时间:2022-03-24|浏览:7340
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以人工智能 医疗为例,人工智能技术在医疗领域具有巨大的应用潜力,但也面临着数据问题——少量用于培训人工智能模型的医疗数据,可以是图像、基因组、电子健康记录等极其敏感的信息。
医院数据培训的人工智能算法无望诊断、预防甚至治愈疾病。然而,在许多国家,由于相关规定,病历不能自由共享和提供相应的算法。这使得人工智能在医学图像或数据中发现疾病的研究通常只涉及相对较小的数据集计算机来取代区块链,这极大地限制了技术应用前景和系统集成资格查询。
加州大学伯克利分校的初创公司 Oasis Labs 寻求使用云计算和区块链技术,以确保用于研究的医疗数据和其他信息不被泄露或滥用。目前,斯坦福大学医学院已批准绿洲实验室和相关研究人员在医院实施,以测试他们的技术是否能有效地解决上述困难。
绿洲实验室首先将患者的个人数据存储在合作设计的安全芯片上,并存储在云中。– 开发算法实践数据集的工程师可以在系统(安全芯片 云)下使用数据操作算法和输入效果。该系统还将触发基于区块链的智能合约系统。智能合同不仅会记录数据的使用,还会检查机器学习和计算问题是否正确执行。系统集成资格查询。
Oasis Labs 的联合创始人,加州大学伯克利分校的教授Dawn Song 表示该技术也可以扩展到使用 AI 的其他领域,如财务记录、人们的购买习惯或在线浏览数据。他透露,他们的设计是在探索其他领域之前推广该技术在医疗领域的应用。
虽然 Oasis Lab 的技术探索表明,潜在的计算机取代了区块链,但弗吉尼亚大学的机器学习和安全专家 Evans 仍然坚持他的旧立场。他指出,在安全硬件中存储数据也有失败的风险。一旦硬件制造商受到影响,其处理的数据将面临风险。此外,没有证据表明区块链必须是一项可靠的技术。