ABD borsasının son zamanlardaki performansı alkışlanmaya değer değil, ancak bu sıkıcılıkta bir sektör ortaya çıktı ve bireysel hisse senetleri tek bir ayda %300 artışla güçlü bir performans gösterdi. Hatta "Wood Sister" bile bu sektörün şu anda en az değer verilen AI uygulama alanı olduğunu kamuoyuna açıkladı. "Capitol Hill Hisse Senedi Tanrısı" olarak bilinen Pelosi, bahis oynayarak örnek oldu ve Tempus AI'da birinci oldu. Tempus, yakın zamanda fırtınanın eşiğine itilen sektöre ait - AI sağlık hizmetleri.

Benzer şekilde, AI tıbbi sektöründeki bir diğer şirket olan Firefly, Nvidia'nın Connect programına katıldığını duyurduktan sonra bir gecede %170 yükseldi. Şimdi çok gerilemiş olsa da, AI tıbbi bakımının popülaritesi Wall Street'te devam ediyor.

DeScAI Nedir?

Yapay zeka destekli sağlık hizmeti bir kaplana kanat takmak gibiyse, blok zinciri destekli sağlık hizmeti de sektör çapında başka bir yenilik olacaktır. Elbette, üçü entegre edilirse, bu tıbbi sektörün altını oyacaktır. Bugün konuşacağımız konu şudur: Desci (merkezi olmayan bilim, açık araştırma yapmak, giriş engellerini azaltmak, küresel iş birliğini teşvik etmek ve bilimsel verilerin bütünlüğünü artırmak için merkeziyetsizlik ve blok zinciri ilkelerini bilimsel araştırma alanına entegre eder) + AI (yapay zeka).

Hepimizin bildiği gibi, 17. yüzyıldaki bilimsel devrimden bu yana, insanın bilgiyi keşfetmesi bireysel çabalardan kurumsal tekele doğru bir dönüşüm geçirdi. Şimdi ise blockchain ve yapay zekanın hızla yükselişiyle birlikte sessiz sedasız yeni bir devrim ortaya çıkıyor.

DeSci ve AI'nın derin entegrasyonu, yalnızca geleneksel bilimsel araştırmalarda veri ambarlarının, verimsiz incelemenin ve merkezi fon tahsisinin engellerini aşmakla kalmaz, aynı zamanda açık paylaşım, işbirlikçi inovasyon ve akıllı karar alma yoluyla bilimsel gelişim için benzeri görülmemiş yenilikçi enerjiyi serbest bırakır. Bu entegre inovasyona "DeScAI" (Merkezi Olmayan Bilim AI) diyebiliriz, bu da "merkezi olmayan bilimsel yapay zeka" anlamına gelir.

Desci yapay zeka ile nasıl entegre oluyor?

1. Tıbbi verilerin etkin kullanımı

Geleneksel yapay zeka modelleri genellikle birkaç kurumun tekelinde olan, sıklıkla veri ambarları oluşturan ve gizlilik ihlali riski taşıyan merkezi veri ambarlarına dayanır. Desci, bilimsel araştırma verilerini ve sağlık verilerini zincir üzerinde depolamak için blok zincirini kullanır, böylece verilerin değiştirilemeyeceğini ve tüm süreç boyunca izlenebileceğini garanti altına alır ve böylece veri sahipliği, paylaşımı ve teşvikler açısından kapalı bir döngü elde eder.

2. Hassas tıbbın kapsamlı yükseltilmesi

Dağıtılmış sağlık verisi platformu ve gerçek zamanlı yapay zeka izleme sisteminin yardımıyla her hastaya özel bir teşhis ve tedavi planı sunulacak. Doktorlar, hastaların panoramik sağlık kayıtlarını gerçek zamanlı olarak elde etmek ve dinamik verilere göre tedavi stratejilerini ayarlamak için küresel açık veri kaynaklarını kullanabilirler; böylece tedavi sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirebilir ve tıbbi maliyetleri azaltabilirler.

3. İlaç geliştirme ve klinik denemelerin devrim niteliğinde dönüşümü

Merkezi olmayan klinik araştırma yönetimi ve akıllı ilaç geliştirme platformları, ilaç geliştirme döngüsünü önemli ölçüde kısaltacak ve maliyetleri azaltacaktır. Şeffaf fonlar, zincir üstü veriler ve yapay zeka ile gerçek zamanlı izleme ile oluşturulan kapalı devre geri bildirim mekanizması, yeni ilaçların araştırma ve geliştirmeden klinik dönüşüme kadar tüm süreçlerinin etkin bir şekilde işlemesini sağlayacak ve biyofarmasötik endüstrisi üzerinde derin bir etki yaratacaktır.

4. Küresel bir işbirlikçi bilimsel araştırma ekosistemi oluşturmak

Merkezi olmayan klinik araştırma yönetimi ve akıllı ilaç geliştirme platformları, ilaç geliştirme döngüsünü önemli ölçüde kısaltacak ve maliyetleri azaltacaktır. Şeffaf fonlar, zincir üstü veriler ve yapay zeka ile gerçek zamanlı izleme ile oluşturulan kapalı devre geri bildirim mekanizması, yeni ilaçların araştırma ve geliştirmeden klinik dönüşüme kadar tüm süreçlerinin etkin bir şekilde işlemesini sağlayacak ve biyofarmasötik endüstrisi üzerinde derin bir etki yaratacaktır.

4. Küresel bir işbirlikçi bilimsel araştırma ekosistemi oluşturmak

Zincirler arası birlikte çalışabilirlik, merkezi olmayan kimlik doğrulama (DID) ve federasyon öğrenme teknolojileri, bölgesel ve kurumsal engelleri ortadan kaldıracak ve açık, kapsayıcı ve küresel ölçekte iş birliğine dayalı bir bilimsel araştırma iş birliği ağı oluşturacaktır. Federasyonlu öğrenmeyi kullanarak, her tıbbi kurum model eğitimini yerel olarak tamamlar ve orijinal veriler yerine yalnızca model güncelleme parametrelerini yükler; bu, yalnızca kurumlar arası iş birliğini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda hasta gizliliğini de sağlar. İster gelişmiş ülkelerde ister gelişmekte olan bölgelerde olsun, tüm araştırmacılar bu platformda bilimsel ilerlemeyi ortaklaşa teşvik edebilir ve küresel bir inovasyon gücü oluşturabilirler.

5. Fikri mülkiyet yönetimi ve teşvik modelinin yenilenmesi

IP-NFT ve dinamik token teşvik mekanizmaları aracılığıyla bilimsel araştırma sonuçları dijital olarak doğrulanacak ve şeffaf bir şekilde dolaşıma sokulacak. Gelecekte bilimsel araştırma sonuçları artık geleneksel yayın kuruluşlarına bağlı kalmayacak, blockchain aracılığıyla doğrudan küresel pazara akacak, adil ve verimli bir bilimsel araştırma kredi sistemi kurulacak ve küresel yenilikçiler için sürekli teşvikler sağlanacak. Hastalar yalnızca verilere sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda yetkili paylaşım yoluyla verileri ekonomik teşviklere dönüştürebilirler. Bu model ayrıca sonraki AI modeli eğitimi için yüksek kaliteli ve güvenilir bir veri kaynağı sağlar.

6. Merkezi olmayan AI hesaplama platformlarının popülerleştirilmesi

Dağıtık bilgi işlem kaynaklarının paylaşılması, merkezi bilgi işlemin maliyetini önemli ölçüde azaltacak ve sistemin ölçeklenebilirliğini ve sağlamlığını artıracaktır. Merkezi olmayan yapay zeka hesaplama platformu, Desci veri paylaşım modeliyle birleştirildiğinde, büyük ölçekli yapay zeka modeli eğitimleri için düşük maliyetli ve yüksek verimli destek sağlayacak ve bilimsel araştırmaların ve hassas tıbbi uygulamaların teşviki için önemli bir temel taşı haline gelecektir.

Desci'yi AI ile entegre etmenin zorlukları

DeScAI modeli teori ve pratikte büyük potansiyel göstermesine rağmen tanıtımında halen bir dizi zorlukla karşı karşıyadır. Bunlardan başlıcaları şunlardır:

1. Veri Gizliliği ve Uyumluluk

Tıbbi verilerin güvenli kullanımını çeşitli şifreleme yöntemleriyle sağlayabilmemize rağmen, tıbbi verinin kendisi oldukça hassastır ve platformun Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi uluslararası düzenleyici gereklilikleri de karşılaması gerekir.

2. Teknik standardizasyon

Kurumlar arasında veri formatları ve toplama standartları arasında farklılıklar vardır. Birleştirilmiş standartlara ve platformlar arası veri entegrasyonuna nasıl ulaşılacağı, mevcut gelişimin önünde bir engel haline gelmiştir.

3. Sözleşme güvenliği ve teşvik tasarımı

Akıllı sözleşmelerin güvenliği, fon tahsisi ve teşvik mekanizmasının çekirdeği olarak, doğrudan platformun istikrarlı çalışmasıyla ilgilidir. Blockchain'i benimseyen platformlar, tüm akıllı sözleşmelerin boşluklardan arınmış olduğundan emin olmalıdır. Aynı zamanda, token ekosisteminin sağlıklı gelişimini sağlamak ve kısa vadeli spekülasyonu önlemek için makul bir dinamik teşvik modeli tasarlamaları gerekir.

4. Kullanıcı Kabulü

Merkezi olmayan bir modele geçiş zaman ve güven birikimi gerektirir. Bu bir gecede başarılabilecek bir dönüşüm değildir. Kullanıcıların bunu kabul etmesi için daha fazla zaman ve süreç, ayrıca bilimsel araştırma yeteneklerinin kendilerinin inovasyonu ve kabulü gerekir.

özet

DeScAI, merkezi olmayan veri yönetimi ve akıllı veri analizini temel alarak geleneksel bilimsel araştırma ve hassas tıp modelini yeniden yapılandırıyor. Blockchain, verilerin şeffaf olmasını ve değiştirilememesini sağlar; yapay zeka, büyük verilerin derin madenciliği ve gerçek zamanlı karar desteği için kullanılır; küresel fon toplama ve sonuç paylaşımı, DAO ve token teşvik mekanizmaları aracılığıyla gerçekleştirilir.

Veri gizliliği, teknik standardizasyon ve düzenleyici uyumluluk gibi konular hala varlığını sürdürse de, çeşitli yönlerin sürekli iyileştirilmesiyle birlikte DeScAI'nin ilaç geliştirme, klinik denemeler, kişiselleştirilmiş sağlık yönetimi ve alanlar arası iş birliği inovasyonundaki pratik uygulaması, küresel bilimsel araştırma ilerlemesini ve tıbbi değişiklikleri teşvik etmede önemli bir güç haline gelecek ve böylece gerçek bir bilimsel devrim "üçüncü dalgası" meydana gelecektir.