# コンセプト
## ガレオンが医療の未来を切り開く
ガレオンのパイオニアたちは、次のような新しいヘルスケアシステムを構築しています：
● 人工知能（AI）時代における介護者のサポート
● 医療機密の保護
● 公平で分散化された医学研究の確保
● データ駆動型医療の構築
## 個別医療
医学は転換期を迎えています。
すべての人々に効果的な治療法（アスピリンから抗生物質まで）を発明した後、医療の新たな境地は超個別化された医療にあります。患者のケアは今や、患者のゲノムだけでなく、その人特有の生活（習慣、職業など）に基づいて調整されます。
そのためには、医師や研究者が患者を深く理解する必要があり、患者データへのアクセスが医療従事者と研究の双方にとって不可欠なのです。
## 地域医療
知識の共有は医学研究の基礎です。
医師は、何千人もの人々を治療し、同僚医師の症例を研究することで、専門性を高めていきます。しかし、情報共有は完璧ではないのです。コンピュータ・システム間の障壁は、言語の障壁に加えられています。病院では、テクノロジーによって情報伝達の困難さが増しています。そこでこの問題を、ガレオンが解決します。最先端のコンピューターシステムによって、ガレオンは医療の共同体を再構築しています。
ガレオンが知識の共有を可能にし、患者に最高の医療を提供します。
## グローバル研究の最前線に立つ医療
データの蓄積は、活用して初めて有用となります。
ガレオンは、医療データを構造化し、アクセスしやすく読みやすいデータを作成します。データは最初から、人工知能アルゴリズムの開発を容易にするように構築されています。
このデータは、医療、環境、時間、空間的なものなどがあります。ガレオンによって構造化された、多様でありながら利用可能な豊富なデータは、これまで知られていなかった治療法への道を開くのです。
## ブロックチェーンと人工知能で、ガレオンは医療に革命を起こす
AIは医療の進歩を可能にしますが、価値の共有を可能にするのはブロックチェーンです。
しかし、介護者や医療センター、草の根医療を犠牲にしてまで、これらの発見に何の価値があるのでしょうか？言い換えれば、健康データを生産する人々を犠牲にして、成り立つのでしょうか？
ガレオントークンと病院をつなぐブロックチェーン技術のおかげで、ガレオンはAIによって生み出された価値の分配を可能にします。これは、健康データの利用を持続可能なものにし、患者の意思を尊重するものでもあります。
## 開拓者たちのガレオン・コミュニティ
2016年以来、ガレオンは新しい医療制度に必要な推進力を結集してきました。これは患者と介護者の尊厳を守るシステムです。この先駆者のコミュニティは、患者、介護者、革新者、病院、投資家から構成されています。
● 患者は自分のデータをどうするか選択できなければなりません。
● 介護士は、患者一人あたりに十分なリソースと時間を割けるようにしなければなりません。
● 病院は収益とデータのセキュリティを必要とします。
● イノベーターは新しい治療法を開発できなければなりません。
● 投資家は、投資に対するリターンを確認し、医学研究の方向性について発言する必要があります。
ガレオンはブロックチェーンを通じてすべての利害関係者を一致させます。ガレオンは、明確な役割と関心が持てる方法を提供します。真の影響は、プロジェクトがスケールアップして初めて達成されます。
[ガレオントークン](/whitepaper/japanese/galeon-tkun/gareontkun.md)は、新システムの拡張を可能にします。これまでに、Galeonは18の病院、うち2つは大学病院に導入されています。全体で100万件を超える患者記録が管理されており、数千人の医療従事者が数百万件の診療を行っています。
そして、私たちを信頼してくれた4万人の先駆的な$GALEONトークンホルダーの方々を忘れてはなりません。
---
# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://whitepaper.galeon.care/whitepaper/japanese/xian-qu-zhe/konseputo.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.