Наблюдение: большинство DeSci-проектов ориентированы на медицину

cryptonews.ru发布于2024-05-09更新于2024-09-09

В секторе децентрализованной науки (DeSci) в основном преобладают проекты, связанные со здравоохранением. Об этом заявил распорядитель VitaDAO Алекс Добрин в беседе с Cointelegraph.

По его мнению, такая тенденция сложилась отчасти потому, что скорость появления новых препаратов «мотивирует брать науку и разработку в свои руки».

Кроме того, у людей постепенно складывается негативное впечатления о достижениях традиционной медицины, поскольку время и стоимость вывода новых лекарств на рынок «растут в геометрической прогрессии», отметил представитель VitaDAO.

Эту закономерность отражает «закон Эрума» — противоположность более известного «закона Мура», который гласит, что количество транзисторов в интегральной схеме удваивается каждые два года.

«Закон Эрума» демонстрирует противоположный эффект: стоимость разработки новых лекарств удваивается каждые девять лет.

Закон Мура и закон Эрума. Данные: X.

Добрин указал на исследование Onchain Foundation, в рамках которого компания изучила 60 DeSci-проектов и обнаружила, что 61% относится к сфере здравоохранения.

Польза для медиков

Собеседник издания отметил, что децентрализованная наука предложит «более дешевые и более быстрые лекарства», поскольку такой подход «намного эффективнее с точки зрения капитала».

«Благодаря обмену информацией о результатах клинических испытаний и использованию ее в качестве инструмента совместной работы, исследования станут гораздо более эффективными, при этом сохраняя конфиденциальность коммерческой интеллектуальной собственности», — согласился соучредитель BitDoctor.ai Эшер Луи.

Он также увидел пользу в записи клинических испытаний в блокчейн. Это сделает информацию более точной и неизменной.

Луи выделил три основные области, на которые DeSci может оказать положительное влияние: цепочки поставок, набор участников испытаний и согласие пациентов.

Он отметил, что здравоохранение «поддается децентрализованным моделям из-за важности точных и своевременных данных».

«Во-первых, пациенты с неудовлетворенными медицинскими потребностями могут легче находить и подбирать клинические испытания, делясь своими электронными медицинскими картами. И наоборот, фармацевтические компании получат доступ к этой информации, чтобы гарантировать выборку нужных пациентов», — объяснил Луи.

В таких ситуациях время имеет решающее значение, поскольку «несоответствие критериям отбора и отказ от участия в исследовании являются основными причинами задержек в проведении клинических испытаний», добавил глава BitDoctor.ai.

Интеграция DeSci

Следующим логическим шагом станет использование децентрализованного финансирования для создания более структурированных клинических исследований и ускорения пути от «лаборатории до постели больного», подчеркнул Добрин.

«Джинна выпустили из бутылки, когда люди осознали, что могут фактически владеть частью лекарства, рожденного их усилиями. И это только вопрос времени, когда в сети появится следующий препарат стоимостью миллиард долларов», — убежден он.

В 2023 году общий доход мировой фармацевтической промышленности превысил $1,6 трлн, что на $100 млрд больше предыдущего года.

Доход фармацевтического рынка. Данные: Cointelegraph.

По мнению Добрина, в будущем границы между децентрализованной и централизованной медициной начнут стираться, поскольку отрасль здравоохранения примет ту модель, которая лучше всего подходит к конкретным обстоятельствам.

«[Корпорации] предпочтут вложить немного капитала в ДАО и получить доступ к его исследовательским разработкам, чем тратить большие средства на создание внутреннего научного подразделения в области […]», — сказал Добрин.

Одним из таких примеров является сама VitaDAO, которая в январе 2023 года привлекла $4,1 млн от Pfizer Ventures.

«Фармацевтические компании и общество понимают, что сотрудничество в области данных не обязательно должно означать обмен секретами своих исследований. А обмен знаниями и информацией — на благо всех», — подытожил Добрин.

Напомним, в августе специализирующаяся на медицинских технологиях компания Semler Scientific сообщила о покупке 83 BTC за $5 млн. В мае фирма приобрела 581 BTC стоимостью $40 млн.

你可能也喜欢

李飞飞最新长文:当视频生成、机器人和 NVIDIA 都自称世界模型,我们需要一个分类法

李飞飞发表文章,针对当前AI领域中“世界模型”一词被广泛滥用的现象提出一个清晰的功能分类法。她指出,尽管视频生成、机器人和NVIDIA等不同领域都自称构建“世界模型”,但它们实际指的是强化学习闭环(POMDP)中三种不同的功能模块。 **分类法如下:** 1. **渲染器**:输出**观测**(如像素),追求视觉保真度,例如Sora、Genie等视频生成模型。其局限在于“好看不等于物理正确”。 2. **模拟器**:输出**状态**,即在几何、物理和动力学层面忠实的世界表征,服务于建筑设计、机器人训练等需要精确模拟的场景。李飞飞认为这是连接渲染和规划的关键枢纽,被严重低估。 3. **规划器**:输出**动作**,根据观测和目标决定智能体(如机器人)应执行的动作,是感知-行动回路的闭环。 **现状与趋势:** * **渲染器**商业化最成熟,但有物理准确性天花板。 * **规划器**最令人兴奋但最不成熟,实验室演示与实际部署存在巨大鸿沟。 * **模拟器**是核心桥梁,掌握了模拟就同时为渲染和规划提供了基础。 当前最重要的趋势是这三类功能的边界正在消融,因为它们共享对世界底层运作(几何、物理、动力学)的同一套理解。例如,World Labs的Marble模型能同时输出用于视觉的高斯泼溅和用于物理模拟的碰撞网格。 逻辑终点是构建一个**统一的世界基础模型**,能根据下游需求在渲染、模拟和规划模式间自由切换。尽管面临数据不均衡、优化目标冲突等挑战,但三者的融合将重新定义机器智能与物理世界的关系,推动空间智能的发展。

链捕手3小时前

李飞飞最新长文:当视频生成、机器人和 NVIDIA 都自称世界模型,我们需要一个分类法

链捕手3小时前

交易

现货
活动图片