La convergence de l'intelligence artificielle et de la crypto-monnaie dans les soins de santé

La vitesse vertigineuse à laquelle la technologie évolue aujourd'hui contribue à des percées cohérentes, en particulier dans les domaines de la santé et des finances.

The technological and industrial revolutions have always worked hand in hand. As steam engines powered the factories of the 18th century, so too does the speed at which technology is evolving today contribute to consistent breakthroughs, especially in the areas of health and finance. As innovators in the tech and healthcare space deftly navigate the complexities of transforming industries, the investment landscape also begins to shift. The obvious similarities between cryptocurrency and AI are opening the door for wild potential in the future and enhancing opportunities for investors.

Les révolutions technologiques et industrielles ont toujours travaillé main dans la main. Alors que les moteurs à vapeur alimentaient les usines du XVIIIe siècle, la vitesse à laquelle la technologie évolue aujourd'hui contribue également à des percées cohérentes, en particulier dans les domaines de la santé et des finances. Alors que les innovateurs dans l'espace technologique et de santé naviguent habilement dans les complexités de la transformation des industries, le paysage d'investissement commence également à changer. Les similitudes évidentes entre la crypto-monnaie et l'IA ouvrent la porte à un potentiel sauvage à l'avenir et l'amélioration des opportunités pour les investisseurs.

While artificial intelligence (AI) is not a new discovery, its role in the healthcare space is relatively novel. AI is revolutionizing spaces such as drug discovery and development, data collection and interpretation, and efficiency improvement in all areas of the pharma industry. Still in their relative infancy for optimal use in healthcare applications, AI-driven solutions present nearly limitless possibilities for improving efficiency, reducing failure rates, and accelerating the time-to-market for new drugs.

Bien que l'intelligence artificielle (IA) ne soit pas une nouvelle découverte, son rôle dans l'espace de santé est relativement nouveau. L'IA révolutionne des espaces tels que la découverte et le développement de médicaments, la collecte et l'interprétation des données et l'amélioration de l'efficacité dans tous les domaines de l'industrie pharmaceutique. Toujours dans leur enfance relative pour une utilisation optimale dans les applications de soins de santé, les solutions axées sur l'IA présentent des possibilités presque illimitées pour améliorer l'efficacité, réduire les taux d'échec et accélérer le délai de commercialisation pour les nouveaux médicaments.

Integrating AI technology into the pharma sector can be a complex undertaking, presenting several challenges for those on the front lines of AI innovation. Regulatory and compliance guidelines do not always keep pace with discovery, leading to unnecessary hurdles in the rollout of new drugs and processes. For instance, in the U.S., the Food and Drug Administration (FDA) is tasked with approving new drugs and medical devices, a process that can take an average of 10 to 15 years and cost billions of dollars.

L'intégration de la technologie d'IA dans le secteur pharmaceutique peut être une entreprise complexe, présentant plusieurs défis pour les personnes en première ligne de l'innovation de l'IA. Les directives réglementaires et de conformité ne suivent pas toujours le rythme de la découverte, ce qui entraîne des obstacles inutiles dans le déploiement de nouveaux médicaments et processus. Par exemple, aux États-Unis, la Food and Drug Administration (FDA) est chargée d'approuver de nouveaux médicaments et dispositifs médicaux, un processus qui peut prendre en moyenne 10 à 15 ans et coûter des milliards de dollars.

The availability, quality, and security of data may also be a point of contention. Pharmaceutical data is often fragmented across different institutions, such as hospitals, clinics, and research centers, creating accessibility barriers for optimal integration. Additionally, data privacy regulations, such as HIPAA in the U.S. and GDPR in the EU, limit the availability of real-world patient data for AI training. This is where blockchain technology can assist the emergence of effective AI in healthcare. By leveraging federated learning, AI models can be trained across decentralized data sources without compromising privacy.

La disponibilité, la qualité et la sécurité des données peuvent également être un point de discorde. Les données pharmaceutiques sont souvent fragmentées dans différentes institutions, telles que les hôpitaux, les cliniques et les centres de recherche, créant des barrières d'accessibilité pour une intégration optimale. De plus, les réglementations de confidentialité des données, telles que la HIPAA aux États-Unis et le RGPD dans l'UE, limitent la disponibilité des données des patients du monde réel pour la formation de l'IA. C'est là que la technologie de la blockchain peut aider l'émergence d'une IA efficace dans les soins de santé. En tirant parti de l'apprentissage fédéré, les modèles d'IA peuvent être formés à travers des sources de données décentralisées sans compromettre la vie privée.

The cooperation between crypto and AI investors can also be met with skepticism. Many AI models function as "black boxes," making it difficult for regulators and pharma executives to trust their recommendations. A lack of interpretability in AI-driven drug discovery models can create distrust in clinical and regulatory environments. This skepticism is furthered by the fact that investing in AI models comes with a high price tag. Integrating AI into the pharma sector requires substantial investment in infrastructure, talent acquisition, and computational power. Training AI models on biomedical data is expensive and requires access to cloud computing resources, GPUs, and specialized algorithms. As a result, pharma companies may be hesitant to invest in AI if they do not see an immediate financial return on their investment.

La coopération entre les investisseurs de la crypto et de l'IA peut également être accueillie par le scepticisme. De nombreux modèles d'IA fonctionnent comme des «boîtes noires», ce qui rend difficile pour les régulateurs et les dirigeants pharmaceutiques de faire confiance à leurs recommandations. Un manque d'interprétabilité dans les modèles de découverte de médicaments dirigés par l'IA peut créer une méfiance dans les environnements cliniques et réglementaires. Ce scepticisme est approfondi par le fait que l'investissement dans des modèles d'IA a un prix élevé. L'intégration de l'IA dans le secteur pharmaceutique nécessite des investissements substantiels dans les infrastructures, l'acquisition de talents et le pouvoir de calcul. La formation des modèles d'IA sur les données biomédicales est coûteuse et nécessite l'accès aux ressources de cloud computing, aux GPU et aux algorithmes spécialisés. En conséquence, les sociétés pharmaceutiques peuvent hésiter à investir dans l'IA si elles ne voient pas un retour financier immédiat sur leur investissement.

To combat this issue, many are turning to cost-effective AI-as-a-Service (AIaaS) models, which allow pharma companies to use AI solutions without making a massive upfront investment. Public-private partnerships and grant funding can also support AI-driven research in pharma, or leveraging pre-trained AI models and transfer learning techniques to reduce training costs. For instance, the National Institutes of Health (NIH) has launched several initiatives to encourage the development of AI in medicine, such as the BRAIN Initiative, which aims to revolutionize the understanding of the human brain.

Pour lutter contre ce problème, beaucoup se tournent vers des modèles AI-AI-A-Service (AIAAS) rentables, qui permettent aux sociétés pharmaceutiques d'utiliser des solutions d'IA sans faire un investissement initial massif. Les partenariats public-privé et le financement des subventions peuvent également soutenir la recherche axée sur l'IA en pharmacie, ou tirer parti des modèles d'IA pré-formés et transférer des techniques d'apprentissage pour réduire les coûts de formation. Par exemple, les National Institutes of Health (NIH) ont lancé plusieurs initiatives pour encourager le développement de l'IA en médecine, comme l'initiative Brain, qui vise à révolutionner la compréhension du cerveau humain.

With AI poised to redefine the healthcare landscape, it is no wonder cryptocurrency investors have a keen interest in the technology. The interwoven nature of blockchain technology and healthcare AI applications for security and efficiency appeals to the burgeoning crypto market. While overcoming the mentioned challenges in AI integration will be critical for market application success, catering to the investment interests of crypto investors will also be significant in the overall adoption of AI in the pharma space.

Avec l'IA sur le point de redéfinir le paysage des soins de santé, il n'est pas étonnant que les investisseurs de crypto-monnaie aient un vif intérêt pour la technologie. La nature entrelacée de la technologie blockchain et des applications d'IA de soins de santé pour la sécurité et l'efficacité appelle au marché de la cryptographie en plein essor. Tout en surmonter les défis mentionnés dans l'intégration de l'IA sera essentiel pour le succès des applications du marché, la réparation des intérêts d'investissement des investisseurs cryptographiques sera également significatif dans l'adoption globale de l'IA dans l'espace pharmaceutique.

The DEFI (Decentralized Finance) cryptocurrency market has seen a shift in investor interest toward the metaverse and Web3, leading to less attention on the pharmaceutical and biotech fields. However, considering the pressing issues of an aging global population and the rising prevalence of chronic diseases like cancer and Alzheimer's disease, it is surprising that crypto investors have not yet flocked to this area of the market in droves. Still, the potential for cryptocurrency and AI to converge is promising.

Le marché de la crypto-monnaie Defi (finance décentralisée) a connu un changement d'intérêt des investisseurs vers le métaverse et le web3, ce qui a entraîné moins d'attention sur les domaines pharmaceutique et biotechnologique. Cependant, compte tenu des problèmes urgents d'une population mondiale vieillissante et de la prévalence croissante de maladies chroniques comme le cancer et la maladie d'Alzheimer, il est surprenant que les investisseurs cryptographiques ne se soient pas encore afflués dans ce domaine du marché en masse. Pourtant, le potentiel de crypto-monnaie et d'IA à converger est prometteur.

Crypto investors are keenly aware of the importance of trustless systems and are likely to be interested in the role of blockchain technology in ensuring data privacy and security. In the context of AI, this is crucial as it relates to the collection, storage, and use of patient data for the development of new drugs and treatments. For instance, a blockchain-based system could be used to create a decentralized network of hospitals and research institutions, enabling the collective training of AI models for drug discovery without compromising the privacy of patient data.

Les investisseurs cryptographiques sont très conscients de l'importance des systèmes sans confiance et sont probablement intéressés par le rôle de la technologie de la blockchain pour assurer la confidentialité et la sécurité des données. Dans le contexte de l'IA, cela est crucial en ce qui concerne la collecte, le stockage et l'utilisation des données des patients pour le développement de nouveaux médicaments et traitements. Par exemple, un système basé sur la blockchain pourrait être utilisé pour créer un réseau décentralisé d'hôpitaux et d'institutions de recherche, permettant la formation collective des modèles d'IA pour la découverte de médicaments sans compromettre la confidentialité des données des patients.

This type of initiative could be supported by a DAO (Decentralized Autonomous Organization), focusing on advancing cancer research and drug development. The DAO could pool resources from multiple crypto investors to fund promising startups or research projects in the pharma space. For instance, AxonDAO (AXGT) is a DAO focused on cancer research, and W

Ce type d'initiative pourrait être soutenu par un DAO (organisation autonome décentralisée), en se concentrant sur l'avancement de la recherche sur le cancer et du développement de médicaments. Le DAO pourrait mettre en commun les ressources de plusieurs investisseurs de crypto pour financer des startups prometteuses ou des projets de recherche dans l'espace pharmaceutique. Par exemple, Axondao (AXGT) est un DAO axé sur la recherche sur le cancer, et w