמד אליו יצרפו קורות חיים וגיליון ציונים מהשנה האחרונה.

בשלב II – המועמדים שיעברו את השלב הראשון, יזומנו לראיון קצר (15 דק).

לאחר הריאיון תתכנס ועדת המיון ויבחרו 30 משתתפי התוכנית

הממדים שיבחנו לאורך תהליך המיון:
מצוינות בלימודים - ממוצע ציונים 90 ומעלה במדעי האדם (יהדות, רוח, חברה, משפטים ולימודים בינתחומיים) וממוצע 85 ומעלה במדעים מדוייקים.
עמידה בדרישות הסף : רמת אנגלית מספקת + השלמת שני קורסי הקדם במהלך התוכנית + מוטיבציה גבוהה
מיומנויות רכות חיוניות כדוגמת יכולת עבודה בצוות, תקשורת בין אישית, חשיבה יצירתית ויכולת עמידה בכישלון

סגל ההוראה

מנהלת אקדמית ומנטורית: פרופ' אילת סגל
מנהלת מקצועית: גב' אינה מנובה

סגל ההוראה מורכב מטובי המרצים לצד מומחים מתעשיית ביניהם מנהלים בכירים עם נסיון מעשי עשיר

סילבוס

יסודות ואוריינות טכנולוגית במערכת הבריאות
המודול מקנה "יישור קו" טכנולוגי והבנת עקרונות הבינה המלאכותית (AI), למידת מכונה ודימות רפואי ללא צורך בידע מוקדם בתכנות. הסטודנטים לומדים על טכנולוגיות קצה כמו מודלי שפה גדולים (LLM) לתיעוד רפואי וסוכנים אוטונומיים (Agentic AI) הפועלים בתוך תהליכי עבודה קליניים.

המצפן – אתיקה, משפט וריבונות דיגיטלית בבריאות
הסטודנטים מפתחים מצפן ערכי דרך לימוד סוגיות של הוגנות אלגוריתמית ומניעת הטיות (Bias) באבחון וטיפול רפואי. חלק מרכזי מוקדש לרגולציה של דאטה רפואי, פרטיות מטופלים וריבונות דיגיטלית בעידן של ענני מידע, תוך התנסות בסימולציות של ועדות אתיקה רפואית.

ארגז כלים – ניהול פרויקטים ומוצר במערכת הבריאות
המודול מעניק כלים פרקטיים לעיצוב שירות ממוקד מטופל (Service Design) וניהול מוצרים טכנולוגיים בתוך מערכות בריאות מורכבות. המשתתפים משתמשים במתודולוגיות של חשיבה עיצובית (Design Thinking), עובדים עם "פרסונות סינתטיות" ולומדים להגדיר מדדי הצלחה (KPIs) חברתיים וקליניים.

מנהיגות וניהול שינוי (מיומנויות רכות)
שלב זה מתמקד בפיתוח חוסן מנהיגותי וברכישת מיומנויות רכות (Soft Skills) הנדרשות להנעת חדשנות והתמודדות עם התנגדויות בצוותים רפואיים ובארגונים מסורתיים. הסטודנטים לומדים כיצד להפוך ל"סוכני שינוי" המסוגלים לגשר על פער השפה בין עולם הפיתוח לשטח הקליני.

פרקטיקום – מהמעבדה למציאות (Lab to Reality)
הסטודנטים מיישמים את הידע שנרכש באמצעות פרויקט מעשי בתוך ארגון בריאות (בית חולים או קופת חולים). התוצר הסופי הוא בניית תוכנית הטמעה מלאה והוכחת היתכנות (POC) של פתרון בינה מלאכותית, המוצגת בפני מומחים ובכירים ממערכת הבריאות ומתעשיית ה-MedTech.

הכרה בנקודות זכות אקדמיות

הכרה בנקודות זכות אקדמיות משתנה מפקולטה לפקולטה ולכן יש לברר באופן פרטני את הזכאות להכרה.

לטבלת הכרה בפטור לפי מחלקות לחץ כאן
בהצלחה למועמדים!