最近の米国株式市場のパフォーマンスは称賛に値するものではないが、この低迷の中で1つのセクターが浮上し、個別銘柄は1か月で300％上昇する好調なパフォーマンスを示している。このセクターは現在最も過小評価されているAI応用分野であると「ウッドシスター」でさえ公言している。「キャピトルヒルの株式神」として知られるペロシ氏は、賭けで模範を示し、Tempus AIで1位を獲得した。Tempusは、最近嵐の瀬戸際に追いやられているセクター、AIヘルスケアに属している。

同様に、AI医療分野の別の企業であるFireflyも、NvidiaのConnectプログラムに参加したと発表した後、一晩で株価が170％急騰しました。現在は大幅に下落していますが、ウォール街ではAI医療の人気が続いています。

DeScAIとは何ですか?

AI を活用したヘルスケアが虎に翼をつけるようなものであるならば、ブロックチェーンを活用したヘルスケアは業界全体のイノベーションの 1 つとなるでしょう。もちろん、この 3 つが統合されれば、医療業界を転覆させることになるでしょう。今日お話しするのは、Desci (分散型科学は、分散化とブロックチェーンの原理を科学研究の分野に統合し、オープンな研究を実現し、参入障壁を減らし、グローバルな協力を促進し、科学データの完全性を高める) + AI (人工知能) です。

周知のとおり、17 世紀の科学革命以来、人類による知識の探求は個人の努力から制度的独占へと変化してきました。現在、ブロックチェーンとAIの急速な台頭により、新たな革命が静かに生まれつつあります。

DeSciとAIの深い統合は、従来の科学研究におけるデータサイロ、非効率的なレビュー、集中的な資金配分の壁を打ち破るだけでなく、オープンな共有、共同イノベーション、インテリジェントな意思決定を通じて、科学の発展のための前例のない革新的エネルギーを解放することができます。この統合イノベーションは「分散型科学人工知能」を意味する「DeScAI」（Decentralized Science AI）と呼ぶことができます。

Desci はどのように AI と統合されますか?

1. 医療データの有効活用

従来の AI モデルは通常、集中型データ ウェアハウスに依存していますが、これは少数の機関によって独占されており、多くの場合、データ サイロが形成され、プライバシー漏洩のリスクを伴います。 Desci はブロックチェーンを使用して科学研究データと健康データをオンチェーンで保存し、データが改ざんされないこと、プロセス全体を通じて追跡できることを保証し、データの所有権、共有、インセンティブのクローズドループを実現します。

2. 精密医療の総合的な向上

分散型健康データ プラットフォームとリアルタイム AI モニタリング システムの助けを借りて、各患者はカスタマイズされた診断と治療計画を受けることができます。医師は、グローバルなオープンデータ リソースを使用して、患者の包括的な健康記録をリアルタイムで取得し、動的なデータに基づいて治療戦略を調整できるため、治療結果が大幅に改善され、医療費が削減されます。

3. 医薬品開発と臨床試験の革命的変革

分散型臨床試験管理とインテリジェントな医薬品開発プラットフォームにより、医薬品開発サイクルが大幅に短縮され、コストが削減されます。透明な資金、オンチェーンデータ、AIリアルタイム監視によって形成される閉ループフィードバックメカニズムは、研究開発から臨床変換までの新薬の全プロセスの効率的な運用を促進し、バイオ医薬品業界に大きな影響を与えます。

4. 世界的な共同科学研究エコシステムの構築

分散型臨床試験管理とインテリジェントな医薬品開発プラットフォームにより、医薬品開発サイクルが大幅に短縮され、コストが削減されます。透明な資金、オンチェーンデータ、AIリアルタイム監視によって形成される閉ループフィードバックメカニズムは、研究開発から臨床変換までの新薬の全プロセスの効率的な運用を促進し、バイオ医薬品業界に大きな影響を与えます。

4. 世界的な共同科学研究エコシステムの構築

クロスチェーン相互運用性、分散型 ID 認証 (DID)、フェデレーテッド ラーニング テクノロジーは、地域や組織の障壁を打ち破り、オープンで包括的かつ世界的に協調的な科学研究協力ネットワークを構築します。フェデレーテッドラーニングを使用することで、各医療機関はモデルトレーニングをローカルで完了し、元のデータではなくモデル更新パラメータのみをアップロードします。これにより、機関間のコラボレーションが実現されるだけでなく、患者のプライバシーも確保されます。先進国であろうと発展途上地域であろうと、すべての研究者がこのプラットフォーム上で共同で科学の進歩を促進し、世界的なイノベーションの力を形成することができます。

5. 知的財産管理とインセンティブモデルの革新

IP-NFT と動的トークンインセンティブメカニズムを通じて、科学研究の結果はデジタル的に確認され、透明性を持って流通されます。将来的には、科学研究の成果は従来の出版組織に依存せず、ブロックチェーンを通じて世界市場に直接流れ、公正かつ効率的な科学研究クレジットシステムが構築され、世界中のイノベーターに継続的なインセンティブが提供されるようになります。患者はデータを所有するだけでなく、許可された共有を通じてデータを経済的インセンティブに変換することもできます。このモデルは、その後の AI モデルトレーニングのための高品質で信頼性の高いデータソースも提供します。

6. 分散型AIコンピューティングプラットフォームの普及

分散コンピューティング リソースを共有することで、集中コンピューティングのコストが大幅に削減され、システムのスケーラビリティと堅牢性が向上します。分散型 AI コンピューティング プラットフォームと Desci データ共有モデルを組み合わせることで、大規模な AI モデル トレーニングを低コストかつ高効率にサポートできるようになり、科学研究や精密医療アプリケーションの促進に重要な基礎となります。

Desci と AI を統合する際の課題

DeScAI モデルは理論と実践の両面で大きな可能性を示していますが、その推進においては、主に以下の点を含む一連の課題に直面しています。

1. データのプライバシーとコンプライアンス

さまざまな暗号化方法を通じて医療データの安全な使用を実現できますが、医療データ自体は非常に機密性が高く、プラットフォームは一般データ保護規則 (GDPR) などの国際的な規制要件も満たす必要があります。

2. 技術標準化

機関間でデータ形式や収集基準が異なり、統一基準とクロスプラットフォームのデータ統合をどのように実現するかが現在の開発の障害となっています。

3. 契約のセキュリティとインセンティブ設計

資金配分とインセンティブメカニズムの中核として、スマートコントラクトのセキュリティはプラットフォームの安定した運用に直接関係しています。ブロックチェーンを採用するプラットフォームは、すべてのスマートコントラクトに抜け穴がないことを確保する必要があります。同時に、トークンエコシステムの健全な発展を確保し、短期的な投機を防ぐために、合理的な動的インセンティブモデルを設計する必要があります。

4. ユーザーの承認

分散型モデルへの移行には時間と信頼の蓄積が必要です。これは一夜にして達成できる変革ではありません。ユーザーがそれを受け入れるにはより多くの時間とプロセスが必要であり、科学研究の才能自体による革新と受容も必要です。

まとめ

DeScAI は、分散型データガバナンスとインテリジェントデータ分析を中核として、科学研究と精密医療の従来のモデルを再構築します。ブロックチェーンは、データの透明性と改ざん不可能性を保証し、AI を使用してビッグデータのディープマイニングとリアルタイムの意思決定サポートを実現し、DAO とトークンインセンティブメカニズムを通じてグローバルな資金調達と結果の共有を実現します。

データのプライバシー、技術標準化、規制遵守などの課題は依然として存在するものの、さまざまな側面が継続的に改善されれば、医薬品開発、臨床試験、パーソナライズされた健康管理、分野を超えた共同イノベーションにおけるDeScAIの実用化は、世界的な科学研究の進歩と医療の変化を促進する重要な力となり、科学革命の真の「第3の波」をもたらすことは間違いありません。