疫情之下，區塊鏈技術如何賦能醫療數據共享場景？_區塊鏈:區塊鏈適合什么人做

編者注：本文作了不改變作者原意的刪減。

2月13日晚，中國集團公司促進會區塊鏈分會副會長兼秘書長范金剛做客火訊TALK，以下為訪談實錄。

精華集錦

中國集團公司促進會區塊鏈分會副會長兼秘書長范金剛：

·?未來的科學技術創新將以區塊鏈、大數據、物聯網為代表，帶來跨業務流程的數據整合和跨應用場景的協同創新，從而推動數字治理體系創新。

·?通過建立基于區塊鏈的數據共享模式并建立相應的激勵機制，組織來自多專業領域的各類人才，包括數據科學家、業務專家、機構決策者、IT工程師等，這將有助于深度挖掘醫療健康大數據的價值，并能更好地做出預測預警管理。

·?針對我國醫療信息系統建設分散、標準不統一、系統異構等特點，如何有效實現衛生信息資源互聯互通是我國醫療健康數據共享所面臨的重大挑戰。

·?正是區塊鏈技術具有多中心化、時序數據、集體維護、可編程和安全可信等特點，因此在推動醫療數據可信共享方面，區塊鏈技術必然是最具有發展前景的工具。

·?一方面政府會有新的政策支持，另一方面基于區塊鏈的大數據的可信共享和隱私保護技術的應用，這兩方面都可以促進醫療大數據共享，消除信息孤島。我估計在隨后的2-3年內會出現廣泛的應用落地。

訪談實錄

主持人火訊財經主編趙一丹：各位群嘉賓大家晚上好！感謝大家收看火訊TALK之區塊鏈產業人才智庫特別欄目！本次特別欄目主題為《疫情之下，區塊鏈如何助力商業與組織創新？》

本次特別節目已經有11位嘉賓進行了分享，今晚我們將迎來最后兩位嘉賓上場。首先歡迎范總登場分享。

范金剛：謝謝主持人！大家好！我是范金剛。首先向奮戰在疫情第一線的醫務工作者和各界同仁致以崇高的敬意！其次感謝火訊財經的邀請。非常榮幸能夠參加此次主題分享。今天我將與各位一起探討下基于區塊鏈的醫療數據共享的問題。

01

未來的科學技術創新將以區塊鏈、大數據、物聯網為代表

Ripple高管：新冠疫情下加密貨幣匯款對于金融基礎設施優點顯現:11月22日消息，Ripple產品及企業發展高級副總裁Asheesh Birla表示，新冠疫情加劇了許多沒有銀行賬戶或銀行賬戶不足的人的不平等現象，并突出了我們金融基礎設施的差距，在這些基礎設施中，貧困的人支付最多，平均200美元的匯款成本就需要14美元。Ripple可以通過使用加密貨幣和區塊鏈使跨境支付更快、更便宜、更可靠，從而幫助降低匯款支付成本。與此同時，隨著PayPal和Square等大公司將賭注押在加密技術上，人們對該領域的興趣空前高漲，將其推向了主流。這些公司的驗證使得人們對加密貨幣的效用產生了更大的興趣，也增強了它們更好地為企業和客戶服務的能力。（Cointelegraph）[2020/11/23 21:43:47]

2020年，注定是不平凡的一年。在我們剛剛跨完年立下新年Flag不久，在我們即將踏上返鄉的旅程，與親朋好友歡度新春佳節時，一場突如其來的疫情打破了所有的設想和規劃，我們進入了前所未有的戰“疫”警備狀態，我們也深刻省悟了“野味誠稀有，敬畏不能缺”的生態文明教育缺乏的教訓。同時，面對著每天新冠病感染的疑似病例、確診病例、死亡病例數據的波動和變化，我們的醫療衛生系統，尤其是國家級傳染病監測預警網絡無疑經受了最大的檢驗，并帶來了社會公共應急管理、防疫物資供給調度、公眾輿情監督管控等等方面的全方位審視。

作為在區塊鏈行業從業多年的一枚“老兵”，我也曾經歷過2003年的非典時期。非典尚處在西方互聯網科技革命剛完成、中國仍在努力實現互聯網化的階段，當時的疫情在一定程度上沖擊了傳統線下商業模式，對中國推進互聯網化起到了重要的催化劑作用；時隔17年之后，新冠疫情一方面帶來“躺著做貢獻”和“出行三件套”的隔離防護舉措全面升級，一方面又將帶來商業和組織上“隔離經濟”、“不見面招商”、“非接觸式服務”、“分布式協同辦公”等應用模式創新，而這些應用理念與區塊鏈技術內涵有著高度契合之處。

特朗普前經濟顧問：新冠病疫情推動了數字貨幣的崛起:高盛前高管、特朗普前經濟顧問Gary Cohn認為，新冠病大流行“極大地推動了”數字貨幣的崛起，加速了從實物現金到數字支付的轉變。他表示：“在冠狀病大流行的情況下，那些擁有數字錢包的人可能能夠更快地獲得政府援助。” Gary Cohn還表示，如果企業依賴于數字賬本，將使員工或中間人更難撈取現金，因為客戶將直接向賣家的數字錢包進行支付。他承認“政府可以訪問個人和企業的錢包，這是需要考慮的隱私問題”，而他同時也表示，稅收過程會更多快、更高效。Gary Cohn預計短時期數字貨幣不會有突飛猛進的發展。（Decrypt）[2020/4/30]

與此同時，我們看到，2月5日中央一號文件發布，首次將區塊鏈技術放在人工智能、5G技術前列，可以想象，未來的科學技術創新將以區塊鏈、大數據、物聯網為代表，帶來跨業務流程的數據整合和跨應用場景的協同創新，從而推動數字治理體系創新。

今天，我的分享將主要圍繞醫療大數據共享這一場景展開，首先從發展現狀出發，帶領大家了解一下當前我國的醫療大數據發展情況；然后將從細分的應用場景來解讀在醫療衛生的監管體系規則下，醫療數據共享將會面臨怎樣的問題；在第三部分，我們將探索區塊鏈與醫療大數據的結合點，并提出相應的解決問題的思路；最后，就此次疫情預警的應對機制與大家分享下我的思考和建議。

02

國家在推進醫療數據資源開放共享、信息系統數據采集、集成共享和業務協同等方面早已定下了政策基調

第一部分：醫療大數據發展現狀。

健康醫療大數據是國家重要的基礎性戰略資源，我國政府一直在大力推動健康醫療信息系統和公眾健康醫療數據互聯融合、開放共享，消除信息孤島，先后發布了《國務院辦公廳關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》、《國務院辦公廳關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》等多份文件以培育新的健康醫療業態和健康衛生經濟增長點，實現國家和省級人口健康信息平臺以及全國藥品招標采購業務應用平臺互聯互通，建立形成跨部門健康醫療數據資源共享共用格局，建成國家醫療衛生信息分級開放應用平臺，實現與人口、法人、空間地理等基礎數據資源跨部門、跨區域共享，拓展醫療、醫藥、醫保和健康各相關領域數據融合應用。

Ripple向非營利組織捐款以幫助在疫情期間陷入貧困的人:金色財經報道，Ripple已向舊金山灣區的非營利組織Tipping Point Community捐款，以幫助那些在新冠肺炎大流行期間陷入貧困的人。該組織一個月前曾從Ripple獲得10萬美元。[2020/4/24]

還特別提及需要“整合社會網絡公共信息資源，完善疾病敏感信息預警機制，及時掌握和動態分析全人群疾病發生趨勢及全球傳染病疫情信息等國際公共衛生風險，提高突發公共衛生事件預警與應急響應能力。”可見，國家在推進醫療數據資源開放共享、信息系統數據采集、集成共享和業務協同等方面早已定下了政策基調。

2018年9月，衛健委發布《國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法》中，強調國家衛健委將“按照國家信息資源開放共享有關規定，建立健康醫療大數據開放共享的工作機制，加強健康醫療大數據的共享和交換，統籌建設健康醫療大數據上報系統平臺、信息資源目錄體系和共享交換體系”，并首次將“健康醫療大數據”定義為：在人們疾病防治、健康管理等過程中產生的與健康醫療相關的數據。

醫療大數據按類型來分，包括個人數據和物資數據兩類：

??個人數據包括：1）疾病數據：電子病歷、檢驗、影像、醫療器械、移動問診、互聯網醫療平臺數據、基因測序數據、基因檢測結果等；2）健康數據：體檢數據、智能穿戴、基因數據等。

??物資數據包括：藥品流通、醫藥研發、醫藥物資、醫療費用、支付、醫保信息等。

按數據流通是否在醫院內部采集和流轉，又可將以上數據分為院內數據和院外數據。

醫療大數據具體分類如上圖所示

下面我們再看看醫療大數據的特點：

ConsenSys Health贊助“抗擊COVID-19黑客松” 旨在利用區塊鏈等技術抗擊疫情:4月6日消息，ConsenSys子公司ConsenSys Health宣布從4月13日開始共同贊助“抗擊COVID-19黑客松”。該計劃旨在利用區塊鏈和其他新興技術來改善試圖更好地理解和阻止COVID-19的研究人員、醫療保健專家和生命科學專業人士的數據訪問和準確性，并防止未來的病大流行。”全球競賽對開發優先考慮隱私和安全性的Web 3.0公共衛生解決方案的參與者給予獎勵。（Decrypt）[2020/4/7]

主要特點有：

??體量大：一張CT圖像含有數據量約為100MB，一個標準病理圖接近5GB，醫療大數據體量巨大；

??多態性：數據來源多樣，涵蓋形式豐富。包括文本、醫學影像等，多類型的數據對數據處理能力提出了更高要求；

??不完整性：醫療數據的搜集和處理過程經常相互脫節，這使得醫療數據庫難以對任何疾病信息全面反映。大量數據來源于人工記錄，導致數據記錄的偏差和殘缺，許多數據的表達、記錄本身也具有不確定性；

??冗余性：醫學數據每天都會大量產生，同一人在不同醫療機構就可能產生相同的信息；整個醫療數據庫會包含大量重復和無關緊要的信息；

??時效性：數據的創建速度快，更新頻率高，許多數據的采樣周期已從周、天升級到分、秒，甚至是連續性記錄。這對響應速度及處理速度提出更高要求。就診、疾病進程等并非在某一時間點上發生的瞬時事件，在前、中、晚期會呈現不同的特點。此外，疾病亦可能具備季節性特征；

??隱私性：數據隱私性是醫療大數據的重要特點。個體的患病情況、診斷結果、基因數據等醫療健康數據的泄露會對個人產生負面影響，且涉及侵犯公民權。集中的巨大量信息泄露意味著中國人群的基因信息可能被西方掌握，可以用來提升生物武器的精準性，嚴重威脅國家安全。

03

通過建立基于區塊鏈的數據共享模式并建立相應的激勵機制，將有助于深度挖掘醫療健康大數據的價值

學習時報：充分應用區塊鏈等新技術支撐疫情防控工作:3月12日，學習時報發文《戰勝疫情和推動發展的精神法寶》。文章指出，充分運用大數據、無人機、人工智能、區塊鏈等新技術支撐疫情防控工作。不少城市和地區依托全覆蓋的信息管理體系和大數據分析平臺，對病傳播速度、發展規律、病例癥狀等信息進行數據分析，對人員流動進行動態監測，實現疫情分析、決策及各項防控舉措的科學化、精準化、高效化。[2020/3/12]

下面我們再看看第二部分：醫療大數據共享難點分析。

醫療行業是一個數據密集型行業。當前，我們都能感受到，通過物聯網技術、線上問診、“互聯網+醫院”、數字化醫療智能設備等多種渠道，所產生的醫療健康大數據類型和數量越來越多、速度越來越快，這要求醫療系統信息化平臺的數據處理能力更高，同時存儲和計算能力也需要不斷增加。

臨床決策系統在數據利用上是最有價值的一個系統，盡管這個概念和應用已經發展了40多年，但仍然會發現該系統所能提供的數據范圍是有限的，很多時候仍然需要收集更多的患者基礎數據，如患者過敏史、用藥史、家族病史和基因情況等，才可能給到醫生更可靠更有效的建議。

例如，腫瘤醫院的醫生一輩子會接觸許多病人，他們的臨床診斷經驗和所經手的病歷記錄都構成了重要的醫學數據來源。然而，即使不同的醫生獲得同樣的數據信息，由于經驗和判斷不同，也會形成不同的診療方案，不同的診療方案可能會引起患者治愈周期的較大差異。

又比如此次新冠肺炎的診療方案，來自不同醫院的專家給出了五六種治療方案，而且還需要根據患者的病情變化及時作出調整；如果調整不及時或判斷失誤，則將給病情診治帶來嚴重的后果。而這也要求醫療數據共享時，需要根據醫生的實際臨床經驗和已有的診療成果，進行相應的級別與權限設定，才不致于出現不當診療并貽誤病情。

醫療大數據共享會面臨四大挑戰：

第一，數據來源的挑戰。大數據的來源是多元的，質量是不受控制的，數據標準和數據格式難以統一的，有些數據是拿來也不可用的，比如：不可及的碎片化數據，可及但又是錯誤的數據，單一數據是可及又正確同時又是殘缺、無法修補的數據。

第二，數據治理的挑戰。沒有新的數據治理方式，解決不了數據共享問題。原有單一平臺系統內部的自給自足的數據治理方式難以適應跨區域跨院端的數據統一共享需求，因此必須采用新的數據治理方式并制定新的數據治理機制。

第三，數據分析能力的挑戰。隨著醫療衛生信息化的快速發展，醫院信息中心更多是計算機專業人才，但還缺少統計分析、流行病學、既懂醫學知識又懂大數據知識的復合型人才，同時對于區塊鏈、分布式賬本技術、并行計算等還缺少深度的認識和應用。

第四，組織協同能力的挑戰。醫療大數據共享應用需要團隊協同，除去技術、數據來源，最重要的還是組織問題。通過建立基于區塊鏈的數據共享模式并建立相應的激勵機制，組織來自多專業領域的各類人才，包括數據科學家、業務專家、機構決策者、IT工程師等，這將有助于深度挖掘醫療健康大數據的價值，并能更好地做出預測預警管理。

04

在推動醫療數據可信共享方面，區塊鏈技術必然是最具有發展前景的工具

下面是第三部分：基于區塊鏈的醫療數據共享模式構建。

針對我國醫療信息系統建設分散、標準不統一、系統異構等特點，如何有效實現衛生信息資源互聯互通是我國醫療健康數據共享所面臨的重大挑戰。

北京量觀網絡科技有限公司嘗試考慮構建基于區塊鏈的醫療數據集成與信息共享模式，該模式將實現相關醫療機構系統間的無侵入式輕便集成及衛生醫療資源的充分共享，在理論和實踐上均對我國大規模開展區域醫療數據共享機制具有一定的借鑒意義。

1.區塊鏈推進醫療數據共享的原理和機制。區塊鏈?(Blockchain)是由多個獨立節點參與的分布式數據庫系統，能安全地存儲加密貨幣數據交易或其他數據,并保證這些數據或信息的安全,防止數據被篡改和偽造。

區塊鏈一般部署在P2P網絡中,區別于常見的關系型數據庫和非關系型數據庫,區塊鏈使用數字簽名、哈希算法等加密算法及分布式共識算法來保障數據傳輸與分享的加密性和隱私性，在區塊鏈網絡上所存儲的數據極難被篡改、銷毀或被抹除數據庫操作日志。

正是區塊鏈技術具有多中心化、時序數據、集體維護、可編程和安全可信等特點，因此在推動醫療數據可信共享方面，區塊鏈技術必然是最具有發展前景的工具。

2.?基于區塊鏈的醫療數據共享服務應用架構。利用大數據治理技術將院內、院外各部門/機構的數據進行標準化、規范化的統一治理，建立醫療數據資源標簽；

基于區塊鏈分布式存儲、智能合約、加密技術等對醫療數據資源進行確權溯源、隱私保護、安全共享，實現基于區塊鏈的醫療大數據的惠政、惠醫、惠民服務。

具體應用架構圖如下：

05

基于區塊鏈的醫療數據共享服務應用架構估計在隨后的2-3年內會出現廣泛的應用落地

第四部分是我們的一些思考和建議。

新冠疫情發展至今，我們對于新冠病及其傳播機制有了更多認識，同時諸多行業領域的專家學者也紛紛從各自視角給出疫情下的行業洞察和改善建議。

所謂“太陽底下無新知”，相關報道稱，一家使用數據評估公共健康風險的加拿大BlueDot公司，已于2019年12月底就通過人工智能技術，根據傳染病流行特點預測發現了新型冠狀病的出現。

這一案例，恰巧我之前與團隊成員也有探討分析過，通過采集疫情相關的交通出行、飲食消費、物資流通、醫療診斷、社會輿論、傳染病預警監控系統等相關數據，進行數據模型分析，同時與相關有權部門、管理機構、決策機構建立協同共享和聯席溝通機制，或可為提前進行疫情警報多提供一些技術支撐。

隨后，我們也欣喜的看到，為有效預判疫情發展，工業和信息化部在1月26日指出，要運用大數據分析，支撐服務疫情態勢研判、疫情防控部署以及對流動人員的疫情監測、精準施策。

因此，我們的手機上或許可能已有好幾個能夠同時獲得身邊疫情動態的小應用、小程序，盡管其數據的精準性、實時性與完整性或許還不能滿足所有想象，而其背后最主要的原因可能還在于各平臺聯通能力不夠、甚至相應的平臺負荷承載能力也沒有得到相應的提升。

醫療數據共享模式的構建是一項復雜的系統工程，從健康大數據的收集、轉化、整理、儲存到機構的使用，到相關部門提供政策、技術、人才、資金等方面的支持，信息共享平臺的有效運轉必然需要多方主體的合作與共享。

同時如果要將區塊鏈技術與各大主流平臺進行融合應用時，還需要要考慮健康醫療大數據領域的法律法規、平臺監管、數據標準及數據治理等等問題，當然更需要我們的國家衛生醫療政策與管理制度能夠充分給予區塊鏈技術賦能醫療數據共享場景的發展空間。

我今天先給大家分享這些思考內容和建議。最后歡迎大家一起交流探討！

趙一丹：感謝范總為此次分享做了如此充分的準備，為我們系統分析了醫療大數據現狀、醫療大數據共享的難點、基于區塊鏈的醫療數據共享模式構建，并結合當前疫情表達了自己的一些思考，很精彩！

接下來留一些自由討論和自由提問的時間，歡迎大家跟范總互動交流。范總，我先拋個磚。目前基于區塊鏈的醫療數據共享服務應用架構，目前面對的最大挑戰是什么？您估計多久后能出現廣泛應用落地？

范金剛：主持人的這個問題很重要，我們之前和醫療機構合作過，三級以上的醫療機構一般不愿意將數據共享出來，一方面涉及利益問題，另一方面是醫療數據涉及患者的個人隱私問題。

我們以前做過一個省衛健委的課題，衛健委下文指定的試點醫院之間都很難推進醫療大數據共享。不過這次疫情過后，我相信這方面會有很大的改進。

一方面政府會有新的政策支持，另一方面基于區塊鏈的大數據的可信共享和隱私保護技術的應用，這兩方面都可以促進醫療大數據共享，消除信息孤島。我估計在隨后的2-3年內會出現廣泛的應用落地。

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