7 Minuty
Samsung and Galeon join forces to advance healthcare AI
Samsung ogłosił partnerstwo z protokołem zdecentralizowanej nauki (DeSci) Galeon, mające na celu integrację sztucznej inteligencji z urządzeniami ultrasonograficznymi oraz udostępnianie zanonimizowanych danych treningowych dla modeli medycznych. Współpraca łączy sprzęt ultrasonograficzny Samsunga z platformą elektronicznych rekordów medycznych (EHR) Galeon w celu przyspieszenia rozwoju klinicznej AI przy jednoczesnym zachowaniu prywatności pacjentów i suwerenności danych instytucji medycznych. Ten model partnerstwa ma na celu zapewnienie skalowalnego, audytowalnego i zgodnego z regulacjami sposobu trenowania modeli AI, szczególnie w obszarze diagnostyki obrazowej.
How the integration works
Platforma EHR Galeon jest już wdrożona w sieci 18 połączonych ze sobą szpitali, w tym w kilku placówkach we Francji: CHU Rouen (Rouen University Hospital), CHU Caen (Caen University Hospital), szpital w Toulon oraz Hôpital Sud Francilien. Zamiast przechowywać wrażliwe dane medyczne bezpośrednio on‑chain, inicjatywa polega na uruchamianiu algorytmu AI on‑chain w celu pełnej śledzalności procesu, podczas gdy dane pacjentów pozostają zanonimizowane i pod kontrolą każdej placówki. Takie hybrydowe podejście łączy audytowalność blockchainu z wymogami ochrony prywatności i zgodnością z przepisami (np. RODO/GDPR w Europie), minimalizując ryzyko ujawnienia danych osobowych i zachowując lokalną kontrolę nad suwerennością danych.
Zespół Galeon
Privacy-first AI training for ultrasound devices
W ramach porozumienia dostawcy usług medycznych będą mogli korzystać ze wspólnych modeli AI wytrenowanych na zdecentralizowanych zbiorach danych bez konieczności centralizowania informacji o poziomie pojedynczego pacjenta. Każdy szpital wnosi zanonimizowane obrazy ultrasonograficzne oraz ustrukturyzowane metadane z EHR — takie jak wiek, płeć, anonimowe wskaźniki kliniczne i adnotacje obrazowe — które mogą być używane do lokalnego trenowania modeli lub w ramach procesów uczenia federacyjnego (federated learning). Uczenie federacyjne pozwala na agregowanie wag modeli bez przekazywania surowych danych medycznych poza granice instytucji, co znacznie podnosi poziom ochrony prywatności.
Dodatkowo komponent on‑chain zapewnia przejrzyste mechanizmy zarządzania modelem AI: zapisywane są wersje modeli, podpisy cyfrowe, dowody wykonania procesu treningowego oraz metadane dotyczące źródeł danych i polityk zgody. Takie śledzenie provenance ułatwia audyty, weryfikację aktualizacji modeli oraz monitorowanie zjawiska dryfu modelu (model drift), które jest krytyczne w zastosowaniach medycznych, gdzie jakość predykcji ma bezpośredni wpływ na decyzje kliniczne.
Real-world AI tools already in development
Dyrektor generalny Galeon, Loïc Brotons, poinformował dziennikarzy, że firma opracowała już praktyczne narzędzia AI dla ochrony zdrowia: automatyczny system rozliczeń (billing AI) dla procedur medycznych, generator streszczeń konsultacji klinicznych oraz model rozpoznawania mowy (speech‑to‑text) dostosowany do przepływów pracy w placówkach medycznych. Te rozwiązania ilustrują, jak połączenie danych obrazowych z ultrasonografii, integracja EHR i śledzalność blockchain może przyspieszyć adopcję AI w medycynie, równocześnie spełniając wymogi regulacyjne i standardy prywatności.
Praktyczne zastosowania obejmują m.in. automatyczną klasyfikację anomalii obrazowych, pomoc w wykrywaniu patologii kardiologicznych i położniczych, a także wsparcie decyzji klinicznych w czasie rzeczywistym. Integracja z urządzeniami Samsunga umożliwia bezpośrednie przesyłanie zanonimizowanych danych z sondy ultrasonograficznej do lokalnych węzłów treningowych, przy jednoczesnym zachowaniu metadanych w systemie EHR, co wzmacnia interoperacyjność i ułatwia wdrożenie w codziennej praktyce klinicznej.
DeSci momentum and investor interest
Zdecentralizowana nauka (DeSci) szybko staje się jednym z najaktywniejszych obszarów innowacji w ekosystemie blockchain, szczególnie w sektorze ochrony zdrowia. Projekty takie jak VitaDAO przyciągają uwagę inwestorów i społeczności naukowej, finansując badania nad długowiecznością i innymi przełomowymi programami badawczymi. DAO w ramach DeSci aspirują do realizacji ambitnych rezultatów laboratoryjnych oraz demokratyzacji dostępu do finansowania i danych badawczych.
Przykładowo projekty takie jak HydraDAO zgłaszały znaczące wyniki przedkliniczne, które przyciągnęły zainteresowanie inwestorów, co z kolei zwiększyło zainteresowanie venture capital wpływem DeSci na badania biomedyczne. W rezultacie obserwujemy rosnące zainteresowanie ze strony funduszy typu Maelstrom Fund, Animoca Brands, a wcześniej także Binance Labs, które inwestują w platformy DeSci i infrastrukturę danych niezbędną do trenowania zaawansowanych modeli AI w medycynie.
Recent funding and data priorities
Na początku bieżącego roku platforma DeSci Bio Protocol zamknęła rundę finansowania w wysokości 6,9 miliona dolarów, wspieraną przez Maelstrom Fund i Animoca Brands, po wcześniejszym wsparciu ze strony Binance Labs. Finansowanie to ma na celu rozwój infrastruktury do bezpiecznego udostępniania i analizy danych biologicznych oraz tworzenie standardów interoperacyjności dla projektów badawczych opartych na blockchainie.
Zakup i akwizycja danych pozostają strategicznymi priorytetami w obszarze DeSci: kilka platform aktywnie poszukuje dużych zbiorów danych genomowych oraz fenotypowych — często włączając w to aktywa pozostawione przez upadłe lub wycofane konsumenckie usługi genetyczne, takie jak 23andMe — w celu zasilenia badań oraz trenowania modeli AI. To z kolei rodzi dyskusje etyczne i regulacyjne o legalności transferu danych, mechanizmach uzyskania świadomej zgody i sposobach ochrony tożsamości donorów danych.
W kontekście badań klinicznych i rozwoju leków, DeSci może przyspieszyć współpracę między instytucjami, umożliwiając bardziej demokratyczny dostęp do danych oraz kreatywne modele finansowania ryzyka badawczego. Jednak skalowanie takiego ekosystemu wymaga solidnych ram zarządzania danymi, technik anonimizacji oraz mechanizmów kontroli dostępu, takich jak systemy zarządzania kluczami i inteligentne kontrakty.
Implications for blockchain, healthcare AI and EHRs
Partnerstwo Samsung–Galeon podkreśla rosnącą konwergencję technologii blockchain, zdecentralizowanej nauki (DeSci) oraz sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia. Poprzez połączenie zaawansowanego sprzętu obrazowego Samsunga z platformą EHR i mechanizmami zarządzania DeSci oferowanymi przez Galeon, partnerstwo stanowi praktyczny model dla trenowania AI z zachowaniem prywatności, umożliwiając instytucjom kontrolę nad danymi pacjentów i jednocześnie wspierając skalowalne, audytowalne procesy rozwoju modeli.
Dla klinicystów i zespołów badawczych oznacza to potencjalne skrócenie czasu potrzebnego na walidację algorytmów diagnostycznych, łatwiejszą replikowalność wyników oraz lepszą kontrolę wersjonowania modeli. Dla inwestorów i uczestników rynku kryptowalut — to sygnał, że praktyczne przypadki użycia blockchain w medycynie mogą skupić się na rzetelnych, regulacyjnie zgodnych rozwiązaniach, a nie jedynie na spekulacyjnych tokenach.
W praktyce, integracja ta może prowadzić do: lepszej interoperacyjności między systemami EHR, redukcji barier wejścia dla placówek medycznych chcących korzystać z AI, poprawy jakości danych treningowych dzięki wielo‑ośrodkowym zbiorom oraz zwiększenia zaufania dzięki transparentnym zapisom on‑chain. Takie korzyści są szczególnie istotne w kontekście zastosowań klinicznych, gdzie błędy modelu i nieodpowiednie dane treningowe mogą prowadzić do kosztownych i niebezpiecznych skutków dla pacjentów.
W miarę jak organizacje ochrony zdrowia i inicjatywy DeSci kontynuują eksplorację punktów styku między blockchainem a AI, można spodziewać się kolejnych partnerstw skoncentrowanych na bezpiecznym udostępnianiu danych, uczeniu federacyjnym, zarządzaniu modelem z możliwością weryfikacji oraz standardach meta‑danych dla EHR i obrazów medycznych. Kluczowe obszary rozwoju obejmują: formalizację polityk prywatności, certyfikację modeli medycznych, zgodność z lokalnymi przepisami oraz rozwój narzędzi monitorujących wydajność modeli w czasie rzeczywistym.
Podsumowując, współpraca ta prezentuje pragmatyczną ścieżkę integracji przejrzystości on‑chain z realnymi procesami medycznymi, oferując sensowny kompromis między innowacją technologiczną a ochroną praw pacjentów. Jeżeli inicjatywy takie jak ta osiągną skalę i techniczną dojrzałość, mogą stać się podstawą nowej infrastruktury danych medycznych, wspierającej bezpieczne i etyczne zastosowania AI w opiece zdrowotnej.
Źródło: cointelegraph
Zostaw komentarz