Hemos estado viendo el uso de la tecnología blockchain para varias aplicaciones industriales. Ahora, un equipo de investigadores médicos está aprovechando la red blockchain de Ethereum para la investigación del cáncer.
Según el último desarrollo, tres equipos diferentes involucrados en la investigación del cáncer están utilizando contratos inteligentes de Ethereum para actualizar sus modelos de IA sin pasar por ninguna autoridad centralizada. Estos equipos confían en estos modelos de IA para predecir con precisión la aparición de células cancerosas en el cuerpo. Esto muestra que la tecnología de contrato inteligente de Ethereum se ha vuelto lo suficientemente confiable para casos de uso críticos en ciencias médicas.
A principios de abril de este año, Nature Medicine publicó un artículo de investigación llamado Swarm learning para inteligencia artificial descentralizada en histopatología del cáncer de 27 colaboradores diferentes. La nota al pie del artículo de investigación muestra que el equipo ha estado utilizando la red Ethereum para sus experimentos con el cáncer.
A medida que avanzaban las ciencias médicas y la tecnología médica, el equipo utilizó inteligencia artificial (IA) para predecir la aparición de células cancerosas en los pacientes. Este modelo de IA también brinda información sobre la forma y el tamaño de las ventas que no son fácilmente visibles a simple vista.
Abordando el desafío de compartir datos a traves de contratos inteligentes
Pero un inconveniente es que estos sistemas de IA se ejecutan con una gran cantidad de datos. Por lo tanto, estos sistemas enfrentan “obstáculos prácticos, éticos y legales” en la recopilación de datos, ya que los datos se comparten en varios países del mundo.
Un método para resolver este problema es el aprendizaje federado (FL). esto no requiere que los investigadores compartan sus datos, sino solo los pesos de sus modelos de IA entrenados localmente. Sin embargo, tales sistemas de IA a menudo se basan en un coordinador centralizado responsable de combinar todos los pesos del modelo. Por lo tanto, el coordinador puede tener un mayor control sobre el proyecto de investigación, lo que genera posibilidades de explotación de datos.
Como resultado, el equipo de investigadores médicos señaló el uso del aprendizaje de enjambres (SL), un sistema que aprovecha la tecnología blockchain para evitar entregar cualquier poder a una entidad centralizada. Por lo tanto, SL permitirá a los contribuyentes del equipo a sus pesos de modelo de IA manteniendo a todos los contribuyentes en el mismo nivel. Tal configuración también facilita la colaboración entre todos los participantes. Por lo tanto, ayuda a alimentar los modelos de IA con más datos, haciéndolos aún más fuertes.
El equipo de investigación mencionó específicamente que usaron contratos inteligentes de Ethereum que permitían que tres computadoras separadas sincronizaran los pesos de sus modelos de IA en momentos designados. Así, los tres socios actualizaron sus modelos de IA simultáneamente sin necesidad de ningún intermediario.
El documento señala: “En esta configuración, la cadena de bloques mantiene la información de estado global sobre el modelo”. El equipo de investigación también descubrió que los modelos de IA entrenados con SL superaron a los modelos de IA entrenados localmente.
Este es un momento decisivo para la tecnología blockchain. Impulsará aún más el uso de contratos inteligentes basados en blockchain para otras aplicaciones críticas.
