人工智能从根本上依赖于数据，但由于患者隐私、监管和知识产权保护等可以理解的原因，绝大多数健康数据未被利用。
德国企业家罗宾·勒姆（Robin Röhm）表示，“这是为生命科学及制药等相关领域构建人工智能解决方案的核心根本问题”，不仅如此：在处理敏感数据时，合作也可能成为一项挑战。勒姆的初创公司Apheris旨在通过联邦计算来解决这一问题：采取去中心化的方法，在不移动数据的情况下安全地使其可用于人工智能模型训练。
他表示，其客户包括罗氏和多家医院。
OTB Ventures的联合创始人兼管理合伙人马尔钦·海加（Marcin Hejka）表示，联邦计算的核心哲学是“计算在数据所在的本地执行，仅将输出结果（例如模型参数）集中聚合”。海加现已与另一位深科技投资者eCAPITAL共同领导了对Apheris的825万美元A轮融资。
海卡认为，Apheris 可能成为正在兴起的联邦数据网络中的关键组成部分。“我们看到了第三方软件工具（开源联邦引擎、数据质量工具和安全性产品）生态系统的日益成熟，”他告诉 TechCrunch。“Apheris 还实现了与互补性隐私增强技术（同态加密、差分隐私、合成数据）的无缝集成。”
Apheris的新融资是在其业务转型之后到来的。最初，勒姆和他的联合创始人迈克尔·霍（Michael Höh）于2019年创立了该公司，目标是基于他们在前一家初创公司Janus Genomics的经验，构建一个与开源方案相竞争的联邦学习框架。但在2022年完成一轮大规模种子轮融资后，两人在2023年进行了重大转型，将重点转向数据所有者一方，并加倍投入制药和生命科学领域。
据罗姆介绍，这一策略取得了成效。该初创公司在 2023 年第四季度推出了新产品并找到了产品市场契合点，此后收入增长了四倍。在包括 Octopus Ventures 和 Heal Capital 在内的现有投资者支持下，新一轮融资使其总融资金额达到 2080 万美元，这将帮助公司招聘具有生命科学背景的高级人才，同时也涵盖商业领域的人才。
Apheris Compute Gateway作为连接本地数据与人工智能模型的软件代理网关，已被AI结构生物学（AISB）联盟使用，该联盟是一个联合倡议，成员包括AbbVie、Boehringer Ingelheim、Johnson & Johnson和Sanofi等公司，它们正在合作开展基于人工智能的药物发现。
蛋白质复合物预测将是 Apheris 利用这笔新资金进一步聚焦的方向之一。尽管其产品不局限于特定用例，但它认识到，当公开数据非常有限，但存在大量更有价值且多样化的数据时，这些数据的潜力只有在生命科学企业感到安全时才会被释放，而 Apheris 能在此过程中创造价值。
“如果不解决数据所有者在向 AI 提供数据时的顾虑，我们认为就无法真正释放 AI 的影响力，而这正是我们正在构建的核心使命，”罗姆说。