ヘルスケアにおける人工知能と暗号通貨の収束

今日、テクノロジーが進化している速さは、特に健康と金融の分野で、一貫したブレークスルーに貢献しています。

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.

技術と産業の革命は常に密接に関係しています。蒸気エンジンが18世紀の工場を駆動したため、今日の技術が進化している速度も、特に健康と金融の分野で一貫したブレークスルーに寄与しています。ハイテクおよびヘルスケアスペースのイノベーターが、変革産業の複雑さを巧みにナビゲートするにつれて、投資環境も変化し始めます。暗号通貨とAIの明らかな類似点は、将来の野生の可能性の扉を開き、投資家の機会を強化しています。

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.

人工知能（AI）は新しい発見ではありませんが、ヘルスケア分野におけるその役割は比較的斬新です。 AIは、薬物の発見と開発、データ収集と解釈、製薬業界のすべての分野での効率の改善などのスペースに革命をもたらしています。ヘルスケアアプリケーションでの最適な使用のためにまだ相対的な幼児期にあるAI駆動型ソリューションは、効率を改善し、故障率を削減し、新薬の市場時間を促進するためのほぼ無限の可能性をもたらします。

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.

AIテクノロジーをPharmaセクターに統合することは、複雑な取り組みであり、AIイノベーションの最前線にある人々にいくつかの課題を提示します。規制およびコンプライアンスのガイドラインは、常に発見に対応しているわけではなく、新薬やプロセスの展開に不必要なハードルにつながります。たとえば、米国では、食品医薬品局（FDA）は、平均10〜15年かかり、数十億ドルかかるプロセスである新薬や医療機器の承認を担当しています。

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.

データの可用性、品質、セキュリティも競合のポイントになる可能性があります。医薬品データは、病院、診療所、研究センターなど、さまざまな機関全体で断片化され、最適な統合のためのアクセシビリティの障壁を作成することがよくあります。さらに、米国のHIPAAやEUのGDPRなどのデータプライバシー規制により、AIトレーニングの実際の患者データの可用性が制限されます。これは、ブロックチェーンテクノロジーがヘルスケアにおける効果的なAIの出現を支援できる場所です。連合学習を活用することにより、AIモデルは、プライバシーを損なうことなく、分散型のデータソース全体でトレーニングできます。

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.

CryptoとAIの投資家の間の協力は、懐疑論にも満たすことができます。多くのAIモデルは「ブラックボックス」として機能し、規制当局や製薬会社の幹部が推奨事項を信頼することを困難にしています。 AI駆動型の創薬モデルにおける解釈可能性の欠如は、臨床的および調節環境で不信を生み出す可能性があります。この懐疑論は、AIモデルへの投資には高い値札が付いているという事実によって促進されます。 AIをPharmaセクターに統合するには、インフラストラクチャ、人材獲得、および計算能力への多大な投資が必要です。生物医学データに関するAIモデルのトレーニングは高価であり、クラウドコンピューティングリソース、GPU、および特殊なアルゴリズムへのアクセスが必要です。その結果、製薬会社は、投資に対する即時の金銭的利益が見られない場合、AIへの投資をためらう可能性があります。

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.

この問題に対処するために、多くの人が費用対効果の高いAI-AS-A-Service（AIAAS）モデルに目を向けています。これにより、製薬会社は大規模な前払い投資を行わずにAIソリューションを使用できます。官民パートナーシップと助成金資金は、ファーマに関するAI主導の研究をサポートしたり、事前に訓練されたAIモデルを活用したり、学習技術を転送してトレーニングコストを削減したりすることもできます。たとえば、国立衛生研究所（NIH）は、人間の脳の理解に革命をもたらすことを目的とした脳イニシアチブなど、医学におけるAIの発展を奨励するためのいくつかのイニシアチブを開始しました。

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.

AIがヘルスケアの状況を再定義する態勢を整えているため、暗号通貨の投資家がこの技術に強い関心を持っているのも不思議ではありません。ブロックチェーンテクノロジーとヘルスケアAIアプリケーションの織り交ぜられた性質は、急増する暗号市場に魅力的です。 AIの統合における上記の課題を克服することは、市場アプリケーションの成功にとって重要ですが、暗号投資家の投資利益に対応することは、製薬分野でのAIの全体的な採用にも重要です。

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.

Defi（分散型ファイナンス）暗号通貨市場は、MetaverseおよびWeb3に対する投資家の関心に変化を見せており、製薬およびバイオテクノロジーの分野にはあまり注目されていません。しかし、老化した世界集団の差し迫った問題と癌やアルツハイマー病などの慢性疾患の有病率の増加を考慮すると、暗号投資家が大勢の市場のこの分野にまだ群がっていないことは驚くべきことです。それでも、暗号通貨とAIが収束する可能性は有望です。

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.

暗号投資家は、信頼のないシステムの重要性を強く認識しており、データプライバシーとセキュリティを確保する上でブロックチェーンテクノロジーの役割に関心がある可能性があります。 AIの文脈では、これは、新薬と治療の開発のための患者データの収集、保管、および使用に関連するため、重要です。たとえば、ブロックチェーンベースのシステムを使用して、病院や研究機関の分散型ネットワークを作成し、患者データのプライバシーを損なうことなく、薬物発見のためのAIモデルの集合トレーニングを可能にします。

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

このタイプのイニシアチブは、がんの研究と医薬品開発の推進に焦点を当てたDAO（分散型自律組織）によってサポートされる可能性があります。 DAOは、複数の暗号投資家からリソースをプールして、Profsiving StartupsまたはPharma Spaceでの研究プロジェクトに資金を提供することができます。たとえば、axondao（axgt）はがん研究に焦点を当てたDAOであり、W