2018年医疗区块链五大事件盘点

2018年医疗区块链从早期技术发展,概念验证和试点项目一路走来取得了快速发展。

Deloitte在今夏的报告中预测,分布式账本技术(DLT)的突破时刻即将来临,因为近75%的研究受访者认为分布式账本技术的商业案例令人信服。

对区块链技术有“刚需”的医疗行业而言,技术供应商正在采用区块链并不奇怪,以下是2018年医疗区块链领域五个重要事件和里程碑:

沃尔玛公布了医疗区块链专利。零售业巨头沃尔玛申请保护一种通过DLT获取EHR数据的方法,该专利最初于2016年12月14日提交,于2018年公布。虽然具体细节还有待观察当然,但早期的报告显示该专利涉及包括RFID扫描仪及可穿戴设备,使紧急救援人员能够访问无意识患者的医疗数据。

Change Healthcare推出企业医疗区块链技术。医疗技术提供商Change在其智能医疗网络中集成了开源区块链工具Hyper Ledger Fabric 1.0,以提高透明度和效率,从而提高医疗服务的审计,可追溯性和信任度。今年晚些时候,Change还将其区块链技术应用于亚马逊网络服务云 ,使用户能够跟踪保险索赔提交和汇款。

亚马逊开发出医疗区块链行业模板。亚马逊宣布推出区块链行业模板,第一个版本中包括金融和医疗保健行业模板,亚马逊为用户预先设置了以太网和Hyperledger Fabric的框架,以便技术人员更容易使用开源技术创建区块链行业项目和网络。

疾病预防控制中心(CDC)邀请IBM和英特尔参与区块链试点以对抗阿片类药物流行病。疾病控制和预防中心正在对分布式账本DLT进行多项测试,并正与公共卫生机构建立健康监测系统,以便对医生进行有关其患者处方实践的调查,目前CDC正在与英特尔和其他机构合作开展项目部署医疗区块链,以更有效地追踪药物的分布和从点到点的运输。

Gartner告诫医疗机构不要错失区块链机会。Gartner表示,医院和其他忽视区块链的组织正面临落后的风险,因为他们的竞争对手已经开始积极部署区块链来获取竞争优势。Gartner还指出,区块链将引发医疗行业的一次深层次的变革,表现为医院业务流程和模型的去中心化。

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区块链在医疗健康行业的潜在应用

“靴子”落地 政策明朗 互联网医疗产业成长期要来了

互联网+购物已经“老”了,互联网+医疗却还“年轻”——
这个“双十一”,阿里巴巴宣布天猫交易总量2135亿元人民币,比去年多出453亿元,彻底颠覆传统实体零售。可见,网络、大数据、人工智能、区块链已经解构、重塑了消费领域。
相较而言,在与公众健康息息相关的医疗领域,提到“互联网+”,人们所能想到的仍局限于网上预约挂号,但在业内人士看来,互联网+医疗能做的远比网上挂号多得多,事实上,那些能在网购上成熟应用的在互联网+医疗上均可以实现。
“病人在医院候诊时,完全可以先和AI(人工智能)‘聊一聊’,主诉症状、过往病史,等见到医生时,系统已经将初步情况接入,双方就直接切入主题。”平安科技首席医疗科学家谢国彤认为,例如影像检查时间凑不到一起要跑好几趟医院、长期用的药需要排队请医生开单等,这些“麻烦”会因为互联网+能够突破时间、空间上的障碍而不成为问题。平安好医生每天超过50万人次的问诊中,很大比例是由AI完成的。
除了让患者获得便利,从医生的角度,中国研究型医院学会肿瘤学专业委员会主任委员焦顺昌也对互联网+医疗提出了更高的希望,“把医生从病例录入、开化验单等繁重机械的劳动中解放出来,为患者提供更加有技术含量的医疗服务,让医生获得更强的职业幸福感。”
日前,国家卫健委印发《互联网诊疗管理办法(试行)》《互联网医院管理办法(试行)》《远程医疗服务管理规范(试行)》三个文件,被业界认为“靴子”终于落地。在国家层面对互联网+医疗发展明确的鼓励态度下,一度徘徊在医院、互联网企业、投资方等各方心中浓厚的观望态度也随之明朗化。“年轻”的互联网+医疗产业,在酝酿、躁动、蛰伏之后、在获得权威部门“首肯”后正快步进入“成长期”。
拍了板定了调 各方摩拳擦掌推动医疗服务“增效”
“准入一旦明朗,将切实进入为医疗服务‘增值’的阶段。”健康之路(中国)信息技术有限公司董事长张万能表示,三个文件主要回答了此前业界犹疑的两个问题,一是不拥有实体医院,能不能开展互联网+医疗业务?二是提供互联网医疗服务谁担负主体责任?
此前对于第一个问题,一直没有国家层面的确切政策出台。在银川等地有先行先试的探索,但因未有明朗的政策出台,市场对于互联网企业能否获得进入互联网+医疗的执业许可产生的判断不同,态度产生摇摆。张万能说,在2017年前后,产业经历了寒冬。
新文件规定,允许第三方平台(互联网企业)获得执业许可,但必须与实体医院签约,“这其实解决的正是第二个谁承担责任的问题。”张万能表示,正规的、有规模的互联网企业都有履行自身的主体责任的意愿和能力,而与医院签署依托协议作为取得执业许可证的前提,这是为患者上了“双保险”。
此外,三个文件明确了互联网企业的定位。“互联网企业的角色是通过提供信息服务提高医疗资源供给的协同性,而并不是要取代医院提高医疗供给。”张万能强调,通过技术手段提高医疗资源的效率,互联网企业才站对了位。
至此,互联网+医疗如何发展的争议“拍了板”“定了调”。
“目前,各地政府正在进行监管平台的建设。”张万能表示,新规要求,对互联网医院进行准入审批前,政府机关首先要建立省级的互联网医疗服务监管平台。也就是说,没有省级互联网医疗服务监管平台,就不能审批互联网医院。
“宁夏、海南等省此前在互联网+医疗行业做过大量的摸索和尝试,已经建成了类似的监管平台。其他各省也在积极建设。”张万能说,例如海南省将省级远程医疗系统向全省各级各类医疗机构开放,并作为省级互联网医疗服务监管平台使用。
“相信很快会有第三方平台取得《医疗机构执业许可证》,提供更便捷的互联网诊疗服务。”张万能表示,企业方面也在积极与医院寻求合作、签约,为患者提供与签约实体医院匹配的科室服务。
全程留痕AI纠错 新技术层出不穷保障两大安全
卫健委发言人曾在权威解读《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》文件时强调推动“互联网+医疗健康”发展,必须保障两个安全,一个是医疗质量安全,一个是数据信息安全。
和网购有着根本性不同的是,医疗关系到健康大事,同时还是绝对的隐私。那么这两个“高门槛”的要求,会不会拦住医疗服务借助互联网的手段呢?
“可以依赖新的技术为安全问题找到解决办法。”谢国彤认为,新的技术甚至可以提高医疗服务的质量,让医疗服务更安全。
“中国一年的就诊人次是80亿,其中一半左右发生在二级和二级以下医院。这40亿人次治疗的规范性非常让人担忧,调研数据显示基层治疗的规范性操作比例较低,可能不及一半。”谢国彤说。“规范性、标准化正是信息技术所擅长的。”他认为,通过大数据分析和人工智能的手段,可以为临床诊断提供辅助决策,就好像“道路导航”,在医生进行诊断的时候提醒他规范操作、并给出兼顾标准化和个性化的诊断和治疗建议。
此外,平安医疗科技还帮助多个地区的医疗监管部门建立了互联网+医疗的质量控制平台。平安医疗AI平台总经理、平安医疗信息安全研究所所长谢震中介绍,上海、河南等省份卫计委的病理、放射影像监管质量控制平台正在逐步扩大使用均采用了该技术。
“在信息数据安全方面,平安医疗科技也与中国信通院联合成立了医疗和患者信息网络信息安全联合实验室,研究医院的数据围墙被‘打破’后,如何从网络安全层面封堵漏洞。”谢震中说,区块链技术正在被使用,例如上海交通大学医学院附属仁济医院已经开展了基于区块链技术、人工智能技术进行医联体中的信息共享研究。
而对于患者来说,互联网诊疗中最直观的安全保障手段之一,是全程留痕。问诊过程可以视频、录音、录像,也会有文字记录。张万能表示,在2016年,当时的卫计委曾组织过一次风险调研,结果显示互联网医疗没有一例纠纷发生,“一切都被记录在案,信息化程度越高,风险控制越好”。
医药分开不再难 延伸医疗服务的“触角”
“一个高血压病人,只是药吃完了,病情没有发生变化,要续药。之前需要去挂号排队,等几个小时,看到医生,医生再开药。”谢国彤说,这种场景之后不会出现了,根据新规,慢病患者的复诊和开具处方常规诊疗可以在互联网医院进行。
相对应,当处方可以流转,那么医药分开将不再困难。“患者可以凭借互联网医院开具的处方,在网上药店买到药,物流将直接送到患者手里。”张万能说。
就像网购让更少的人去商场,互联网+医疗也希望让更少的人去医院,同时让不同的患者去对医院、找对医生。
“有位心血管疾病肿瘤专家曾对我说,有一半以上的人不应该到他那里去看病。”谢国彤说,高效利用医疗资源应该实现分级。病情轻的人尽可能用自动化的手段,如移动APP、自我管理,就能把自己管得很好,让疾病发生推后五年,而病情重的人,给他们匹配最合适的、规范的医疗资源,好好诊疗。
如果不久后,你在小区门口的诊所看到一个机器人助理,也不要惊奇。“我们在平安的万家诊所和40家基层公立医院中部署辅助诊疗系统,确保这些诊所的规范性,并给大夫推荐治疗方案,这是AI可以发挥价值的地方。”谢国彤说,提高基层诊所和社区医院的诊疗质量是分级诊疗的重要工作之一。

外国人拒绝基因测序因重视隐私,「Nebula」 想通过区块链打开这个市场

基因测序目前市场探索的区块链落地场景之一。Odaily星球日报此前报道过的 Healio,最近,我们接触到同样来自美国的基因测序团队 Nebula,这个项目最亮眼之处在于,其联合创始人之一为合成生物学(synthetic biology)之父 George Church。

Church 是哈佛大学医学院(Harvard Medical School)与麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)的教授,1984 年开发了世界上第一个基因组直接测序技术。他曾经说过:“每个人都应该对他们的基因组进行测序,要了解你自己,理解你自己。”

基因测序消费级市场起风

现实离这很远,但正向此靠近。

从前的基因测序非常昂贵,技术的进步让成本下降,也让一般人更负担得起。

前瞻研究院报告显示,目前应用最广的测序技术是高通量测序(High-Throughput Sequencing),又称二代测序(Next Generation Sequencing),比传统的桑格测序(Sanger Sequencing) 速度快和成本低。国内华大基因的 BGISEQ 系列、国外 Illumina 的 HiSeq系列和 LifeTechnologies 的 IonTorrent 系列都是二代技术。美国 PacificBiosciences 开发出了第三代测序系统 PacBioRSII,但目前应用实践较短。

基因测序技术的更新迭代和成本下降打开了新市场,不少研究机构预计该市场会持续增长,有研究机构测算 2017-2022 年间全球基因测序市场规模增速将超过20%,保守估计到2022年全球基因测序市场规模将超过200亿美元。

根据我此前对华大基因招股书的分析,基因测序应用场景包括to C的(1)生育健康类研究和基础应用,to研究者的(2)生物信息分析等基因组解决方案和(3)用于研究肿瘤等复杂病机理的检测报告,(4)to药厂的药物基础研究和临床应用服务。值得注意的是,to C的服务在其整体主营业务收入中的占比逐渐增大,成为公司的主要营收来源。

消费级市场起步。近几年国内也出现一些直接 to C 的基因测序公司,比如人人基因和水母基因。可是基因测序在中国的渗透量依然有待提高。

基因测序行业的痛点

有趣的是,Nebula 的 CEO Kamal Obbad 告诉 Odaily星球日报,中国已经是个人基因测序最成熟的市场了。他表示,全球范围内,基因测序的数据非常缺乏。行业最大的问题是样本太少,不足以达到研究价值。因此,很多研究机构和药厂为了做临床研究,光是招募志愿者和基因样本,就花了 70% 的研发经费。

第二,在全球数据本来就缺乏的情况下,在欧美国家,很多消费者担心自身的基因和医疗等相关数据泄露因而拒绝做基因测序。

第三是数据监管问题。同样基于隐私等法律,研究机构和药企获取已有的基因测序数据的难度很大,比如欧盟的隐私保护条例;此外,在中国,消费者的基因数据不能跨境。

Nebula 尝试利用区块链技术建立一个基因数据平台,解决上述问题。

隐私保护:Kamal 表示,利用私钥授权机制,在区块链网络中,只有用户能控制你的基因。“你可以自己把你的数据卖给别人,我们不存储你的数据。用户可以把数据存在自己电脑上,也可以存在公共的去中心化存储网络中。”之后如果有其他应用程序开发者希望用你的数据,你可以授权给他们。

样本不足:Kamal 建立了一个经济机制,通过财务激励,让普通人更加愿意做基因测序或分享自身数据。比如,你可以在我们平台上注册,表示愿意分享数据,就会有相关研究机构找到你,希望为你做基因测序。

数据获取困难:“我们让研究者更加容易使用到基因测序数据,但是不用担心监管问题。”  Nebula 平台上设置了一些列协议,让研究者和药企在使用过程中满足各国的合规。比如研究者不需要也无法下载原始基因数据,他们可以直接在 Nebula 网络上计算已有的数据,但是计算模型不被公开,也就避免了模型泄露的危险。网络中仅有交易数据是公开可查的,以保证交易双方获得应有权利。

区块链基因测序平台,如何推广?

Nebula 的盈利模式包括 token 升值、收取手续费和直接销售服务的费用。若平台未来建成,行业中各方都能在此各取所需和提供服务,目前 Nebula 自身是第一个服务提供商。在积累了大量基因测序数据的基础上,开发者可基于此有很多的应用扩展,比如现在很多人根据基因推荐护肤品和养生方案等。

与许多区块链+行业的故事类似,Nebula 讲的故事很美好。区块链行业生态(或有人称其为“分布式商业生态”)本质上是一个取代中介的平台,商业模式能否跑通在于能否把足够多的供求双方聚集在平台上。Kamal 刚刚也讲到,行业其实处于数据紧缺的状态,所以公司在前期会集中在供给端,也就是积累 C 端用户,主要瞄准的人群会是以下三类:

第一类是有意做基因测序,但是很担心隐私泄露。“这是我们最看重的人群。”

第二类是有罕见病患者,这类数据更难获取且对罕见病药物研发特别有用,所以更有价值;同时罕见病患者自身也希望被治愈。Nebula 跟相关非盈利机构合作可以获取更精准的样本。

第三类则是非发达地区和非年轻人的样本。“我们想丰富样本,很多数据都是从欧洲地区的年轻人中获取,这样不利于做研究。我们希望这些数据能够变得丰富。”

跟中国不一样的是,Kamal 表示跟诊所或医院渠道合作不多。“很多医生并不愿意让病人做全基因测序,因为无法对治疗有直接帮助,而且告诉你获得某种病的概率会增加还会吓到用户。医生不愿意为此花费时间解释。”

大量已有的数据掌握传统基因测序龙头企业中,他们也是最大的“测序数据批发商”,直接放弃这部分数据太可惜。Kamal 说,这些数据持有者可以接入 Nebula 数据库,如果其中有 Nebula 注册用户的数据,用户可授权使用者调取已有数据。

Nebula 还处于早期,数周前开始向用户提供 99 美元的基因测序服务,以及基因测序数据有偿上链。Kamal 给出的数据是用户过万,服务区域主要在美国,之后会在欧洲、亚洲等地发布。说到这个又要回到项目的亮点 Church 教授,现在也是 Nebula 的首席 BD。学术名声之外,教授在行业中有一定资源和人脉积累,有利于项目的起步。

Kamal 透露 Nebula 预计在明年可以发布主网,明年下半年,其他应用程序开发者可以在网络上开发应用。当 Odaily星球日报问到这是联盟链还是公链时,他表示 Nebula 这是混合的:所有人都可以加入网络当计算节点(提供计算资源),但仅有数据节点可以接触到数据和通过交易。数据节点由非盈利机构和研究机构担任,药物研发企业等盈利机构没有权限。

Nebula 团队目前约 12 人,其中 8 名技术人员;此前完成了 430 万美元种子轮融资。联合创始人兼 CEO Kamal Obbad 本科毕业于哈佛大学,后从剑桥大学计算机科学学院辍学,曾担任谷歌产品经理、入选 YC Fellowship。

区块链能否治愈医药临床测试的“顽疾”

医药公司的游说异常猖獗,对药物最终效果的评定影响巨大,而美国政府2000年发布的监管法规则适得其反,反而导致有效的研究成果数量锐减:

社会需要一种鼓励创新的制度,同时这种制度能对“创新者信任”免疫。

解决方法是建立一个跨领域的区块链网络,连接:

  • 审查委员会
  • 研究期刊
  • 公众
  • 研究社区/学术界
  • 行业/医药公司

医药研究工作在区块链中持续标记,允许任何人进行审计,从而防止行业游说出来的研究成果。

可以设想一种涉及学术界与行业合作,知识产权共享等的(通证)经济激励,与学术界和业界之间的平台保持一致,置于研究委员会和公众的监督下。

区块链如何改变人工智能

区块链技术的应用潜力和影响范围巨大,从基础设施的网络、安全、存储到应用层面的金融、广告、医疗、物流、自动驾驶等,但是很少有人能说清楚区块链对人工智能的发展意味着什么?

事实上区块链对于人工智能技术的意义,远远比我们想象得要大。

与其他集中式技术相比,区块链技术使操作更安全,更快速,更透明(如下所示)。

目前,研究人员正在深入研究更深层的领域,试图将区块链纳入更复杂的技术领域,如大数据,物联网等,尤其是; 人工智能。

人工智能是多个技术子集的总称(上图),其中涉及机器能够更独立和有效地行动的领域。从语音模式识别到自动驾驶汽车,AI的目标是让机器学习并应用从大量数据流中收集的知识,使其更加智能化。

总之,数据就是AI的生命线和“原油”,而区块链能让AI的数据处理更“干净”、更安全、更准确。区块链关注的重点是保持准确的记录,身份验证和执行,而AI有助于做出决策,评估和理解某些模式和数据集,最终产生自主交互。AI和区块链共享几个特征,而这些特征将确保在不久的将来实现无缝交互。下面列出了三个主要功能。

I. AI和区块链需要数据共享

分布式数据库强调了特定网络上多个客户端之间数据共享的重要性。同样,AI在很大程度上依赖于大数据,更重要的是数据共享。随着更多开放数据的分析,机器的预测和评估被认为更加正确,并且生成的算法更可靠。

II。安全

在处理区块链网络上的高价值交易时,对安全性的需求很高。这是通过现有协议强制执行的。对于人工智能,机器的自主特性也同样需要高水平的安全性,以降低灾难性发生的可能性。

III。信任是一种要求

任何技术进步面临的最大威胁就是缺乏信任,AI和区块链也不例外。无论是机器与机器之间的通信,还是人与人之间在区块链网络上的交易,都需要信任,而区块链,恰好就是提供信任的技术。

用例:分布式的区块链技术用于医疗保健。这种解决方案为整个医疗生态的数据流程带来了透明度和灵活性。

通过其他一些例子,我们将更多了解区块链技术将如何改变人工智能

开放数据市场

如前所述,人工智能技术的进步取决于来自无数来源的数据的可用性。尽管像谷歌,Facebook,亚马逊等公司可以访问大量数据来源,这些数据也被证明可以完善许多人工智能流程,但市场上的其他参与者上无法访问这些数据。

区块链数据平台可以通过引入点对点连接的概念来解决这个问题。由于区块链是一个开放的分布式注册表,因此网络上的每个人都可以访问这些数据。现有的数据寡头垄断即将结束,开放和免费数据的时代即将迎来。

大规模数据管理机制

即使在数据可用之后,管理它仍是另一个可扩展的障碍。目前可用的数据量估计为1.3 Zettabytes。AI有一个子领域,称为通用人工智能,可以改造成反馈控制系统。此功能可帮助自治代理更好地与物理环境交互。

由于大量数据存储在区块链分布式系统中,与传统的中央存储系统相比,有几个优点。在发生危机和自然灾害时,数据不会存储在一个位置,因此会被保留。此外,消除了黑客攻击,这使得数据集不易受到破坏。

更值得信赖的AI建模和预测

计算机系统的一个基本原则是GIGO(垃圾进垃圾出)。人工智能领域严重依赖于大量(纯正、优质)数据流。一些个人或公司故意提供篡改过的“脏数据”以期影响结果。此外,垃圾数据也可能是由传感器和其他数据源的意外故障引起的。

通过创建已验证数据库的片段,可以仅在已经验证的数据集上成功构建和实施模型。这将检测数据供应链中的任何故障或异常。它还有助于减少故障排除和查找异常数据集的压力。最后,区块链技术与不变性同义,这意味着数据是可追溯和可审计的。

对数据和模型的控制

这是整合区块链技术和人工智能的一个非常重要的原因。例如,当您登录Facebook和Twitter时,您放弃对上传到其平台上的任何内容的权利。当歌手签署唱片合约时也会发生同样的事情。相同的概念可以应用于AI数据和模型。

为模型构建创建数据时,可以指定许可证。然后,区块链技术使这一过程变得相对容易。

为了解释,在区块链网络中,查看或使用此数据的权限被视为资产。与通证可以在加密货币平台上传输的方式相同,人们也可以传输或交易这些访问网络信息的权限。

用例:SingularityNET的 AI市场这是 一个开源协议和智能合约的集合,一个去中心化的AI服务市场。该团队表示,区块链技术的分布式账本,为SingularityNET上的网络交易提供了理想的工具。该平台允许添加AI服务以供网络使用并接收网络支付通证作为交换。但首先,必须设计基于区块链的框架,以允许AI代理与对方和外部客户进行交互。这是它的高级网络架构图。

有了这个,您就可以完全控制你所拥有的数据集中的数据如何被使用。对于需要保护隐私的行业,这项技术将大有可为。由于AI和区块链这两种技术的影响力波及目前几乎所有行业,二者的协同作用将为企业带来更多的价值。未来的科技必然会是一个分布式的运作系统,通过这种系统,机器可以更好地互动,并且可以更好地模拟对人类活动的理解。

本文作者:Dmitry Budko

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