8 Minute
Samsung and Galeon join forces to advance healthcare AI
Samsung a anunțat un parteneriat cu protocolul de știință descentralizată (DeSci) Galeon pentru a integra inteligența artificială în dispozitivele sale de imagistică prin ultrasunete și pentru a furniza date anonimizate de antrenament pentru AI medical. Colaborarea leagă hardware-ul de ultrasunete al Samsung de platforma de dosare medicale electronice (EHR) a Galeon, cu scopul de a accelera dezvoltarea AI clinice, păstrând în același timp confidențialitatea pacienților și suveranitatea datelor fiecărei instituții.
How the integration works
EHR-ul Galeon este deja funcțional în 18 spitale interconectate, inclusiv mai multe din Franța: Spitalul Universitar Rouen, Spitalul Universitar Caen, Spitalul Toulon și Spitalul Sud Francilien. În loc să stocheze date medicale sensibile on-chain, inițiativa rulează algoritmul AI on-chain pentru trasabilitate completă, în timp ce datele spitalelor rămân anonimizate și sub controlul fiecărei instituții. Această abordare hibridă echilibrează capacitățile de audit ale blockchain-ului cu cerințele de conformitate privind confidențialitatea în domeniul sănătății.
Echipa Galeon
Privacy-first AI training for ultrasound devices
În temeiul acordului, furnizorii medicali pot utiliza modele AI comune, antrenate pe seturi de date descentralizate, fără a centraliza informații la nivel de pacient. Fiecare spital contribuie cu imagini de ultrasunete anonimizate și metadate EHR pentru a antrena modele local sau prin procese de învățare federată (federated learning), ceea ce permite îmbunătățirea continuă a modelelor în centrele participante. Componenta on-chain oferă guvernanță transparentă și actualizări verificabile ale modelelor, răspunzând preocupărilor legate de model drift, integritate și proveniență în AI-ul medical.
Această arhitectură pune accentul pe principiile de «privacy-first» și «data sovereignty», demonstrând cum organizarea datelor medicale la nivel instituțional și folosirea tehnologiilor de învățare distribuită pot reduce riscul de expunere a datelor sensibile. Implementarea tipică prevede transformări de date, hashing și însumare de metadate astfel încât pe lanț să fie înregistrate doar întrări care să asigure trasabilitatea, nu informații medicale brute.
Real-world AI tools already in development
Loïc Brotons, CEO Galeon, a declarat jurnaliștilor că firma a dezvoltat deja instrumente practice pentru sănătate: un AI automatizat pentru facturare a serviciilor medicale, un generator de sinteze ale consultațiilor și un model speech-to-text în curs de dezvoltare, adaptat fluxurilor clinice. Aceste instrumente ilustrează cum combinarea datelor de imagistică prin ultrasunete, integrarea EHR și trasabilitatea blockchain pot accelera adoptarea AI în sănătate, menținând în același timp garanții de conformitate și protecție a datelor pacienților.
Instrumentele menționate sunt relevante pentru fluxurile operaționale din spitale: de la automatizarea sarcinilor administrative (ex. facturare și codificare) până la suport decizional clinic prin sumarizare automată și transcriere a consultațiilor pentru documentare precisă. În practică, integrarea acestor soluții necesită interoperabilitate cu standarde medicale recunoscute precum DICOM pentru imagistică și HL7 FHIR pentru schimbul de date EHR, asigurând compatibilitatea cu infrastructura IT existentă a spitalelor.
DeSci momentum and investor interest
Știința descentralizată (DeSci) devine rapid unul dintre cele mai dinamice segmente din inovația blockchain, în special în domeniul sănătății. Proiecte precum VitaDAO atrag atenția prin finanțarea cercetării longevității, iar DAO-urile DeSci urmăresc rezultate ambițioase în laboratoare. De exemplu, HydraDAO a raportat rezultate preclinice remarcabile care au stârnit interesul investitorilor, iar mișcarea DeSci în ansamblu a atras capital de risc și finanțare dinspre investitori strategici.
Interesul investitorilor reflectă potențialul de a democratiza finanțarea cercetării și de a crea piețe de date medicale securizate, controlate de contribuabili (spitale, cercetători și chiar pacienți). Modelele economice pot include mecanisme de recompensare tokenizate pentru contribuții (date, etichetare, validare), precum și fonduri de sprijin pentru translare clinică a descoperirilor finanțate decentralizat.
Recent funding and data priorities
Anul acesta, platforma DeSci Bio Protocol a finalizat o rundă de finanțare de 6,9 milioane USD susținută de Maelstrom Fund și Animoca Brands, după o investiție anterioară din partea Binance Labs. Achiziția de date rămâne o prioritate strategică pentru aceste proiecte: mai multe platforme DeSci caută activ seturi de date genomice — inclusiv active provenite din servicii de consum dispărute, cum ar fi 23andMe — pentru a alimenta cercetarea și antrenamentul modelelor AI.
Atragerea unor astfel de seturi de date ridică provocări legale și etice: transferul și reutilizarea datelor genomice implică consimțământ informat, respectarea reglementărilor locale (de ex. GDPR în UE) și mecanisme tehnice robuste pentru anonimizare și control al accesului. De aceea, integrarea blockchain-ului poate asigura dovada consimțământului, registrul tranzacțiilor de utilizare a datelor și guvernanța accesului prin contracte inteligente (smart contracts).
Implications for blockchain, healthcare AI and EHRs
Colaborarea Samsung–Galeon evidențiază o convergență tot mai clară între blockchain, știința descentralizată și AI medical. Combinând hardware-ul de imagistică al Samsung cu EHR-ul și guvernanța DeSci oferite de Galeon, parteneriatul descrie un model de antrenament AI care păstrează controlul instituțional asupra datelor pacienților și permite în același timp dezvoltarea de modele scalabile și auditable. Pentru clinicieni, cercetători și investitori crypto, această abordare indică o cale pragmatică pentru integrarea transparenței on-chain cu fluxurile medicale din lumea reală.
Pe termen mediu, astfel de parteneriate pot conduce la avantaje tangibile: modele AI mai robuste și adaptate contextului clinic real, reducerea barierelor pentru implementarea soluțiilor AI în spitale, îmbunătățirea calității diagnosticului prin imagistică asistată de AI și optimizarea proceselor administrative. De exemplu, modele antrenate pe date cross-site pot perfecționa detecția unor patologie ecografice rare, crescând acuratețea fără a compromite confidențialitatea.
Există însă provocări tehnice și operaționale: etichetarea datelor clinice necesită expertiză medicală pentru a obține seturi de antrenament de înaltă calitate; heterogenitatea echipamentelor și a protocoalelor imagistice poate induce bias; iar interoperabilitatea între EHR-uri impune adoptarea unor standarde deschise (FHIR, DICOM, IHE). În plus, managementul schimbărilor organizaționale în spitale (training, procese și responsabilități) este esențial pentru succesul implementării.
Din perspectivă legală, conformitatea cu legislația privind protecția datelor (GDPR în UE, HIPAA în SUA sau echivalentele locale) rămâne o prioritate. Soluțiile practice adoptate includ pseudonimizarea, tehnici de anonimizare de tip k-anonymity și differential privacy, precum și arhitecturi în care datele sensibile rămân on-premise, iar doar vectorii de caracteristici sau hash-urile sunt partajate pentru audit și managementul modelelor.
Pe segmentul de AI tehnic, metodele de îmbunătățire includ învățarea federată, agregarea securizată a gradientelor (secure aggregation), învățarea prin transfer (transfer learning) pentru adaptarea modelelor la echipamente specifice și utilizarea de seturi sintetice generate de modele generative pentru a completa datele insuficiente. Utilizarea de standarde deschise și API-uri documentate facilitează integrarea cu sisteme clinice existente și reduc timpul de adoptare.
În ceea ce privește guvernanța modelului, înregistrarea on-chain a diferențierilor (hash-uri de model, versiuni, audit trails) permite verificarea actualizărilor și responsabilizarea dezvoltatorilor. Mecanismele DAO pot regla participarea, remunerarea pentru date sau validare și pot crea procese transparente pentru aprobarea actualizărilor critice ale modelelor care sunt la scară clinică.
Pe scurt, colaborarea pune în perspectivă o arhitectură practică: datele rămân sub control instituțional, modelele se îmbunătățesc în mod colaborativ, blockchain-ul oferă trasabilitate, iar ecosistemul DeSci permite finanțare descentralizată și partajare de resurse între actori variati din sănătate și cercetare.
Pe măsură ce organizațiile sanitare și inițiativele DeSci continuă să exploreze intersecțiile dintre blockchain și AI, este de așteptat o creștere a parteneriatelor concentrate pe partajarea sigură a datelor, învățarea federată, guvernanța verificabilă a modelelor și standardizarea fluxurilor de lucru între spitale și instituțiile de cercetare. Aceasta poate accelera traducerea cercetării în soluții clinice, oferind totodată un cadru mai sigur și transparent pentru folosirea datelor sensibile.
Recomandări practice pentru implementare includ: definirea clară a responsabilităților pentru date, adoptarea standardelor FHIR și DICOM, utilizarea de protocoale de anonimizare testate, integrarea învățării federate cu protecții criptografice cum ar fi agregarea securizată, și stabilirea unor mecanisme de guvernanță on-chain care să includă experți clinici, eticieni și reprezentanți ai pacienților. Aceste pași ajută la reducerea riscurilor, la creșterea încrederii părților interesate și la maximizarea beneficiilor pentru îngrijirea pacientului.
Sursa: cointelegraph
Lasă un Comentariu