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Apheris采用联邦计算技术解决生命科学数据难题
2025年01月03日 由 daydream 发表
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在构建生命科学领域，尤其是制药行业的AI解决方案时，面临的核心问题之一是数据的使用。尽管AI的发展高度依赖于数据，但健康数据大多未被利用，主要原因在于患者隐私保护、法规限制以及知识产权保护。
为解决这一难题，德国企业家罗宾·罗姆创办的创业公司Apheris采用联邦计算技术，即通过去中心化的方式，在不移动数据的前提下，使数据能够安全地用于AI模型训练。这种方式允许计算在数据所在位置本地执行，仅将输出（如模型参数）集中汇总。Apheris的客户涵盖了罗氏等企业和数家医院。
OTB Ventures的联合创始人兼管理合伙人马辛·海卡表示，Apheris可能成为正在兴起的联邦数据网络中的关键组成部分。随着第三方软件工具生态系统逐渐成熟，Apheris也支持与互补的隐私增强技术无缝集成，例如同态加密、差分隐私和合成数据。
最初，Apheris成立于2019年，目标是创建一个与开源方法竞争的联邦学习框架。但在2022年获得种子轮融资后，公司在2023年转向专注于数据所有者方面，并加强了对制药和生命科学领域的关注。这种转变带来了产品与市场需求的契合，自2023年第四季度推出新产品以来，收入增长了四倍。
新的资金将用于招聘具有生命科学背景的高级人才，包括商业领域的人才。Apheris Compute Gateway作为连接本地数据和AI模型的软件代理，已被AI结构生物学联盟采用，该联盟成员包括艾伯维、勃林格殷格翰、强生和赛诺菲等企业，共同致力于AI驱动的药物发现。
此外，Apheris计划进一步专注于蛋白质复合物预测等领域，认识到当公开可用的数据非常有限时，可以提供额外的价值。意识到如果不解决数据所有者对向AI提供数据的担忧，AI的影响无法真正释放，这也是所建设内容的核心使命。
文章来源：https://techcrunch.com/2025/01/02/apheris-rethinks-the-ai-data-bottleneck-in-life-science-with-federated-computing/
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