Covent Garden, UK, 4. August 2026, Chainwire

FLock.io wurde vom MINDS-Programm des World Economic Forum (WEF) für zwei NHS-Trusts hervorgehoben, die seine datenschutzfreundliche KI zur Bekämpfung schwerer Krankheiten einsetzen. Beide Trusts nutzen seine Federated-Learning-Plattform, um klinische Modelle zu trainieren und dabei eine 100%ige Datensouveränität zu wahren.

Das Moorfields Eye Hospital und die University College London Hospitals (UCLH) nutzen FLock.io in zwei Anwendungsfällen: der Erkennung von Augenkrankheiten und dem Diabetes-Management. Dieser Ansatz ermöglicht eine Zusammenarbeit, ohne sensible Patientendaten zu teilen, und geht damit eine Herausforderung ein, mit der regulierte Branchen wie das Gesundheitswesen konfrontiert sind, wo Datenschutzbestimmungen und Sicherheitsanforderungen die Einführung von KI einschränken können. Moorfields ist eines der ältesten und größten Zentren für augenärztliche Behandlung, Lehre und Forschung in Europa, während UCLH ein großes Lehrkrankenhaus ist, das mit dem University College London verbunden ist.

Die Anerkennung ordnet die Arbeit von FLock.io in das breitere MINDS-Programm und ein umfangreicheres Ökosystem ein, das sich darauf konzentriert, hochwirksame, reale KI-Anwendungen in Zusammenarbeit mit Accenture zu skalieren. Die neueste MINDS-Gruppe umfasst Organisationen wie Lenovo, Occidental, TCL Industries, Hisense Hitachi und KUKA.

Zwei Federated-Learning-NHS-Anwendungsfälle mit FLock.io

FLock.io arbeitet mit NHS-Forschern des UCL und klinischen Partnern am UCLH an Glukose-Überwachungswarnungen. Das System bietet Klinikern KI-gestützte Vorhersagen, die lokal mit Daten von mehr als 400 Patienten trainiert wurden. Es unterstützt das kollaborative Training über Partner im Vereinigten Königreich, in Europa, den USA und China hinweg und stellt gleichzeitig sicher, dass Patientendaten das sichere NHS-Trust-Netzwerk niemals verlassen, wodurch eine 100%ige Datensouveränität erhalten bleibt. Die Fähigkeit, länderübergreifend zu trainieren, ist besonders relevant, da grenzüberschreitende Gesundheitsdatenübertragungen unter Rahmenbedingungen wie der DSGVO der EU und entsprechenden Vorschriften in anderen Regionen strengen Beschränkungen unterliegen.

Etwa 14.000 Endnutzer, darunter Patienten, die Diabetes-Management-Apps verwenden, nutzen die Plattform von FLock.io im Vereinigten Königreich, in Südostasien und Ostasien. Die nächste Phase, eine multikontinentale Realwelt-Studie zur Glukosevorhersage mit 100 Patienten, ist für diesen Sommer geplant. FLock.io schätzt, dass KI-gesteuerte Prävention im NHS mehr als 100 Millionen Pfund an jährlichen Einsparungen generieren könnte, basierend auf einer Reduzierung um 1 % der derzeit mehr als 10 Milliarden Pfund, die für das Diabetes-Management ausgegeben werden. Die Diabetesversorgung stellt einen der größten einzelnen Bereiche der NHS-Ausgaben dar, und der Gesundheitsdienst hat aktiv digitale und KI-Werkzeuge erforscht, um Kosten zu verwalten und gleichzeitig die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern.

Mit dem Moorfields Eye Hospital hat FLock.io die erste Forschung zum federierten Erkennen von Augenkrankheiten abgeschlossen. Das Training des KI-Modells mit den Bilddaten des Krankenhauses ist im Gange. Das Projekt zielt darauf ab, Skalierungsbeschränkungen zu beheben, mit denen traditionelle zentralisierte KI zu kämpfen hatte, und ein Multi-Site-Training über NHS-Trusts hinweg zu ermöglichen, ohne dass diese sensible Bilddaten extern teilen müssen.

Das langfristige Ziel ist es, diese Modelle in weiteren NHS-Trusts zu replizieren. FLock.io sagte, das Einzahlersystem des NHS und die einheitliche Datenpolitik machten ihn zu einer idealen Umgebung, um Federated Learning im großen Maßstab zu beweisen, bevor man auf andere Märkte expandiert.

Federated Learning ermöglicht das kollaborative Training von KI-Modellen, ohne Rohdaten zu teilen. Jeder Teilnehmer trainiert das Modell lokal und sicher auf dem eigenen Gelände (On-Premises) oder auf Edge-Geräten. Es werden nur verschlüsselte Modell-Updates geteilt und dann aggregiert, um die Leistung zu verbessern und Echtzeit-Inferenz zu ermöglichen.

Das Problem, das FLock.io laut eigenen Angaben lösen möchte

FLock.io sagte, Datenschutzbestimmungen und Sicherheitsbedenken schränkten die Verwendung von KI in regulierten Branchen ein, die mit sensiblen Informationen umgehen, darunter Krankenhäuser, Banken und Regierungsbehörden. Infolgedessen verzichten Organisationen möglicherweise auf die Einführung von KI oder verlassen sich auf generische Modelle, denen es an domänenspezifischer Genauigkeit mangelt oder die Compliance-Risiken mit sich bringen.

Das Unternehmen sagte, herkömmliche Ansätze, einschließlich zentralisierten cloudbasierten KI-Trainings und On-Premises-Modellimplementierungen, erforderten in der Regel erhebliche Rechenressourcen. Es wurde auch gesagt, dass solche Methoden keinen starken Datenschutz oder Schutz vor Modellvergiftungsangriffen und Datenlecks garantieren können und die Modellgenauigkeit beeinträchtigen können.

Über FLock.io

FLock.io beschreibt sich selbst als ein KI-Forschungs- und Infrastrukturunternehmen, das sich auf Federated Learning und verteilte KI-Lösungen für Unternehmen konzentriert, die den Datenschutz in den Vordergrund stellen. Seine dezentrale Federated-Learning-Architektur und produktionsbereiten Plattformen — AI Arena, FL Alliance und FLock API Platform — sind so konzipiert, dass sie es Organisationen ermöglichen, benutzerdefinierte KI-Modelle auf lokaler Hardware zu trainieren und bereitzustellen, während sie vollständigen Datenschutz, Modelleigentum und regulatorische Konformität per Design aufrechterhalten.

Das Unternehmen sagte, seine Kombination aus Federated Learning und blockchain-basierter Verifizierung liefere eine 37%ige Verbesserung der Modellgenauigkeit, eine 44%ige Reduzierung der Gesamtbetriebskosten, ein verringertes Risiko von Datenschutzverletzungen oder Modellvergiftungsangriffen und eine um 63 % kürzere Bereitstellungszeit. Es wurde auch gesagt, dass der Ansatz nachhaltiger sei, mit 80 % weniger Trainingsenergie pro Modell-Update.

Die Regierung von Sarawak, Malaysia, absolviert derzeit ebenfalls einen staatlichen KI-Pilotversuch mit FLock.io, unter anderem im Gesundheitswesen. FLock.io sagte, der Pilotversuch werde anschließend von Krankenhaupartnern in den USA, Europa und China eingesetzt und etabliere einen Standard für die länderübergreifende KI-Zusammenarbeit im Gesundheitswesen im asiatisch-pazifischen Raum und in Europa.

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