🧠Galeon KI®
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Krankheiten sofort erkennen
Die am besten geeignete Behandlung für jeden Patienten auswählen
Aus Millionen von Patientenakten lernen
Neue Medikamente entdecken, administrative Aufgaben der Pflegekräfte automatisieren
Die Anwendungen von KI im Gesundheitswesen haben revolutionäres Potenzial, und wir stehen erst am Anfang! Um KI zu erschaffen, benötigen Innovatoren und Ingenieure große Mengen strukturierter Daten.
Dr. Nozman erläutert diese Innovationen in diesem Video:
Galeon strukturiert und speichert eine phänomenale Menge medizinischer Daten. Diese Informationen bleiben Eigentum des Patienten.
Mit Galeon kann ein Patient, der seine Zustimmung zur Nutzung seiner Daten gegeben hat, diese jederzeit widerrufen.
Galeon respektiert und schützt auch die Souveränität der Krankenhäuser über ihre Daten, indem es ein dezentrales, kollaboratives Netzwerk für das KI-Training namens Blockchain Swarm Learning® aufbaut.
Galeon hat eine proprietäre Technologie für transparentes und sicheres KI-Training entwickelt. Die Galeon-Blockchain dient dazu, Krankenhäuser zu verbinden, um die medizinische Forschung unter mehreren weltweit verteilten Krankenhäusern zu dezentralisieren.
Daten sind der Treibstoff für das Training von Künstlichen Intelligenzen: Sie sind eine seltene, wertvolle und sensible Ressource.
Um auf medizinische Daten zuzugreifen und KIs zu trainieren, schlagen GAFAM und KI-Startups mehrere Lernarchitekturen vor. Wir können 4 Haupttypen des KI-Trainings unterscheiden: lokalisiertes, zentralisiertes, föderiertes und durch Blockchain trainiertes Schwarmtraining (Blockchain Swarm Learning®). Jeder Typ des KI-Trainings hat seine Vor- und Nachteile.
Jedes Krankenhaus trainiert seine KIs mit seinen eigenen Daten.
Lokalisiertes Lernen kann ausreichend sein für KI-Anwendungen, die minimale Daten und Ressourcen erfordern. Dies könnte geeignet sein für einfache Anwendungen, die innerhalb eines Krankenhauses entwickelt werden. Allerdings werden die Grenzen schnell erreicht bei der Entwicklung von datengesteuerten personalisierten Behandlungen.
Souveränität des Krankenhauses über Daten | ✅ |
Souveränität über künstliche Intelligenzen | ✅ |
Größe des Datensatzes (korreliert mit dem Potenzial der KIs) | ❌ |
Bedarf an KI-Kompetenzen im Krankenhaus | 😕 |
Den Mehrwert der Daten unter den Krankenhäusern teilen und den Nutzen des Datenaustauschs für die Patienten | ❌ |
Datensicherheit | ❌ |
Jedes Krankenhaus überträgt seine Daten an eine Drittplattform, die KIs trainiert.
Zentralisiertes Lernen ermöglicht die Bündelung von Datenressourcen bei einem KI-Expertenunternehmen, aber die Souveränität über die Daten und Forschungsergebnisse ist für Krankenhäuser nicht garantiert.
Dieses Modell wird von Krankenhäusern und Regierungen nicht akzeptiert.
Souveränität des Krankenhauses über Daten | ❌ |
Souveränität über künstliche Intelligenzen | ❌ |
Größe des Datensatzes (korreliert mit dem Potenzial der KIs) | ✅ |
Bedarf an KI-Kompetenzen im Krankenhaus | 👌 |
Den Mehrwert der Daten unter den Krankenhäusern teilen und den Nutzen des Datenaustauschs für die Patienten | ❌ |
Datensicherheit | ❌ |
Die Daten bleiben Eigentum jedes einzelnen Krankenhauses. Da die Daten jedoch heterogen sind, wird dennoch ein einzelner Zugangspunkt benötigt, um sie zu bereinigen. Die KIs sind dann im Besitz einer Drittplattform.
Föderiertes Lernen ist eine Variante des zentralisierten Lernens, bei dem diesmal die Daten im Eigentum der Krankenhäuser bleiben sollen.
Die Heterogenität der Daten auf der Pflegeebene ist jedoch ein großes Hindernis für das Training von KIs auf großen Datenbanken. Der Bedarf an Nachbearbeitung verringert das Gewicht der Krankenhäuser in der Wertschöpfungskette der Gesundheitsdaten.
Souveränität des Krankenhauses über Daten | 😕 |
Souveränität über künstliche Intelligenzen | ❌ |
Größe des Datensatzes (korreliert mit dem Potenzial der KIs) | ✅ |
Bedarf an KI-Kompetenzen im Krankenhaus | 👌 |
Den Mehrwert der Daten unter den Krankenhäusern teilen und den Nutzen des Datenaustauschs für die Patienten | ❌ |
Datensicherheit | 😕 |
Die Anwendungen von KI im Gesundheitswesen werden jeden Tag präziser.
Sie erfordern zunehmend Daten sowohl in Quantität als auch in Qualität (strukturiert). Die Ansätze des lokalisierten, zentralisierten und föderierten Lernens sind alle in gewissem Maße durch Herausforderungen in Bezug auf Kompetenzressourcen, Infrastruktur, Datenheterogenität oder regulatorische Barrieren begrenzt, und glücklicherweise aus Gründen des Datenschutzes.
Für die Entwicklung der präzisesten Anwendungen baut Galeon Blockchain Swarm Learning® auf, einen Weg, KIs auf Daten zu trainieren, die über mehrere Kontinente verteilt sind, ohne die Datensicherheit zu kompromittieren.
Das Training findet auf einem dezentralen Datensatz über mehrere Krankenhäuser hinweg statt. Die Daten bleiben auf den Servern der Krankenhäuser und werden nicht auf einer Blockchain abgelegt.
Die Galeon-Blockchain zwischen Krankenhäusern wird verwendet, um das Training der KIs auf den von ihnen bereitgestellten Daten nachzuverfolgen und den geschaffenen Wert proportional zu den verwendeten Daten zu verteilen.
Blockchain Swarm Learning® (BSL®) schützt die Vertraulichkeit der Patientendaten.
Souveränität des Krankenhauses über Daten | ✅ |
Souveränität über künstliche Intelligenzen | ✅ |
Größe des Datensatzes (korreliert mit dem Potenzial der KIs) | ✅ |
Bedarf an KI-Kompetenzen im Krankenhaus | 👌 |
Den Mehrwert der Daten unter den Krankenhäusern teilen und den Nutzen des Datenaustauschs für die Patienten | ✅ |
Datensicherheit | ✅ |
Galeon hat einen Ansatz gewählt, der den grundlegenden Prinzipien von Bitcoin treu bleibt:
"Vertraue nicht, überprüfe"
Die Galeon-Blockchain zwischen Krankenhäusern, bei der Krankenhäuser sowohl Benutzer als auch Validatoren sind, gewährleistet vollständigen Respekt vor der Privatsphäre der Patienten und der Integrität der Daten.
Daten werden lokal von jedem Krankenhaus gehostet, wobei nur die künstlichen Intelligenz-Algorithmen über die Blockchain 'bewegt' werden, um auf dezentrale Weise trainiert zu werden.
Dank der medizinischen Blockchain werden alle Aktionen während des KI-Trainings nachverfolgt.
Der durch KI geschaffene Wert muss gerecht unter Patienten, Innovatoren, Investoren und Pflegekräften geteilt werden, um ein nachhaltiges System zu gewährleisten. Jede Nutzung von Gesundheitsdaten durch BSL® führt zu einer Transaktion, die wie folgt verteilt wird:
50% an den Galeon DAO-Fonds, bestehend aus freiwilligen Patienten und Galeon-Pionieren
40% an die Krankenhäuser, wo die Daten erfasst und strukturiert werden
5% für Rückkauf und Vernichtung
5% für Galeon
Diese Verteilung gewährleistet das Gleichgewicht und die Nachhaltigkeit des Systems, indem alle Beteiligten gemäß ihrem Beitrag ausreichend incentiviert werden.
Ein von Venture Capital (VC) finanziertes Startup sammelt 20.000.000 USD, um seine Modelle mit Gesundheitsdaten zu trainieren. Es gibt 10.000.000 USD für den Zugang zu Daten auf der Galeon-Plattform aus.
5.000.000 USD gehen an den Galeon DAO-Fonds.
4.000.000 USD gehen an die Krankenhäuser, proportional zur Datennutzung.
500.000 USD werden verwendet, um $GALEON auf den Märkten zu kaufen und zu vernichten.
500.000 USD gehen an Galeon.
