ニューロメーションとロンジェネシスの提携

 ニューロメーションは、2月16日にロンジェネシスとの新たな提携を発表しました。

両社の目標は、医療データの保管、保護、調査、販売の方法に革命を起こすことです。 LongenisisとNeuromationは協力して個々人がそれらのデータを管理し、医療機関が以前には得る余裕がなかったAI分析に投資できるブロックチェーンベースの世界的なデータ市場を構築するために共に協力します。

What makes AI so exciting, of course, is the idea that it is technology that understands nuance and learns as more inputs are collected. An AI program designed to help doctors treat cancer, for example, can analyze thousands of medical journal publications, scores of electronic health records, and individual patient history to recommend a course of treatment. Ultimately, the software learns what protocols work best and which do not as it accumulates more and more information. That unique capability makes the technology “smart.” But it also allows it to be influenced by the humans that build it.

より多くのインプットが収集されるにつれてニュアンスを理解し、学習する技術であるという考え方です。例えば、医師がガンを治療するのを手助けするために設計されたAIプログラムは、何千もの医学雑誌の出版物、電子健康記録のスコア、個々の患者の病歴を分析して治療コースを推薦することができます。最終的に、最もよく動作し、何が動作しないかを学習します。このユニークな機能により、この技術は「スマート」になります。

https://blogs.thomsonreuters.com/answerson/tech-must-apply-roboethics-to-keep-ai-from-learning-our-mistakes/

上記にもあるように、この提携の過程でもディープニューラルネットワークの訓練を行わければなりませんが、データ処理とデータ量を持ち合わせた両社の提携によってデータ開発の速度を倍にしていくことに大きな期待が寄せられます。

また今後の課題・予定として、以下の項目が挙げられています。

1. ディープニューラルネットワークの訓練を行い、そのためには処理能力が必要になるが、そのために暗号通貨マイニング設備に再利用を視野に入れている。
2. 合成データ作成のために実世界データの大規模データセットに訓練を行わせなければなりませんが、バランスのとれた多様なデータセットが既に手に入っています。ニューロメーションは明らかにデータ消費で、市場の一部となることができる。

Longenesisが主要とする目的は、ヘルスケアアプリケーション開発者向けの安全な個人化データのための世界的データ市場の創出です。

両社は共同して医療・ヘルスケア分野のAI実装者にAIモデルの訓練に必要なデータと計算力の両方を提供し、世界のヘルスケアを改善させることになるでしょう。

この提携により、人口知能に基づく個別化医療の将来の世界のための基盤を構築することになるでしょう。