8 Minuty
Samsung and Galeon join forces to advance healthcare AI
Společnost Samsung oznámila partnerství s protokolem decentralizované vědy (DeSci) Galeon za účelem integrace umělé inteligence do svých ultrazvukových zobrazovacích zařízení a dodávání anonymizovaných tréninkových dat pro lékařské AI. Tato spolupráce propojuje hardwarová ultrazvuková zařízení Samsung s platformou elektronických zdravotních záznamů (EHR) od Galeonu s cílem urychlit vývoj klinické AI při zachování soukromí pacientů a datové suverenity jednotlivých institucí.
How the integration works
Galeonův EHR je již nasazen v síti 18 provázaných nemocnic, včetně několika ve Francii: Fakultní nemocnice v Rouenu, Fakultní nemocnice v Caen, Toulonská nemocnice a Nemocnice Sud Francilien. Místo ukládání citlivých lékařských dat přímo on-chain, iniciativa provozuje algoritmus AI on-chain pro zajištění úplné sledovatelnosti, zatímco nemocniční data zůstávají anonymizovaná a pod kontrolou každé instituce. Tento hybridní přístup vyvažuje auditovatelnost blockchainu a požadavky na dodržování zásad ochrany pacientských údajů.
The Galeon Team
Privacy-first AI training for ultrasound devices
Na základě dohody mohou poskytovatelé zdravotní péče využívat sdílené AI modely, které byly natrénovány na decentralizovaných datech, aniž by došlo ke centralizaci informací na úrovni pacienta. Každá nemocnice přispívá anonymizovanými ultrazvukovými snímky a EHR metadata, jež slouží k lokálnímu tréninku modelů nebo ke školení pomocí federovaného učení. To umožňuje průběžné zlepšování modelů napříč zapojenými centry bez přenosu surových osobních dat mimo instituci. On-chain komponenta zajišťuje transparentní správu modelů a ověřitelné aktualizace, čímž řeší obavy spojené s driftováním modelu a otázkami provenance u klinických AI systémů.
Technicky lze tento model realizovat prostřednictvím několika souběžných mechanismů: federované učení (federated learning) pro sdílení gradientů bez přenosu dat, bezpečné víceúčastnické výpočty (SMPC) a kryptografické techniky jako zero-knowledge proofs pro ověřování správnosti tréninku a aktualizací. V praxi to znamená, že model se může zlepšovat na základě zkušeností více nemocnic, aniž by jakákoli z nich musela opustit kontrolu nad svými pacientskými záznamy. Tento přístup je zvláště důležitý v kontextu legislativy jako GDPR, která klade důraz na minimalizaci sdílených osobních dat a právo na datovou suverenitu.
Dalším klíčovým prvkem je interoperabilita s existujícími standardy EHR, zejména s HL7 FHIR, která usnadňuje bezpečný přenos strukturovaných metadat a kontextových informací (např. anamnézy, diagnóz, anotací snímků) potřebných pro trénink robustních klinických modelů. S rostoucím počtem nasazení bude důležité řešit i otázky katalogizace metadat, standardizace anotací a validace kvality obrazu, aby výsledné modely byly klinicky relevantní a reprodukovatelné.
Real-world AI tools already in development
Generální ředitel Galeonu Loïc Brotons novinářům uvedl, že společnost již vyvinula praktické nástroje pro zdravotnictví: automatizovaný systém pro účtování lékařských výkonů, generátor souhrnů konzultací a probíhající model převodu řeči na text upravený pro klinické workflow. Tyto nástroje ilustrují, jak kombinace ultrazvukových obrazových dat, integrace EHR a blockchainové sledovatelnosti může urychlit adopci zdravotnické AI při zachování regulatorních a etických standardů.
Některé z těchto nástrojů jsou navrženy tak, aby pracovaly přímo v rámci klinického toku práce: například automatické záznamy o provedených výkonech mohou snížit administrativní zátěž lékařského personálu a zlepšit fakturaci. Generování konzultačních souhrnů může zrychlit komunikaci mezi odborníky a zlepšit kontinuitu péče, zatímco rozpoznávání řeči optimalizované pro lékařské termíny může usnadnit dokumentaci vyšetření. Integrace všech těchto prvků s on-chain auditováním zajišťuje, že změny modelu a jeho rozhodovací procesy zůstanou transparentní pro regulátory i pro zapojené instituce.
Praktické nasazení těchto nástrojů si však vyžádá pečlivé klinické ověření (prospektivní studie, retrospektivní validace, multicentrické studie), aby se prokázala bezpečnost, účinnost a generalizovatelnost modelů. Důležité jsou také procesy pro monitoring výkonu modelu v čase, detekci a korekci biasu a mechanismy pro rollback nevyhovujících aktualizací bez ztráty auditovatelnosti.
DeSci momentum and investor interest
Decentralizovaná věda se rychle stává jedním z nejaktivnějších segmentů inovací v blockchainu, zejména v oblasti zdravotnictví. Projekty jako VitaDAO přitahují pozornost financováním výzkumu prodlužování života, zatímco DeSci DAO se pouštějí do ambiciózních laboratorních cílů. Například HydraDAO uvedla dramatické preklinické výsledky, které zaujaly investory, a širší hnutí DeSci podněcuje zájem rizikového kapitálu o nové modely financování vědy a výzkumu.
Tento rostoucí zájem investorů pramení z několika faktorů: poptávka po kvalitních zdravotních datech pro trénink AI, potřeba nových mechanismů financování dlouhodobého výzkumu a možnost vytvořit transparentní a auditovatelné platformy pro správu vědeckých výsledků. DeSci nabízí alternativu tradičnímu akademickému a farmaceutickému financování, umožňuje decentralizovanou kolaboraci a sdílení rizika prostřednictvím tokenizace, DAO governance a incentivních mechanismů.
Recent funding and data priorities
Na začátku letošního roku uzavřela DeSci platforma Bio Protocol kolo financování 6,9 milionu dolarů, podpořené fondem Maelstrom Fund a společností Animoca Brands, po dřívější investici od Binance Labs. Získávání dat zůstává strategickou prioritou pro tyto projekty: několik DeSci platforem cíleně shání genomické a fenotypické datasetů — včetně aktiv z dříve provozovaných spotřebitelských služeb typu 23andMe — pro pohon výzkumu a trénink AI modelů.
Strategické akvizice dat vzbuzují etické a právní otázky: odkud tato data pocházejí, byla-li získána informovaným souhlasem pro výzkumné účely, a jakým způsobem je zajištěna anonymizace a dodržení právních norem jako GDPR nebo lokálních předpisů? DeSci platformy, které chtějí získat důvěru akademické obce i pacientských komunit, se musí zaměřit na transparentní governance, auditovatelné dodržení souhlasu a robustní technologické mechanismy pro zabezpečení a anonymizaci dat.
Kromě genetických dat se DeSci projekty stále více zaměřují i na obrazová data, lékařské záznamy a multimodální datasetů, které jsou pro klinickou AI mimořádně cenné. V případě ultrazvuku jsou důležitá metadata jako typ zařízení, nastavení sondy, rozlišení snímku a klinický kontext — tyto informace zásadně zvyšují hodnotu obrazových datasetů pro trénink a validaci modelů.
Implications for blockchain, healthcare AI and EHRs
Spolupráce Samsung–Galeon zdůrazňuje rostoucí konvergenci mezi blockchainem, decentralizovanou vědou a zdravotnickou AI. Kombinací zobrazovacího hardwaru Samsung s EHR a DeSci governance od Galeonu partnerství nabízí model pro trénink AI s prioritou ochrany soukromí, který zachovává institucionální kontrolu nad pacientskými daty a současně umožňuje škálovatelný, auditovatelný vývoj modelů. Pro kliniky, výzkumníky i investory v kryptoprostoru představuje tento přístup pragmatickou cestu pro integraci on-chain transparentnosti s reálnými lékařskými procesy.
V širším měřítku lze očekávat několik důsledků pro ekosystém zdravotnických technologií: zvýšený tlak na standardizaci rozhraní EHR (např. pomocí FHIR), rozvoj certifikačních mechanismů pro klinické modely v decentralizovaném prostředí, a vznik nových obchodních modelů založených na bezpečném sdílení hodnoty mezi nemocnicemi, vývojáři AI a pacienty. Nasazení takových řešení bude vyžadovat spolupráci mezi regulátory, profesními společnostmi a technologie poskytovateli, aby se zajistila bezpečnost pacientů a důvěryhodnost systémů.
Konkrétní dopady na nemocnice a zdravotnické týmy zahrnují možnost rychlejšího zavádění pokročilých nástrojů pro podporu rozhodování (CDSS), lepší nástroje pro vzdálené poradenství a telemedicínu založenou na obrazové diagnostice a větší efektivitu administrativních procesů. Z pohledu výzkumu jde o příležitost ke kolektivnímu zlepšování modelů prostřednictvím decentralizovaných datových zdrojů, což může zkrátit čas potřebný k validaci nových diagnostických postupů a terapií.
Nicméně spolu s příležitostmi přicházejí i výzvy: potřeba robustních mechanismů pro řízení identity a přístupu, ochranu proti adversariálním útokům na modely (adversarial attacks), a zajištění, aby modely nepřenášely nebo nezesilovaly existující biasy v datech. Kromě toho bude klíčové vyvinout srozumitelné reportingové standardy a metriky, které umožní klinickým uživatelům posoudit spolehlivost a limitace AI doporučení.
Jak se zdravotnické organizace a DeSci iniciativy nadále věnují průnikům blockchainu a AI, lze očekávat další partnerství zaměřená na bezpečné sdílení dat, federované učení a ověřitelnou správu modelů napříč nemocnicemi a výzkumnými institucemi. Tyto projekty budou hrát důležitou roli při posilování důvěry v klinické AI a při vytváření udržitelných modelů spolupráce mezi zdravotnickými subjekty.
Zdroj: cointelegraph
Zanechte komentář