ד"ר אילת גולדשטיין (Ph.D, M.B.A)

המחקר שלי מגשר בין שיטות חישוביות מתקדמות לבין יישומים מעשיים בתחום הבריאות. אני מתמקדת בפיתוח מודלים ומערכות פרשניים ומבוססי היגיון קליני, המתרגמים נתונים רפואיים מורכבים וידע הנחייתי (Guidelines) לתמיכת החלטה ישימה ולמדדי איכות מדידים.
1)  ניתוח נתונים ולמידת מכונה בבריאות
העבודה שלי מתמקדת בשילוב מעשי של ניתוח נתונים ולמידת מכונה בסביבות קליניות מהעולם האמיתי, במטרה להפיק תובנות בעלות משמעות קלינית מנתונים רפואיים ולתמוך בשיפור אבחון וטיפול.
ציר מרכזי במחקרי הוא פיתוח שיטות מונחות-נתונים לקיבוץ מטופלים ולסיווג רמות סיכון. לדוגמה, פיתחנו גישה רב-ממדית לחלוקת מטופלים עם פיברומיאלגיה לתת-קבוצות על בסיס מגוון פרמטרים בריאותיים, המאפשרת לזהות את הקיבוצים המידעיים ביותר לצורך חקר מצב הטרוגני זה.
דוגמאות כוללות:
1.        למידת מכונה באופתלמולוגיה: יישום למידת מכונה לניתוח מדדים של הרשתית ועצב הראייה, כדי לזהות דפוסים הקשורים לפגיעה בראייה ולתמוך בזיהוי מוקדם.
2.        מודלים ניבויים באוכלוסיות מגוונות: ניבוי רטינופתיה סוכרתית פרוליפרטיבית (Proliferative Diabetic Retinopathy) באמצעות בדיקות דם ושתן שגרתיות, ובחינה מפורשת של השפעת מין ואתניות על הסיכון למחלה ועל ביצועי המודל, כדי למקד תשומת לב קלינית במטופלים הזקוקים לכך ביותר.
2) מערכות תמיכה בהחלטה קלינית (CDSS) והערכת איכות
אני מפתחת ומעריכה שיטות לתמיכה בהחלטה ולהערכת איכות אוטומטית, באמצעות המרת ידע קליני והנחיות טיפול לייצוגים חישוביים שניתן ליישם בהיקף רחב.
בפרויקט אחד תרמתי לפיתוח מסגרת הוליסטית להערכת איכות טיפול, תוך שימוש בניהול פצעי לחץ כדוגמה מייצגת. המסגרת מקודדת ידע פרוצדורלי של הטיפול לדפוסי הפשטה טמפורלית ומיישמת אלגוריתם של לוגיקה טמפורלית מטושטשת (Fuzzy Temporal Logic) כדי לכמת היענות לפרוטוקולי טיפול ולזהות סטיות בעלות משמעות קלינית.
בפרויקט נוסף סייעתי בפיתוח ארכיטקטורה מבוזרת לתמיכה בהחלטה המדגישה טיפול ממוקד-מטופל, תוך שימוש במכשירים ניידים להעברת הנחיות מבוססות-ראיות בנקודת הצורך, ובכך לתמוך בניהול מחלות כרוניות ובעצמאות המטופל.
כיום אני מנחה סטודנט/ית בפיתוח מערכת CDSS חדשנית אפיזודית ומבוססת הנחיות, שמטרתה לתמוך בקבלת החלטות ותהליכי מעקב לא-רציפים, באמצעות הפעלת המלצות באירועים/אפיזודות קליניים משמעותיים, ולא באמצעות ניטור רציף.
3 ) ייצוג ידע והפשטה טמפורלית בנתונים קליניים
המחקר שלי בניתוח נתונים קליניים הוביל לפיתוח שפת ידע להפשטה טמפורלית (Temporal Abstraction Knowledge Language), שנועדה להמיר נתונים קליניים מורכבים למושגים ברמה גבוהה המתאימים להסקה חישובית.
שפה זו מהווה תשתית למנוע הסקה שפיתחתי, שמטרתו לזהות דפוסים טמפורליים בעלי משמעות קלינית ברשומות מטופלים (למשל מצבים מתמשכים, שינויים לאורך זמן, אירועים חוזרים, וסטיות הקשורות לתזמון). המנוע מתרגם צירי זמן קליניים צפופים ולא-סדירים לייצוגים ברורים ופרשניים, היכולים לתמוך בתמיכת החלטה ובהערכת איכות.

Articles in Refereed Journals:

1.        Canada, F. C., Parcerias, J.G., Bartomeu, J.P., Salvador, H., Cardenosa, A.L., Rosanas, E.P., Goldstein, A., Utilizing Optical Coherence Tomography and Machine Learning to Predict Vision Loss in Pediatric Neurofibromatosis Type 1 Patients, Scientific Reports, January 2026.

2.        Ben-Shahar, B., Shahar, Y., Jaffe, S., Cohen, O., Shalom, E., Selivanova, M., Rimon, E., Hochberg, I., Goldstein, A., Integrating retrospective quality assessment with real-time guideline application to support the episodic application of clinical guidelines over significant time periods, Journal of Biomedical Informatics, December 2025

3.         Ifrah R.*, Besser, A.*, Goldstein, A., Beiderman, Y., Gantz, L., Psychological Stress as a Mediator in the Relationships Between Personality Characteristics and Eye-Blinking Behavior, Behavioral Sciences, November 2025.

4.        Doron, R., Shneor, E., Ostrin L., Gordon-Shaag, A, Goldstein, A., Near Viewing Behaviors predict educational system in a machine learning model, Scientific Reports, July 2025.

5.        Ben-Eli, H. Cnaany, Y., Chower, I., Goldstein, A., The Effects of Age and Sex on the Risk Factors, Complications and Outcomes of Cataract Surgery Performed by Residents, Scientific Reports, January 2025.

6.        Shalom, E., Goldstein, A. (equal contribution), Weiss, R.Selivanova, M. Melamed Cohen N., Shahar, Y., Implementation and Evaluation of a System for Assessment of The Quality of Long-Term Management of Patients at a Geriatric Hospital. Journal of Biomedical Informatics, July 2024.

7.        Goldstein, A., Ding, K., Carrasquillo, O., Levine, B. Hasan, A., Levine, J., Prediction of Proliferative Diabetic Retinopathy using Machine Learning in Latino and Non-Hispanic Blacks Cohorts. Ophthalmic and Physiological Optics, July 2024

8.        Cnaany, Y., Goldstein, A.,(equal contribution),  Lavy, I., Chowers, I., Ben-Eli, H., Ophthalmology residents experience in cataract surgery and the risk for intraoperative surgery complications - Journal ophthalmology & therapy, March 2024

9.        Goldstein, A., Shahar, Y., Weisman, M.R., Peleg, H., Ben-Chetrit, E., Ben-Yehuda, A., Shalom, E., Goldstein, C., Shiloh, S.S., Almoznino, G., Multi-dimensional Validation of the Integration of Syntactic and Semantic Distance Measures for Clustering Fibromyalgia Patients in the Rheumatic Monitor Big Data Study, Bioengineering Journal, January 2024 

10.        Doron, R., Gordon-Shaag,A., Shneor, E., Goldstein, A., Ostrin, L.A., “Objective Quantification of Viewing Behaviors During Printed and Electronic Tasks in Emmetropic and Myopic Ultra-Orthodox Jewish Men”, Ophthalmic Physiol Opt. 2023 Jan 20. doi: 10.1111/opo.13092. 

11.        Shalom, E., Goldstein, A. Ariel, E., Sheinberg, M., Fung, N., Jones, V., Van Schooten, B., Shahar, Y., Distributed application of guideline-based decision support through mobile devices: Implementation and evaluation, Artificial Intelligence in Medicine, Vol.129, 2022.

12.        Peleg, M., Shahar, Y., Quaglini, S., Broens, T., Budasu, R., Fung, N.,  Fux, A., García-Sáez, G., Goldstein, A., González-Ferrer, A., Hermens, H., Assessment of a personalized and distributed patient guidance system, International Journal of Medical Informatics, Vol.101, Pages 108–130, 2017.

13.        Peleg, M., Shahar, Y., Quaglini, S., Fux, A., García-Sáez, G.,  Goldstein, A., Hernando, M.E., Klimov, D., Martínez-Sarriegui, I., Napolitano, C., Parimbelli, E., Rigla, M., Sacchi, L., Shalom, E., Soffer, P., 2017, MobiGuide: a personalized and patient-centric decision-support system and its evaluation in the atrial fibrillation and gestational diabetes domains, User Modeling and User-Adapted Interaction, Vol.27, Pages 159–213.

14.        Goldstein, A., Shahar, Y., Cohen, M., Orenbuch, E., Evaluation of an Automated Knowledge-Based Textual Summarization System for Longitudinal Clinical Data, in the Intensive Care Domain, Artifical Inteligence in Medicine, Vol.82, Pages 20-33, 2017.

15.        Goldstein, A., Shahar, Y., An Automated Knowledge-Based Textual Summarization System for Longitudinal, Multivariate Clinical Data, Journal of Biomedical Informatics, Vol.61, Pages 159-175, 2016. Selected as the Journal’s editor’s choice.

Articles in Conference Proceedings:

1.        Ben-Shahar, B., Shahar, Y., Jaffe, S., Cohen, O., Shalom, E., Slivanova, M., Rimon, E., Goldstein, A., Supporting the Episodic Application of Clinical Guidelines
 over Significant Time Periods, Medical Informatics Europe Conference (MIE), Aug 2024.

2.        Jaffe, S., Ben-Shahar, B., Shahar, Y., Goldstein, A., Shalom, E., Slavinova, M., Rimon, E., Cohen, O., Using Formal Knowledge to Support Episodic Evidence-Based Nursing Care, Medical Informatics Europe Conference (MIE), August 2024.

3.        Jaffe, S., Ben Shahar, B., Shahar, Y., Goldstein, A., Shalom, E., Slavinova, M., Rimon, E., Cohen, O., Formal Representation of Nursing Clinical Guidelines to Support Episodic Consultation. Third International Workshop on Artificial Intelligence in Nursing (AINurse24) in conjunction with the 22nd International Conference of Artificial Intelligence in Medicine (AIME 2024), Salt Lake City UT, July 2024

4.        Cnaany Y., Goldstein, A., Lavy, I. Chowers, I., Ben-Eli, H., Ophthalmology Residents Cataract Surgery: Pre-op risk factors, Intraoperative complications, and Outcomes, ARVO 2024, Seattle, Washington, USA.

5.        Goldstein, A., Levin, J., Gordon-Shaag, A., 2023, Machine learning for classification Proliferative Diabetic Retinopathy in Latino and African American Cohorts, Poster presentation at ARVO 2023, New Orleans, LA.

6.        Goldstein, A., Levin, J., Gordon-Shaag, A., 2023, Machine learning for classification Proliferative Diabetic Retinopathy in Latino and African American Cohorts, Oral presentation at ISVER 2023, Haifa, Israel.

7.        Shalom, E., Edry, R., Goldstein, A., Gafni, U., Shahar, Y., 2017, Completing “non-evidence” clinical guideline knowledge: implications for methodological support, Health Informatics Workshop: applications that use knowledge and data, Haifa, Israel. 

8.        Shalom, E., Shahar, Y., Goldstein, A., Ariel, E., Sheinberger, M., Fung, N., Jones, V., Van Schooten, B., 2015, Implementation of the Distributed Guideline-Based Decision Support Model in the MobiGuide Framework. Proceedings of the 7th international workshop on knowledge representation for health care (KR4HC), in conjunction with Artificial Intelligence in Medicine (AIME), Pavia, Italy.

9.        Goldstein, A., Shahar, Y., 2015, Generation of natural-language textual summaries from longitudinal clinical records. Proceedings of the 15th world congress on health and biomedical informatics (MEDINFO), São Paulo, Brazil.

10.        Shalom, E., Shahar, Y., Goldstein, A., Ariel, E., Quaglini, S., Sacchi, L., Fung, N., Jones, V., Broens, T., Garcia-Saez, G., and Hernando, E., 2014, Enhancing Guideline-based decision support with distributed computation through local mobile application. Proceedings of the 7th international workshop on process-oriented information systems in healthcare (ProHealth), as part of The 12th international conference on business process management (BPM), Eindhoven, The Netherlands.

11.        Goldstein, A., Shahar, Y., 2013, Implementation of a System for Intelligent 
Summarization of Longitudinal Clinical Records.  Proceedings of the 5th international workshop on knowledge representation for health care (KR4HC), in conjunction with Artificial Intelligence in Medicine, Murcia, Spain. (also published in: Process Support and Knowledge Representation in Health Care, Lecture Notes in Computer Science Vol.8268, Pages 68-82)

12.        Goldstein, A., Shahar, Y., 2012, A framework for automated knowledge-
based textual summarization of longitudinal medical records. Proceedings of the 4th international workshop on knowledge representation for health care (KR4HC), Tallinn, Estonia.

אני משתפת פעולה עם קלינאים, חוקרים וצוותי מדע נתונים כדי לפתח ולהעריך שיטות למידת מכונה פרשניות, מערכות תמיכה בהחלטה קלינית המבוססות על הנחיות, והערכה אוטומטית של איכות הטיפול, באמצעות נתוני בריאות מהעולם האמיתי.