FLock.io đã được Chương trình MINDS của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (World Economic Forum) đưa vào tầm điểm nhờ việc hai tổ chức NHS sử dụng AI để bảo toàn quyền riêng tư nhằm giải quyết các bệnh lớn. Moorfields Eye Hospital và University College London Hospitals sử dụng nền tảng học liên kết (federated learning) của FLock.io để huấn luyện các mô hình lâm sàng nhằm phát hiện bệnh về mắt và quản lý bệnh tiểu đường, đồng thời duy trì 100% chủ quyền dữ liệu. Sự ghi nhận này giải quyết một thách thức cốt lõi trong các ngành được quản lý như y tế, nơi các quy định về quyền riêng tư dữ liệu và lo ngại về an ninh hạn chế việc triển khai AI do không thể chia sẻ dữ liệu nhạy cảm của bệnh nhân.
Các tổ chức NHS triển khai FLock.io cho quản lý bệnh mắt và tiểu đường
FLock.io đang hợp tác với các nhà nghiên cứu NHS từ UCL và các đối tác lâm sàng từ University College London Hospitals để triển khai cảnh báo theo dõi glucose. Nền tảng trao quyền cho các bác sĩ với những dự đoán do AI tạo ra, được huấn luyện tại chỗ trên dữ liệu của hơn 400 bệnh nhân. Nền tảng cho phép huấn luyện hợp tác giữa các đối tác tại Vương quốc Anh, châu Âu, Mỹ và Trung Quốc trong khi đảm bảo dữ liệu bệnh nhân không bao giờ rời khỏi mạng lưới tổ chức NHS được bảo mật, duy trì 100% chủ quyền dữ liệu.
Khoảng 14.000 người dùng cuối, bao gồm bệnh nhân sử dụng các ứng dụng quản lý tiểu đường, tương tác với nền tảng của FLock.io trên khắp Vương quốc Anh, Đông Nam Á và Đông Á. Giai đoạn tiếp theo — một thử nghiệm thực tế đa lục địa về dự đoán glucose với 100 bệnh nhân — sẽ bắt đầu vào mùa hè này. FLock.io ước tính việc phòng ngừa do AI dẫn dắt trong NHS có thể đem lại hơn 100 triệu GBP chi phí tiết kiệm hằng năm, dựa trên mức giảm 1% so với khoản 10 tỷ GBP trở lên hiện đang được chi cho quản lý tiểu đường.
Cùng với Moorfields Eye Hospital, FLock.io đã hoàn tất nghiên cứu ban đầu cho việc phát hiện bệnh mắt thông qua học liên kết. Việc huấn luyện mô hình AI bằng dữ liệu hình ảnh của bệnh viện đang được tiến hành. Mục tiêu dài hạn là nhân rộng các mô hình này sang thêm các tổ chức NHS khác. Hệ thống “mua một người trả tiền” của NHS và cơ chế quản trị dữ liệu đồng nhất khiến giải pháp trở nên lý tưởng để chứng minh học liên kết ở quy mô lớn trước khi mở rộng sang các thị trường khác.
FLock.io giải quyết các ràng buộc về quyền riêng tư dữ liệu y tế
Các quy định về quyền riêng tư dữ liệu và lo ngại về an ninh hạn chế việc sử dụng AI trong các tổ chức nắm giữ dữ liệu nhạy cảm, bao gồm bệnh viện, ngân hàng và các cơ quan chính phủ. Điều này buộc các tổ chức phải hoặc bỏ qua việc ứng dụng AI, hoặc dựa vào các mô hình chung chung thiếu độ chính xác theo từng lĩnh vực, đồng thời làm phát sinh rủi ro tuân thủ.
Các cách tiếp cận truyền thống — như huấn luyện AI dựa trên đám mây tập trung và triển khai mô hình tại chỗ — thường cần nguồn lực tính toán đáng kể. Chúng không thể đảm bảo khả năng bảo vệ quyền riêng tư vững chắc hoặc chống lại các cuộc tấn công đầu độc mô hình (model poisoning) và rò rỉ dữ liệu, đồng thời có thể làm suy giảm độ chính xác của mô hình.
Công nghệ học liên kết giúp huấn luyện AI hợp tác
Học liên kết cho phép huấn luyện mô hình AI hợp tác mà không chia sẻ dữ liệu thô. Mỗi bên tham gia huấn luyện mô hình cục bộ một cách an toàn trên hạ tầng tại chỗ hoặc trên các thiết bị biên (edge devices). Họ chỉ chia sẻ các bản cập nhật mô hình đã được mã hóa, sau đó được tổng hợp để nâng cao hiệu suất mô hình, từ đó cho phép suy luận thời gian thực.
Tầm điểm công việc của FLock.io trong bối cảnh rộng hơn của chương trình MINDS, cùng với hệ sinh thái tập trung vào việc mở rộng các ứng dụng AI có tác động thực tế cao thông qua hợp tác với Accenture. Cohort MINDS mới nhất bao gồm các tổ chức như Lenovo, Occidental, TCL Industries, Hisense Hitachi và KUKA.
FLock.io mang lại cải thiện về hiệu năng và chi phí
FLock.io là công ty nghiên cứu và hạ tầng AI tiên phong về học liên kết cấp doanh nghiệp và các giải pháp AI phân tán, ưu tiên quyền riêng tư dữ liệu. Kiến trúc học liên kết phi tập trung và các nền tảng sẵn sàng cho sản xuất (AI Arena, FL Alliance và FLock API Platform) cho phép các tổ chức huấn luyện và triển khai các mô hình AI tùy chỉnh của riêng họ trên phần cứng cục bộ, đồng thời duy trì đầy đủ quyền riêng tư dữ liệu, quyền sở hữu mô hình và sự phù hợp quy định ngay từ thiết kế.
FLock.io kết hợp hiệu quả học liên kết và xác thực dựa trên blockchain để cải thiện 37% độ chính xác của mô hình, giảm 44% tổng chi phí sở hữu, giảm rủi ro rò rỉ dữ liệu hoặc các cuộc tấn công đầu độc mô hình và rút ngắn 63% thời gian triển khai. Giải pháp cũng bền vững hơn, với năng lượng huấn luyện ít hơn 80% cho mỗi lần cập nhật mô hình.
Chính phủ Sarawak, Malaysia hiện cũng đang hoàn tất một thí điểm AI chủ quyền với FLock.io, bao gồm trong lĩnh vực y tế. Sau đó, giải pháp sẽ được triển khai bởi các đối tác bệnh viện tại Mỹ, châu Âu và Trung Quốc, đồng thời thiết lập một tiêu chuẩn cho hợp tác AI y tế xuyên biên giới tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương và châu Âu.
Câu hỏi thường gặp
Vai trò của FLock.io trong các dự án AI của NHS là gì?
FLock.io cung cấp một nền tảng học liên kết cho hai tổ chức NHS — Moorfields Eye Hospital và University College London Hospitals — để huấn luyện các mô hình AI lâm sàng cho phát hiện bệnh về mắt và quản lý bệnh tiểu đường, đồng thời duy trì 100% chủ quyền dữ liệu. Nền tảng cho phép huấn luyện hợp tác giữa các đối tác tại Vương quốc Anh, châu Âu, Mỹ và Trung Quốc mà không cần dữ liệu bệnh nhân rời khỏi mạng lưới tổ chức NHS được bảo mật.
Học liên kết giải quyết các thách thức về quyền riêng tư dữ liệu y tế như thế nào?
Học liên kết cho phép huấn luyện mô hình AI hợp tác mà không chia sẻ dữ liệu thô của bệnh nhân. Mỗi bên tham gia huấn luyện mô hình cục bộ một cách an toàn trên hạ tầng tại chỗ hoặc thiết bị biên, chỉ chia sẻ các bản cập nhật mô hình đã được mã hóa và sau đó được tổng hợp để nâng cao hiệu suất mô hình. Cách tiếp cận này giải quyết các quy định về quyền riêng tư dữ liệu và lo ngại về an ninh hạn chế việc sử dụng AI trong các ngành được quản lý như y tế.
FLock.io mang lại cải thiện về hiệu năng nào?
FLock.io kết hợp học liên kết và xác thực dựa trên blockchain để mang lại cải thiện 37% độ chính xác của mô hình, giảm 44% tổng chi phí sở hữu, rút ngắn 63% thời gian triển khai và ít hơn 80% năng lượng huấn luyện cho mỗi lần cập nhật mô hình so với các cách tiếp cận truyền thống. Nền tảng phục vụ khoảng 14.000 người dùng cuối trên khắp Vương quốc Anh, Đông Nam Á và Đông Á.
