🧠ガレオン AI®
Last updated
Last updated
● 病気を即座に検出
● 各患者に最適な治療を選択
● 数百万の患者記録から学習
● 新しい薬を発見し、介護者の管理業務の自動化
医療におけるAIの応用は革命的な可能性を秘めています。そして、まだ始まったばかりです！AIを開発するためには、イノベーターやエンジニアは大量の構造化データを必要とします。
ノズマン博士は、このビデオでこれらのイノベーションについて詳しく説明しています：
ガレオンは、膨大な量の医療データを構造化し、保存します。これらのデータは患者の所有物です。
ガレオンでは、データの使用に同意した患者はいつでもそれを撤回することができます。
ガレオンはまた、Blockchain Swarm Learning®と呼ばれるAIトレーニング用の分散型協調ネットワークを構築することで、病院のデータに対する主権を尊重し、保護しています。
ガレオンは、AIを透明かつ安全にトレーニングするための独自技術を開発しました。ガレオンブロックチェーンは、世界中に分散する複数の病院間で医療研究を分散化します。
人工知能を訓練するための燃料はデータであり、それは希少で価値があり、機密性の高い資源である。
医学データにアクセスし、人工知能を訓練するために、GAFAMとAIスタートアップはいくつかの学習構造を提案しています。ローカライズ型、集中型、連合型、ブロックチェーンによる群学習型（ブロックチェーンスウォームラーニング®）です。それぞれのタイプのAI学習には長所と短所が存在します。
各病院は独自のデータでAIを訓練できます
ローカライズされた学習は、最小限のデータとリソースを必要とするAIアプリケーションには十分な可能性があります。これは、どの病院内でも開発できる単純なアプリケーションには適していますが、データ駆動型の個別化治療の開発には限界があります。
各病院は、AIをトレーニングする第三者プラットフォームにデータを委託します。
中央集権的な学習は、AI専門企業でデータリソースを共有することを可能にしますが、病院に対するデータと研究成果の主権は保証されていません。
このモデルは、病院や政府には受け入れられていません。
データは各病院の所有物のままです。しかし、データは異種混合であるため、単一のアクセスポイントが必要です。AIはサードパーティのプラットフォームが所有します。
フェデレーテッド・ラーニングはセントラル型ラーニングの亜型であり、今回はデータは各病院の所有物のままです。
しかし、ケアレベルでのデータの不均一性は、大規模なデータベースでAIを訓練する際の大きな障害となります。後処理が必要なため、医療データのバリューチェーンにおける病院の比重が低下します。
AIのヘルスケアへの応用は日々精度を増している。
この応用は、データの量と品質（構造化されたデータ）が必要です。ローカライズ型、集中型、フェデレーテッドラーニングのアプローチは、スキルリソース、インフラ、データの異質性、規制の壁など、さまざまな課題によって制限されています。そして、プライバシー上の理由から制限されています。
ガレオンがブロックチェーンスウォームラーニング（Blockchain Swarm Learning®）を構築しているのは、最も精密なアプリケーションの開発のためであり、データのプライバシーを損なうことなく、複数に分散したデータでAIを訓練する方法である。
トレーニングは、複数の病院にまたがるデータの分散型セットで行われる。データは病院のサーバーに残り、ブロックチェーンには載らない。
病院間のガレオンのブロックチェーンは、病院が提供したデータに対するAIのトレーニングを追跡し、使用されたデータに比例して作成された価値を分配するために使用される。ブロックチェーンスウォームラーニング®（BSL®）は患者データの機密性を保護します。
ガレオンはビットコインの基本原則に忠実なアプローチを選択した：
「信用せず、ただ検証する」
病院間のガレオン・ブロックチェーンは、病院がユーザーであり検証者でもあるため、患者のプライバシーとデータの統合性が尊重されます。
データは各病院によって個別にホストされ、人工知能アルゴリズムだけがブロックチェーンを介して「移動」し、分散型の方法でトレーニングされます。
医療用ブロックチェーンのおかげで、AIのトレーニング中のすべての行動が追跡されます。
AIによって創造された価値は、持続可能なシステムのために、患者、イノベーター、投資家、介護者の間で公平に共有されなければなりません。BSL®による健康データの各利用は、以下のように分配される取引をもたらします：
● 50%は、自発的な患者とガレオン創業者で構成されるガレオンDAOファンドに分配。
● 40%はデータを取得し構造化する病院へ
● 5%は買い戻しと売却に充てられる
● 5%はガレオンへ
この配分は、すべてのステークホルダーが適切にインセンティブを受け取り、貢献に応じてバランスとシステムの持続可能性を確保します。
ベンチャーキャピタル（VC）によって資金提供されたスタートアップが、自社のモデルを医療データでトレーニングするために2,000万米ドルを調達しました。ガレオンプラットフォーム上のデータへのアクセスに1,000万米ドルを費やします。
● 500万米ドルはガレオンDAO基金に送られます。
● 4,000,000 USD は病院に配分され、データの使用量に比例します。
● 50万米ドルは市場で$ガレオンを購入して破棄されるために使用されます。
● 50万米ドルはガレオンに送られます。
病院データの主権
✅
人工知能の主権
✅
データセットのサイズ（AIのポテンシャルに関連）
❌
病院でのAI能力の必要性
😕
データの付加価値を病院間で共有し、患者にとってのデータ共有の利点
❌
データのセキュリティー
❌
病院データの主権
❌
人工知能の主権
❌
データセットのサイズ（AIのポテンシャルに関連）
✅
病院でのAI能力の必要性
👌
データの付加価値を病院間で共有し、患者にとってのデータ共有の利点
❌
データのセキュリティー
❌
病院データの主権
😕
人工知能の主権
❌
データセットのサイズ（AIのポテンシャルに関連）
✅
病院でのAI能力の必要性
👌
データの付加価値を病院間で共有し、患者にとってのデータ共有の利点
❌
データのセキュリティー
😕
病院データの主権
✅
人工知能の主権
✅
データセットのサイズ（AIのポテンシャルに関連）
✅
病院でのAI能力の必要性
👌
データの付加価値を病院間で共有し、患者にとってのデータ共有の利点
✅
データのセキュリティー
✅
