Galeon AI®
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Detecte a doença imediatamente
Escolha do tratamento mais adequado para cada paciente
Aprenda com milhões de registros de pacientes
Descoberta de novos medicamentos, automatização de tarefas administrativas para enfermeiros
A aplicação da IA na saúde tem um potencial revolucionário e estamos apenas começando! A criação de IA requer grandes quantidades de dados estruturados de inovadores e engenheiros..
Dr. Nozman explica essa inovação neste vídeo:
Galeon estrutura e armazena enormes volumes de dados médicos. Esta informação permanece propriedade do paciente.
Galeon permite que os pacientes que consentiram com o uso de seus dados revoguem esse consentimento a qualquer momento.
A Galeon também está construindo uma rede de aprendizagem colaborativa e descentralizada de IA chamada Blockchain Swarm Learning®, que respeita e protege a soberania dos hospitais sobre seus dados
Galeon desenvolveu tecnologia patenteada para treinamento de IA transparente e seguro. O blockchain Galeon foi projetado para conectar hospitais e descentralizar a pesquisa médica em hospitais de todo o mundo.
Os dados são a força motriz por trás do aprendizado de IA. Os dados são um recurso raro, valioso e confidencial.
Para acessar dados médicos e treinamento de IA, as startups GAFAM e AI oferecem diversas arquiteturas de treinamento. Existem quatro tipos principais de aprendizagem de IA: localizada, centralizada, federada e Blockchain Swarm Learning®. Cada tipo de treinamento em IA tem suas próprias vantagens e desvantagens.
Cada hospital treina IA com base em seus próprios dados. A aprendizagem localizada pode ser suficiente para aplicações de IA que requerem dados e recursos mínimos. Isto pode ser adequado para aplicações simples desenvolvidas em hospitais. No entanto, o desenvolvimento de tratamentos personalizados e baseados em dados está rapidamente a atingir os seus limites.
Soberania de dados hospitalares
✅
Soberania sobre inteligência artificial
✅
Tamanho do conjunto de dados (relacionado ao potencial de IA))
❌
Hospitais precisam de tecnologias de inteligência artificial
😕
Compartilhe o valor agregado dos dados entre hospitais e forneça aos pacientes os benefícios do compartilhamento de dados.
❌
Segurança de dados
❌
Cada hospital envia seus dados para uma plataforma terceirizada que treina a IA. Através da aprendizagem centralizada, os recursos de dados podem ser agrupados em empresas especializadas em IA, mas os hospitais não garantem a soberania sobre os dados e os resultados da investigação.
Este modelo não é aceito por hospitais e governos.
Soberania de dados hospitalares
❌
Soberania sobre inteligência artificial
❌
Tamanho do conjunto de dados (relacionado ao potencial de IA)
✅
Hospitais precisam de tecnologias de inteligência artificial
👌
Compartilhe o valor agregado dos dados entre hospitais e forneça aos pacientes os benefícios do compartilhamento de dados.
❌
Segurança de dados
❌
Os dados permanecem propriedade de cada hospital individual. Porém, como os dados são heterogêneos, ainda é necessário um único ponto de acesso para organizá-los. A IA torna-se então propriedade da plataforma de terceiros.
A aprendizagem federada é uma variação da aprendizagem centralizada que exige que os dados continuem sendo um ativo do hospital.
No entanto, a heterogeneidade dos dados ao nível do processamento é um grande obstáculo ao treino da IA em grandes bases de dados. A necessidade de pós-processamento reduz a participação dos hospitais na cadeia de valor dos dados de saúde.
Sovereignty of the hospital on data
😕
Sovereignty on Artificial Intelligences
❌
Size of the dataset (correlated to AIs' potential)
✅
Need for AI competences in the hospital
👌
Share the value-added of data among hospitals and benefit of data sharing for the patients
❌
Security of data
😕
A aplicação da IA na saúde está se tornando mais precisa a cada dia.
Dados quantitativos e qualitativos (estruturados) são cada vez mais necessários. As abordagens de aprendizagem localizadas, centralizadas e federadas são limitadas, em vários graus, por desafios relacionados com recursos técnicos, infraestruturas, heterogeneidade de dados ou barreiras regulamentares e, felizmente, por questões de privacidade.
Para desenvolver as aplicações mais precisas, a Galeon Blockchain cria o Swarm Learning®, um método para treinar IA em dados distribuídos por vários continentes sem comprometer a segurança dos dados.
O treinamento ocorre em conjuntos de dados distribuídos de vários hospitais. Os dados permanecem nos servidores do hospital e não são armazenados na blockchain.
O blockchain interhospitalar do Galeon é usado para rastrear o aprendizado com base nos dados fornecidos pela IA e distribuir o valor resultante proporcionalmente aos dados usados.
Blockchain Swarm Learning® (BSL®) protege a privacidade do paciente.
Soberania de dados hospitalares
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Soberania sobre inteligência artificial
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Tamanho do conjunto de dados (relacionado ao potencial de IA)
✅
Hospitais precisam de tecnologias de inteligência artificial
👌
Compartilhe o valor agregado dos dados entre hospitais e forneça aos pacientes os benefícios do compartilhamento de dados.
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Segurança de dados
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Galeon adota uma abordagem consistente com os princípios fundamentais do Bitcoin.
“Se você não acredita em mim, dê uma olhada”
O blockchain interhospitalar da Galeon, no qual os hospitais são usuários e validadores, respeita totalmente a privacidade do paciente e a integridade dos dados.
Os dados são armazenados localmente em cada hospital, e apenas os algoritmos de IA são “movidos” através do blockchain e treinados de forma descentralizada.
Graças ao blockchain médico, todas as ações durante o treinamento em IA são rastreadas.
O valor criado pela IA deve ser partilhado de forma justa entre pacientes, inovadores, investidores e prestadores de cuidados para garantir um sistema sustentável. A utilização das informações de saúde no BSL® resulta em transações distribuídas da seguinte forma:
A Fundação Galeon DAO é composta por 50% de pacientes voluntários e pioneiros do Galeon.
40% em hospitais onde os dados são registrados e estruturados
5% no resgate e destruição
5% para galeões
Esta distribuição garante o equilíbrio e a estabilidade do sistema, proporcionando incentivos adequados com base nas contribuições de todos os participantes.
A startup apoiada por capital de risco (VC) arrecadou US$ 20 milhões para treinar modelos em dados de saúde. Gaste US$ 10.000.000 para acessar dados na plataforma Galeon.
US$ 5.000.000 serão usados para financiar Galeon DAO.
Os US$ 4 milhões irão para hospitais com base no uso de dados.
US$ 500.000 serão usados para comprar e destruir $GALEON no mercado.
$ 500.000 irão para Galeon.
