Samsung et Galeon intègrent l'intelligence artificielle et le Web3 aux examens par ultrasons

Samsung s'est associé à Galeon pour déployer ses appareils d'échographie dotés d'intelligence artificielle. Le système de dossiers médicauxtronde Galeon assurera une connexion sécurisée entre les appareils, permettant ainsi l'utilisation de fonctionnalités Web3 intégrées. 

Samsung s'associera à Galeon pour intégrer les données décentralisées de ses appareils d'échographie de pointe. Le leader technologique utilisera ses nouveaux appareils d'échographie dotés d'intelligence artificielle pour alimenter le dossier médicaltron(DME) de Galeon. Galeon dispose déjà d'une plateforme opérationnelle déployée dans 18 hôpitaux interconnectés en Europe. 

Samsung a déjà entraîné son IA à contribuer au diagnostic de la santé des femmes, en ajoutant une reconnaissance améliorée par l'IA des affections congénitales. 

«Nous sommes extrêmement fiers de ce partenariat et prêts à révolutionner ensemble le marché de la santé », a déclaréenjTarter, responsable de la santé des femmes chez Samsung France.

Galeon assurera l'intégration directe des données des dispositifs au dossier médical électronique, optimisant ainsi les flux de travail cliniques. Grâce à son infrastructure logicielle et de données, les cliniciens pourront mettre à jour et interpréter les images échographiques en temps réel, tout en préservant la confidentialité des données des patients.

L’objectif est d’utiliser les principes du Web3 pour réduire la charge administrative des hôpitaux, tout en permettant de meilleurs diagnostics et de meilleures décisions en matière de soins. 

Galeon gérera les flux cliniques et assurera une formation de qualité en IA

Galeon permet aux hôpitaux d'entraîner des modèles d'IA sur les ensembles de données entrants, qui restent totalement anonymes. Chaque établissement pourra ainsi contrôler ses données tout en bénéficiant d'un entraînement transparent des modèles à partir d'informations réelles. 

Grâce à la connexion des appareils Samsung, Galeon pourra fournir un entraînement de l'IA plus performant et plus précis, créant ainsi des enregistrements immédiats, structurés et conformes aux normes. Ces données et leur interprétation pourront se transformer en outils concrets pour la médecine préventive à grande échelle. 

«L’expertise de Samsung en matière d’appareils s’allie à notre système de dossier médical électronique (DME) opérationnel et à notre architecture d’intelligence artificielle décentralisée pour offrir ce qui manquait au secteur. En commençant par la santé des femmes, nous connectons l’imagerie IA, les flux de travail hospitaliers en temps réel et la recherche communautaire afin d’accélérer les découvertes tout en protégeant la vie privée », a déclaré le Dr Loïc Brotons, PDG de Galeon.

La plateforme Atlantis de Galeon gérera les données de recherche collectées, qui utiliseront également le jeton natif GALEON. Plus de 100 000 contributeurs pourront diffuser les données anonymisées via la DAO de Galeon et voter pour financer des études médicales. Ce partenariat s'inscrit également dans la tendance Web3 de la science participative (DeSci), en intégrant des données concrètes et un lien direct avec les besoins des patients. 

La science décentralisée renaît en 2025

La plateforme Atlantis vise à simplifier la participation et scientifique décentralisée . Le projet combine les données de plus de 10 000 soignants avec celles de milliers d'utilisateurs et d'investisseurs mensuels. Galeon parvient ainsi à tokeniser et à exploiter la valeur de la pratique clinique et de la recherche en temps réel. 

Samsung et Galeon relancent le discours sur la science décentralisée (DeSci) en 2025. L'ensemble du secteur représente de nombreux jetons, d'une valeur proche de 1 milliard de dollars. 

Le principe de DeSci est de tokeniser des données scientifiques réelles et d'encourager la recherche grâce à la participation et au vote des investisseurs. Le partage de données avec Samsung constitue l'un des partenariats concrets les plus importants pour les projets DeSci.