تم تسليط الضوء على FLock.io عبر برنامج MINDS التابع للمنتدى الاقتصادي العالمي، لمجموعتين تابعتين لـ NHS تستخدمان ذكاءً اصطناعيًا يحافظ على الخصوصية لمعالجة أمراض كبرى. يستخدم مستشفى Moorfields للعيون ومستشفيات University College London Hospitals منصة التعلّم اللامركزي (الجامع) من FLock.io لتدريب نماذج سريرية لاكتشاف أمراض العيون وإدارة مرض السكري، مع الحفاظ على سيادة البيانات بنسبة 100%. تعالج هذه الإشادة تحديًا جوهريًا في الصناعات الخاضعة للضوابط مثل الرعاية الصحية، حيث تقيد لوائح خصوصية البيانات ومخاوف الأمان استخدام الذكاء الاصطناعي عبر منع مشاركة بيانات المرضى الحساسة.
جهات تابعة لـ NHS تطبّق FLock.io لإدارة أمراض العيون والسكري
تعمل FLock.io مع باحثين من NHS في UCL وشركاء سريريين من University College London Hospitals لتنبيهات مراقبة مستويات الجلوكوز. تمكّن المنصة الأطباء من خلال تنبؤات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتم دراستها محليًا على بيانات أكثر من 400 مريض. تتيح تدريبًا تعاونيًا عبر الشركاء في المملكة المتحدة وأوروبا والولايات المتحدة والصين، مع ضمان ألا تغادر بيانات المرضى أبدًا شبكة الثقة الآمنة التابعة لـ NHS، مع الحفاظ على سيادة البيانات بنسبة 100%.
يشارك نحو 14,000 مستخدم نهائي، بما في ذلك المرضى الذين يستخدمون تطبيقات إدارة مرض السكري، مع منصة FLock.io في جميع أنحاء المملكة المتحدة وجنوب شرق آسيا وشرق آسيا. ستبدأ المرحلة التالية — وهي تجربة واقعية متعددة القارات لتوقع الجلوكوز بمشاركة 100 مريض — هذا الصيف. تقدر FLock.io أن الوقاية التي يقودها الذكاء الاصطناعي في NHS يمكن أن تسفر عن أكثر من 100 مليون جنيه إسترليني في مدخرات سنوية، بناءً على خفض بنسبة 1% في 10 مليارات جنيه إسترليني أو أكثر التي تُنفق حاليًا على إدارة مرض السكري.
مع مستشفى Moorfields للعيون، أنهت FLock.io البحث الأولي للكشف عن أمراض العيون بنهج لامركزي. يجري حاليًا تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات الصور الخاصة بالمستشفى. تتمثل الغاية طويلة الأجل في إعادة تطبيق هذه النماذج عبر جهات إضافية تابعة لـ NHS. يَجعل نظام NHS الموحد للدفع وحوكمة البيانات المتسقة مناسبًا لإثبات التعلّم اللامركزي على نطاق واسع قبل التوسع إلى أسواق أخرى.
FLock.io تعالج قيود خصوصية بيانات الرعاية الصحية
تقيّد لوائح خصوصية البيانات ومخاوف الأمان استخدام الذكاء الاصطناعي لدى الجهات الصناعية الخاضعة للضوابط التي تحتفظ ببيانات حساسة، بما في ذلك المستشفيات والبنوك والوكالات الحكومية. ويؤدي ذلك إلى إجبار المؤسسات على إما التخلي عن تبني الذكاء الاصطناعي أو الاعتماد على نماذج عامة تفتقر إلى دقة المجال أو تُدخل مخاطر الامتثال.
غالبًا ما تتطلب المناهج التقليدية — مثل تدريب الذكاء الاصطناعي على السحابة بشكل مركزي ونشر النماذج على الأجهزة داخل الموقع — موارد حوسبة كبيرة. ولا يمكنها ضمان حماية خصوصية قوية أو الحماية من هجمات تسميم النماذج وتسرب البيانات، كما قد تؤثر سلبًا في دقة النموذج.
تقنية التعلّم اللامركزي تمكّن تدريب ذكاء اصطناعي تعاوني
يتيح التعلّم اللامركزي تدريب نماذج ذكاء اصطناعي تعاونية دون مشاركة البيانات الخام. يقوم كل مشارك بتدريب النموذج محليًا وبشكل آمن على البنية داخل الموقع أو على أجهزة الحافة. ولا يشارك إلا تحديثات النموذج المُشفرة، التي يتم تجميعها بعد ذلك لتحسين أداء النموذج، بما يمكّن من الاستدلال في الوقت الفعلي.
يعرض هذا التسليط أعمال FLock.io ضمن برنامج MINDS الأوسع، إلى جانب منظومة أوسع تركز على توسيع تطبيقات ذكاء اصطناعي عالية الأثر في العالم الحقيقي بالتعاون مع Accenture. تشمل أحدث دفعة من MINDS مؤسسات مثل Lenovo وOccidental وTCL Industries وHisense Hitachi وKUKA.
FLock.io تقدم تحسينات في الأداء والتكلفة
تعمل FLock.io كشركة بحث وبنية تحتية للذكاء الاصطناعي، رائدة في التعلّم اللامركزي على مستوى المؤسسات وحلول الذكاء الاصطناعي الموزع التي تعطي الأولوية لخصوصية البيانات. يتيح لها تصميم معماري لامركزي للتعلّم اللامركزي ومنصات جاهزة للإنتاج (AI Arena وFL Alliance وFLock API Platform) تمكين المؤسسات من تدريب ونشر نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة خاصة بها على العتاد المحلي، مع الحفاظ على خصوصية بيانات كاملة وملكية النموذج ومواءمة تنظيمية من خلال التصميم.
تجمع FLock.io بفعالية بين التعلّم اللامركزي والتحقق القائم على blockchain لتحقيق تحسن بنسبة 37% في دقة النموذج، وخفض بنسبة 44% في إجمالي تكلفة امتلاك التقنية، وتقليل مخاطر اختراق البيانات أو هجمات تسميم النماذج، مع تقليص مدة النشر بنسبة 63% مقارنة بالنهج التقليدي. وهي أكثر استدامة، إذ تستخدم طاقة تدريب أقل بنسبة 80% لكل تحديث للنموذج.
تقوم حكومة ولاية سراواك في ماليزيا أيضًا حاليًا بإكمال تجريب ذكاء اصطناعي سيادي مع FLock.io، بما يشمل القطاع الصحي. وسيجري نشره لاحقًا بواسطة شركاء المستشفيات في الولايات المتحدة وأوروبا والصين، كما سيسهم في وضع معيار للتعاون في مجال ذكاء اصطناعي صحي عابر للحدود في منطقة آسيا-المحيط الهادئ وأوروبا.
الأسئلة الشائعة
ما دور FLock.io في مشاريع الذكاء الاصطناعي التابعة لـ NHS؟
توفر FLock.io منصة للتعلّم اللامركزي لجهتين تابعتين لـ NHS — Moorfields للعيون وUniversity College London Hospitals — لتدريب نماذج ذكاء اصطناعي سريرية لاكتشاف أمراض العيون وإدارة مرض السكري مع الحفاظ على سيادة البيانات بنسبة 100%. تتيح المنصة تدريبًا تعاونيًا عبر الشركاء في المملكة المتحدة وأوروبا والولايات المتحدة والصين دون الحاجة إلى مغادرة بيانات المرضى لشبكة الثقة الآمنة التابعة لـ NHS.
كيف يحل التعلّم اللامركزي تحديات خصوصية بيانات الرعاية الصحية؟
يتيح التعلّم اللامركزي تدريب نماذج ذكاء اصطناعي تعاونية دون مشاركة بيانات المرضى الخام. يقوم كل مشارك بتدريب النموذج محليًا وبشكل آمن داخل الموقع أو على أجهزة الحافة، ولا يشارك إلا تحديثات النموذج المُشفرة التي يتم تجميعها لتحسين أداء النموذج. تتناول هذه المقاربة لوائح خصوصية البيانات ومخاوف الأمان التي تقيد استخدام الذكاء الاصطناعي في القطاعات الخاضعة للضوابط مثل الرعاية الصحية.
ما تحسينات الأداء التي تقدمها FLock.io؟
تجمع FLock.io بين التعلّم اللامركزي والتحقق القائم على blockchain لتحقيق تحسن بنسبة 37% في دقة النموذج، وخفض بنسبة 44% في إجمالي تكلفة امتلاك التقنية، وتقليص مدة النشر بنسبة 63%، مع تقليل طاقة التدريب بنسبة 80% لكل تحديث للنموذج مقارنة بالمقاربة التقليدية. تخدم المنصة نحو 14,000 مستخدم نهائي عبر المملكة المتحدة وجنوب شرق آسيا وشرق آسيا.
