건강 관리에서 인공 지능과 암호 화폐의 수렴

오늘날 기술이 발전하고있는 브레이크 넥 속도는 특히 건강 및 금융 분야에서 일관된 돌파구에 기여하고 있습니다.

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.

기술 및 산업 혁명은 항상 손에 닿았습니다. 증기 엔진이 18 세기 공장에 전원을 공급함에 따라 오늘날 기술이 발전하는 속도도 특히 건강 및 금융 분야에서 일관된 혁신에 기여합니다. 기술 및 의료 공간의 혁신가가 혁신 산업의 복잡성을 극적으로 탐색함에 따라 투자 환경도 변화하기 시작합니다. cryptocurrency와 AI의 명백한 유사점은 미래에 야생 잠재력을위한 문을 열고 투자자들을위한 기회를 향상시키고 있습니다.

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.

인공 지능 (AI)은 새로운 발견이 아니지만 의료 공간에서의 역할은 비교적 참신합니다. AI는 약물 발견 및 개발, 데이터 수집 및 해석, 제약 산업의 모든 분야의 효율성 개선과 같은 공간을 혁신하고 있습니다. AI 중심 솔루션은 건강 관리 응용 분야에서 최적의 사용을 위해 상대적으로 유아기에도 효율성을 향상시키고, 실패율을 줄이며, 신약의 시장 시간을 가속화 할 수있는 거의 무한한 가능성을 제시합니다.

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 기술을 제약 부문에 통합하는 것은 복잡한 사업이 될 수 있으며, AI 혁신의 최전선에있는 사람들에게 몇 가지 과제를 제시합니다. 규제 및 규정 준수 가이드 라인이 항상 발견과 보조를 맞추는 것은 아니며 신약 및 프로세스의 롤아웃에서 불필요한 장애물로 이어집니다. 예를 들어, 미국에서는 식품의 약국 (FDA)은 새로운 약물 및 의료 기기를 승인하는 임무를 맡고 있으며, 평균 10 ~ 15 년이 걸리고 수십억 달러가 소요될 수있는 과정입니다.

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.

데이터의 가용성, 품질 및 보안도 경합의 시점 일 수 있습니다. 제약 데이터는 종종 병원, 클리닉 및 연구 센터와 같은 다른 기관에서 조각화되어 최적의 통합을위한 접근성 장벽을 만듭니다. 또한 미국의 HIPAA 및 EU의 GDPR과 같은 데이터 개인 정보 보호 규정은 AI 교육을위한 실제 환자 데이터의 가용성을 제한합니다. 블록 체인 기술이 건강 관리에서 효과적인 AI의 출현을 도울 수있는 곳입니다. Federated Learning을 활용하여 AI 모델은 프라이버시를 손상시키지 않고 분산 데이터 소스에서 교육을받을 수 있습니다.

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.

암호화와 AI 투자자 사이의 협력은 회의론에 도달 할 수 있습니다. 많은 AI 모델은 "블랙 박스"로 기능하므로 규제 기관과 제약 경영진이 권장 사항을 신뢰하기가 어렵습니다. AI 중심 약물 발견 모델의 해석 성이 부족하면 임상 및 규제 환경에서 불신을 일으킬 수 있습니다. 이 회의론은 AI 모델에 대한 투자에 높은 가격표가 있다는 사실에 의해 더욱 발전됩니다. AI를 제약 부문에 통합하려면 인프라, 인재 확보 및 계산 능력에 대한 상당한 투자가 필요합니다. 생물 의학 데이터에 대한 AI 모델을 훈련시키는 것은 비싸고 클라우드 컴퓨팅 리소스, GPU 및 특수 알고리즘에 액세스해야합니다. 결과적으로, 제약 회사는 투자에 대한 즉각적인 재정적 수익이 보이지 않으면 AI에 투자하는 것을 주저 할 수 있습니다.

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.

이 문제를 해결하기 위해 많은 사람들이 비용 효율적인 AI-as-a-Service (AIA AS-A-Service) 모델로 전환하여 제약 회사가 대규모 사전 투자없이 AI 솔루션을 사용할 수 있습니다. 공공-민간 파트너십 및 보조금 자금은 또한 제약에 대한 AI 중심 연구를 지원하거나 미리 훈련 된 AI 모델을 활용하고 교육 기술을 양도하여 교육 비용을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, NIH (National Institutes of Health)는 인간 뇌에 대한 이해를 혁신하는 것을 목표로하는 뇌 이니셔티브와 같은 의학에서 AI의 발전을 장려하기위한 몇 가지 이니셔티브를 시작했습니다.

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.

AI가 의료 환경을 재정의 할 준비가되어 있기 때문에 Cryptocurrency 투자자 가이 기술에 관심이 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 보안 및 효율성을위한 블록 체인 기술 및 의료 AI 애플리케이션의 짜여진 특성은 급성장 암호화 시장에 호소합니다. AI 통합에서 언급 된 과제를 극복하는 것은 시장 응용 프로그램 성공에 중요 할 것이지만, 암호화 투자자의 투자 이익을위한 서비스는 또한 제약 공간에서 AI를 전반적으로 채택하는 데 중요 할 것입니다.

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 (분산 금융) 암호 화폐 시장은 Metaverse 및 Web3에 대한 투자자의 관심이 전환되어 제약 및 생명 공학 분야에 대한 관심이 줄어 듭니다. 그러나 전 세계 고령화의 시급한 문제와 암 및 알츠하이머 병과 같은 만성 질환의 유병률이 높아지는 것을 고려할 때, 암호화 투자자들이 아직이 시장의 시장에 몰려지지 않았다는 것은 놀라운 일입니다. 그럼에도 불구하고 cryptocurrency와 AI가 수렴 할 가능성은 유망합니다.

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.

암호화 투자자들은 신뢰할 수없는 시스템의 중요성을 예리하게 알고 있으며 데이터 개인 정보 및 보안을 보장하는 데있어 블록 체인 기술의 역할에 관심이있을 가능성이 높습니다. AI의 맥락에서, 이것은 새로운 약물 및 치료의 개발을위한 환자 데이터의 수집, 저장 및 사용과 관련이 있기 때문에 중요합니다. 예를 들어, 블록 체인 기반 시스템을 사용하여 병원 및 연구 기관의 분산 된 네트워크를 만드는 데 사용될 수 있으며, 환자 데이터의 개인 정보를 손상시키지 않으면 서 약물 발견을위한 AI 모델의 집단 교육을 가능하게합니다.

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

이러한 유형의 이니셔티브는 암 연구 및 약물 개발 발전에 중점을 둔 DAO (분산 된 자율 조직)에 의해 지원 될 수 있습니다. DAO는 여러 암호화 투자자의 자원을 모아 제약 공간에서 유망한 신생 기업이나 연구 프로젝트에 자금을 지원할 수 있습니다. 예를 들어, Axondao (Axgt)는 암 연구에 중점을 둔 DAO이며 W