撰文:OKEx分析师秀秀
编者注:原标题为《OKEx投研|区块链赋能医疗产业报告》
前言
整体上,医疗产业可以分为医疗服务和医药商业两大类,其行业痛点主要在于医疗服务方面的数据未能被充分利用,以及医药商业中医药产品的防伪溯源难题。
传统医疗数据在信息化发展方面遇到诸多难题,相比其他传统行业,发展进度极为缓慢。究其根本,是因为目前医疗数据孤岛化且缺乏标准体系、数据安全难以保障、数据确权不明晰导致的传统参与者信息化的意愿低,医疗服务中的医疗数据未能被充分利用。
而医药行业供应链由于参与主体众多,存在大量交互协作,信息被离散地保存在各自环节各自系统中,缺乏透明度。信息的不流畅导致各参与主体难以准确了解相关事项的实时状况及存在的问题,影响供应链协同效率。当各主体间出现纠纷时,举证和追责耗时费力。
而区块链在数据保密、智能合约、生态激励等方面具有天然的优势,与医疗行业具有较高的契合度,能为医疗行业提供多环节安全解决方案,同时也能助推医疗行业智能化发展。
一、医疗产业介绍
1.1医疗产业结构
医疗保障不仅关乎每个社会成员的切身利益,更直接关系到一个国家的可持续发展与综合竞争力。医疗服务体系是一个包含从初级预防、门诊医疗、住院医疗、康复医疗的服务链,而支撑医疗服务链的是医药的研发、生产与销售体系和医疗保险费用筹集、支付体系,只有这三个体系良性协调运行,才能实现全社会的最大医疗保障和医疗资源的效用最大化。
医疗产业链上游主要包括医疗药品生产研发和医疗器材生产研发;中游包括提供医疗服务的大型医疗机构和小型机构,大型机构主要是指公立医院和大型私立医院、药店连锁机构,小型机构是指社区医院和私人诊所等;医疗产业链的下游则是患者。
图片来源于OKEx投研
1.2医疗产业市场规模
根据wind数据,2015年,全球医疗行业规模约1万亿美元,全球数字医疗市场的价值为800亿美元(占比8%),预计到2020年将增加到2000亿美元以上(占比15%"*20%),复合年增长率为21%。全球数字医疗市场发展迅猛。
有关数据显示,2020年中国大健康产业市场规模会达到10万亿元,已经成为新风口。未来十年,医疗健康市场还将维持稳步增长的趋势。从供需关系的角度分析,一方面,随着社会老龄化的进一步加剧,人均可支配收入的稳步提升,对健康的需求得以充分释放;另一方面,医药科技、生物科技、智能化等技术的发展,推动健康产业供给侧产品及服务的大幅提升,使更多的健康需求得以满足。
二、区块链赋能医疗可行性分析
2.1医疗行业痛点:
整体上,医疗产业可以分为医疗服务和医药商业两大类,其行业痛点主要在于医疗服务方面的数据未能被充分利用,以及医药商业中医药产品的防伪溯源难题。
动态 | Kakao旗下区块链项目Klaytn治理委员会已有27名成员:在首尔举行的第一届Klaytn治理委员会峰会上表示,Kakao旗下区块链项目Klaytn开发商Ground X首席执行官Han Jae-sun表示,就发展网络而言,Klaytn领先于Facebook的Libra。Jae-sun承认Libra正在采取类似Klaytn的商业模式,但声称在建立主要合作伙伴方面,Klaytn的增长速度更快。Klaytn治理委员会目前拥有约27家公司,总估值超过590亿美元。该委员会将成为Klaytn生态系统的决策机构。(AMBCrypto)[2019/11/28]
图片来源于OKEx投研
2.1.1医疗数据未能充分利用
随着医疗信息化的普及和电子病历的推广,医疗机构每天有大量关于疾病、医疗、药品临床试验等数据产生、存储和流动,同时伴随更多医用级别可穿戴智能设备的问世,该领域每年数据量增长迅速。医疗健康领域正步入医疗健康大数据时代,数据作为最重要的生产资料,它通过对数据的分析挖掘所获得的信息,会在商业、科技决策、优化资源配置、节省资本等方面具有无可比拟的价值和潜力。
图片来源于易观智库
传统医疗数据在信息化发展方面遇到诸多难题,相比其他传统行业,发展进度极为缓慢。究其根本,是因为目前医疗数据孤岛化且缺乏标准体系、数据安全难以保障、数据确权不明晰导致的传统参与者信息化的意愿低,医疗服务中的医疗数据未能被充分利用。
医疗数据孤岛化,缺乏标准的体系
就目前的医疗系统而言,不同的医疗机构各自为政,分别掌握了不同阶段、不同患者的医疗数据。随着每一次医疗服务的结束,这些医疗数据便散落在各地,无法形成一个完整且连贯的链状体系。于是,下次问诊时,医生为保证了解病人病史,需要再次地询问病患以及二次化验,由此带来巨大的人力物力浪费。
如果能完整记录一个人的医疗健康史,将对诊治流程起到大大的简化作用。医生在接诊病人时可以直观地了解病人服用过的药物、以前医生的医嘱、之前所患的病症和诊治方法,在其作出本次诊断的时候就能更精确和高效,医疗的水平和协调性得以进一步提高,发生误诊的风险也会下降。
此外,关键患者数据和信息分散在不同的部门和系统中,也导致了整个行业标准体系的缺失。医疗机构之间没有一个标准化的医疗数据记录体系,即使实现了医疗数据互相共享,也无法融合、有效利用。同时各种智能设备所收集的大健康数据也大多杂乱无章,无法形成有效的数据。
医疗数据安全难以保障
以一份完整的诊疗档案为例,其中包含了各种信息,如患者基本信息、诊断信息、医嘱信息、检验检查信息、药品信息、收费信息、主治医生信息等等,此类医疗数据泄漏会对个人隐私带来极大的伤害。尤其是中心化方式存储指纹数据(多数支付方式牵涉指纹支付)、基因数据和虹膜数据等重要健康数据,一旦发生大规模泄露,将产生灾难性后果。
而传统医疗数据可能会由于内部失误或外部攻击,导致患者和健康相关的敏感资料被泄露。医疗系统中隐私保护的难点在于参与人员节点多导致的潜在泄露点多,中心化数据库存在单点故障问题和单把私钥泄露导致数据库安全防线彻底性崩溃等问题,外部攻击防不胜防,现有的存储模式并不能实现其安全性。
动态 | 风投基金DBTH Capital筹集3500万欧元,将投资区块链、AI和音乐版权技术初创公司:风投基金DBTH Capital创始人Virginie Berger宣布DBTH Capital已经从9个投资者筹集3500万欧元(略高于3860万美元)。她还表示,公司计划在未来筹集更多资金。DBTH Capital的战略是将风险资本投资于专注于开发娱乐版权技术的公司,包括涉及区块链技术、人工智能和各种形式的音乐版权基础设施的公司。 她还表示,公司计划与作为其最大投资者之一的一家美国家庭办公室合并,后者管理近50亿美元的资产。(Digital Music News)[2019/9/6]
HEIMDAL公司2016年发布的《2016年中回顾:2016年网络安全威胁分析报告》中指出,在全球范围内,医疗行业是该年度被勒索软件攻击最多的行业,其中第二季度占比达到了88%。英国《卫报》2017年2月27日的调查也曾揭露,英国国家保健医疗系统(NHS,NationalHealthService)丟失了高达50万份的医疗资料。医疗数据的大规模泄漏事件层出不穷,反映了整个行业急需技术革新的现状。
医疗数据所有权不清晰:
医疗水平的进步与人类健康紧密相关,临床医学、医疗研究等工作依赖于医学工作者对医疗信息的收集、分析和使用。例如,临床医学评估和审查往往涉及多种药物使用和各种临床医学诊断结果,因此需要整合源自多方的医疗数据以进行纵向交叉研究和全面的比较。日渐兴起的互联网数据挖掘、分析行业成为促进商业医疗信息化发展的主要力量。以全球数据挖掘行业的领航者IMS健康公司为例,该机构为了获取与患者或医疗系统纵向或终生的交流,除了从医疗行业购买医疗数据外,还从电子病例中剥离出识别信息,组建基本医疗数据库,仅在2006年该公司医疗数据处理业务获益达19.6亿美元。
然而在这种中心化存储的现状下,医疗数据的使用未得到所有者的赋权。大量个人隐私掌握在中心化的机构中,由机构授权第三方使用,这种数据存储和使用的方式可能存在法律瑕疵。根据美国盖普洛民意调查,66%的人反对将医疗数据开放给医疗数据挖掘商,其中最大的理由就是数据挖掘行为产生的个人隐私问题。同时医疗机构也可能因为数据使用涉及法律风险,而尽量避免数据互通。因此个人医疗数据所有权保护问题,也成为擎制医疗研究工作的重要因素。
2.1.2医药产品供应链溯源难题
溯源最根本的目的是对商品真伪鉴定,建立消费者对商品品质的信任。医药行业供应链由制药厂商、批发商、药店、医院等众多参与主体构成,存在大量交互协作,信息被离散地保存在各自环节各自系统中,缺乏透明度。信息的不流畅导致各参与主体难以准确了解相关事项的实时状况及存在的问题,影响供应链协同效率。当各主体间出现纠纷时,举证和追责耗时费力。
医药产品的防伪
根据美国商务部的数据,全球每年假药交易规模大约在750亿-2000亿美元之间。在亚洲、非洲和南美洲的许多发展中国家,假药占销售药品总量的10%至30%,非法交易导致每年超过10万人死于假药。2018年,国内长生生物两次被曝疫苗造假,刺痛公众敏感的神经,传统的检验已越来越难以满足市场规范和消费者要求。
医疗垃圾处理
在医药商业领域,一次性医疗器具目前已广泛应用于临床,而这些医疗废弃物处理牵扯到很多环节,从产生到集中处理周期长,要经历科室分类、打包、暂存、院内转运、集中贮存、院外转运、终端处置等环节。由于忽视了从源头到末端的全过程监管,医疗废弃物甚至催生出“黑色产业链”,如劣质产品的趁虚而人,更有甚者仅简单消针头二次使用,乱扔乱弃造成环境污染和交叉感染等。有关数据显示,中国2018年的医疗废物总产量突破200万吨,这一数字每年持续增加,已构成严重的公共卫生和环境挑战,医疗垃圾处理溯源问题亟待解决。
现场 | 中国联通贾雪琴:运营商在区块链领域有非常多的潜在机会:金色财经现场报道,今日MWC19上海(世界移动大会)区块链峰会在上海举办。中国联通贾雪琴博士在会上表示:目前区块链有两种商业模式,一是把区块链当作云服务一样销售出去,另一种基于区块链平台的开源。我们在区块链领域看到了三点:当前区块链技术作为平台已经具备了商业化的可能性;网络的性能对于区块链共识的效率有非常大的影响;运营商在区块链领域有非常多的潜在机会。[2019/6/26]
2.2区块链与医疗结合的必要性
2.2.1区块链的亮点
分布式账本,去中心化
分布式账本指的是交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成,而且每一个节点记录的是完整的账目,因此它们都可以参与监督交易合法性,同时也可以共同为其作证。
跟传统的分布式存储有所不同,区块链的分布式存储的独特性主要体现在两个方面:一是区块链每个节点都按照块链式结构存储完整的数据,通过“时间戳”技术和链式结构实现数据信息可追溯,每个事件和交易都有时间戳记,成为一条长链或永久性记录的一部分。二是没有任何一个节点可以单独记录账本数据,从而避免了单一记账人被控制或者被贿赂而记假账的可能性。也由于记账节点足够多,理论上讲除非所有的节点被破坏,否则账目就不会丢失,从而保证了账目数据的安全性。
非对称加密,数据不可篡改
非对称加密指用一个密钥对来进行加密和解密。加密和解密使用不同的密钥,通过公钥加密的信息,在网上即使被截获也无法解密,因为公钥加密后的信息不能再通过公钥解密,而必须使用私钥来解密,而私钥只有自己有,就可以保证信息的安全性。
所以,存储在区块链上的交易信息是公开的,但是账户身份信息是高度加密的,只有在数据拥有者授权的情况下才能访问到,从而保证了数据的安全和个人的隐私。此外,区块链上的数据无法被篡改,而且在区块链上的任何篡改都会留下密码学上的证据从而被快速发现。
智能合约
智能合约是一种旨在以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议。基于这些可信的不可篡改的数据,能够采用完全自动化的流程,不需要任何人为参与,只要满足智能合约代码所列出的要求即可自动化的执行一些预先定义好的规则和条款,这些交易可追踪且不可逆转。优势是更高效率、降低成本、交易更准确,且无法更改,此外,智能合约去除任何第三方干扰,进一步增强了网络的去中心化。
通证生态激励
区块链的通证经济想要把本来免费的社会行为变成被金钱衍生品激励的市场行为,并想象这样可以精准量化,定向生产有价值的行为结果。通证除了承担支付或价值贮藏的角色,还被设计为如股权、金融资产、奖励积分等更复杂、多元的功能。在去中心化的区块链世界里,激励机制是利益分配和使用的核心点,通过激励机制达成网络共识,从而使得区块链每个环节的参与者都能获得相应的回报,进而分工明确、积极的完成各项工作,让系统在很大程度上免受了各种威胁和攻击。这相当于参与者们共同维护了系统安全性,推动了系统的生态发展。
综上所述,区块链是一种多方维护、全量备份、信息安全的分布式记账技术。具有去中心化、不可篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明、等特点。这些特点保证了区块链的“诚实”与“透明”,为区块链创造信任奠定基础。而区块链丰富的应用场景,在于解决信息不透明、各环节参与者激励不足、系统整体运转效率低下等问题,实现多个主体之间的协作信任与一致行动。
2.2.2区块链对医疗的赋能点
通过区块链技术进行医疗历史数据记录,实现共享数据的防篡改、可追溯。区块链具备高冗余性,分布式存储使得每个节点都有备份,杜绝由于单点故障导致的数据库崩溃情况。通过共识机制来共同记录和维护数据,防止某参与者单方面修改或删除数据,保证信息在区块链上的不可篡改。以此保证了数据的安全性。
动态 | IBM:区块链为医药产业提供更安全的业务运营方式:继金融+区块链大热后,医药+区块链正在成为新的热点。IBM出版的《生命科学行业如何通过区块链取胜》研究报告,表明区块链有可能提供更透明、更安全的业务运营方式,为医药产业带来多方共识、交易溯源、不可篡改、最终确定和效益提升的作用。[2018/9/29]
区块链技术可以将各机构与患者置于一个受保护的环境中共享敏感信息。通过区块链的密码学技术在隐私保护层面将医疗数据经过加密处理,用户信息具有匿名特性。区块链上的智能合约和非对称加密算法,可生成访问控制机制,并实现多私钥的复杂权限保管。在有权限限制的区块链上,其他人员必须获得私钥授权才能够查看数据,从而维持数据隐私性。
利用通证激励机制,解决数据确权不明晰导致的传统参与者信息化的意愿低问题,最终推动医疗健康领域大数据的发展。
通过“时间戳”技术和链式结构实现数据信息可追溯,解决供应链防伪溯源难题。区块链也可用于监督药物分配,监管合规或管理医疗用品。
通过智能合约的流程自动化,可解决信任问题,降低协作成本并降低差错率。
图片来源于OKEx投研
区块链在数据保密、智能合约、生态激励等方面具有天然的优势,与医疗行业具有较高的契合度,能为医疗行业提供多环节安全解决方案,同时也能助推医疗行业智能化发展。
BIS的一份研究报告显示,到2025年,全球医疗保健市场在区块链上的支出预计将达到56.1亿美元。到2025年,采用区块链技术每年可为医疗行业节省高达1000亿至1500亿美元的数据泄漏相关成本、IT成本、运营成本、支持功能成本和人员成本,并可减少欺诈和假冒产品。
三、区块链+医疗应用场景
3.1
医疗服务:医疗数据管理
医疗保健行业利用区块链技术逐渐成为趋势。其主要用于加强制药部门的供应链管理、安全和信息保密、数据确权和流程管理等方面。此外,区块链技术帮助患者记录和管理患者的健康数据,使患者能够从数据中获得个人财务收益。
3.1.1个人电子病历
如果拥有安全的完整的个人健康历史记录,记录每个生命体征,并且可以高效准确地捕获与所用药物、每位医生诊断、患者疾病和手术相关的信息以及其他信息,预计医疗服务的质量和协调性将会有所提高,而且相关成本和风险也会相应降低。
区块链具备数据不可篡改性,任何篡改都会留下密码学上的证据。以及多私钥的复杂权限保管的能力,通过智能合约技术对病例进行访问控制。解决电子病历面临的数据泄露、可扩展性、操作性和数据集成等问题。
案例:Health
Wizz宣布推出了一款移动平台,利用区块链、移动技术和数据管理技术,帮助患者整理病历数据,让患者可以随时随地安全访问自己的数据库。此外,一些特定的组织可以使用数字货币来激励患者为医疗研究贡献自己的健康数据。HealthWizz移动平台利用区块链技术为消费者提供所需的工具,使包括研究机构和制药公司在内的利益相关者共同汇集、管理和共享医疗数据,同时确保数据的完整性,保护患者的隐私,真正做到了把患者医疗保健信息的所有权还给患者自己。
3.1.2远程医疗
现场 | 火币集团与58集团举办区块链创新大赛:在火币集团与58集团举办区块链创新大赛上,图灵公益、链跑图、长城链、洗车链等团队参加,分享了基于区块链的募捐、版权认证、广告、租房中介、洗车、跑步等更好服务社会的可能和构想,火币中国CEO袁煜明、火币钱包总经理黄何、亦来云总工程师苏翼鹏、58集团副总裁王少峰、58集团首席技术官邢宏宇等作为评委进行了点评和讨论。嘉宾认为,目前行为挖矿很难,在安全上,涉及大量利益的客户端口,就有可能吸引到黑客攻击。就洗车而言,商家目前洗车成本很高,门店存活的商业逻辑并不是洗车,而是保养等附加服务。[2018/9/25]
远程医疗是随着通信技术、计算机网络和多媒体技术的发展,并应用在医学上而不断发展起来的一门新兴学科。它以多种数字传输方式建立不同区域的医疗单位之间、医师和患者之间的联系,完成远程咨询、诊治、教学、学术研究和信息交流等任务。这种新模式的应用,有助于让就医过程由无序变得有序、省时,也可以解决发达和贫困地区医疗资源不平衡的问题。
在过去,中心化的远程医疗平台可能会由于内部失误或外部攻击,导致患者和健康相关的敏感资料被泄露。区块链技术提供了一个可行的方案,这是一个能做到完全透明却又能尊重用户隐私的方案。
案例:Medicohealth是一个去中心化的远程医疗平台,旨在整合服务于移动健康和远程医疗市场的解决方案。用户通过在Medicohealth平台上同步电子健康记录,可以实现信息的安全存储,并实现个人健康信息的安全访问管理。此外,用户可以通过链接到许可机构的数据库检查医师执照,并对医生进行评价。Medicohealth在给予病人线上医疗帮助的同时,保护他们的隐私并奖励线上提供帮助的医生,以提升医患双方的互动效率。
3.1.3智能穿戴设备健康管理
随着物联网以及智能穿戴设备的发展,此类个人动态的连续数据数据也能发送到健康区块链中。智能穿戴设备的数据上链,具有以下优势:
数据真实:通过智能穿戴设备直搂上传数据,保证数据传递过程中的有效性和安全性,从源头防止数据作假的存在。
健康管理:运用AI技术分析来源于可穿戴设备的用户体征数据,提供个性化的生活习惯干预和预防性健康管理计划。患者自己也可了解和管理自己的健康状态。
辅助治疗:借助区块链自主认知身份顾问程序管理技术,根据可穿戴设备的一段时期的个人健康数据,医院可提供个性化的医疗护理服务,提升治疗的精准度。
案例:Welltok通过旗下的CafeWellHealth健康优化平台,运用AI技术分析来源于可穿戴设备的MapMyFitness和FitBit等合作方的用户体征数据,提供个性化的生活习惯干预和预防性健康管理计划。
3.1.4医疗大数据分析
临床诊疗、医药研发、人类基因组研究都建立在庞大的个人基础健康数据的支持之上。如果没有大的数据集,就比较难建立变体和性状之间的关联性,也难以通过机器学习来研究获得真正有意义的结果。然而目前这类数据远无法满足科研机构的需要,主要原因是临床诊疗数据和医药服用反应的数据无法及时得到记录和反馈,以及个人的基因数据检测成本较高。区块链使得这类数据的记录和共享成为可能,既可以保证数据的安全和隐私,还可以在向需求方提供这些数据的获取一定的通证奖励,必然可以在一定程度上扩大这类数据的供给量,进而通过医疗大数据分析推动医疗研究的发展。
案例:科技创业公司Nebula
Genomics正在使用区块链启动DNA测序,个人付费给测序服务提供者之后,测序的数据归个人所有,同时基因测序数据还通过Nebula网络获得保护,据所有人控制访问的权限。生物和制药技术公司如果要获得基因测序数据,必须向用户购买,而不是向之前的测序公司购买。这改变了基因测序数据的归属权问题。
3.1.5医疗计费和保险自动化
在医疗领域,患者、医疗机构、保险提供商之间组成了交互关系,医疗计费和保险赔付存在效率低下和服务复杂的问题。尤其是医疗保险方面,保险机构负责资金归集、投资、理赔,往往管理和运营成本较高,索赔支付和裁决为验证所有利益相关者是否符合和遵守合同中的商定条件,涉及大量的人工流程管理费用。医疗机构每年也有相当长的时间花费在保险报销过程中,病历资料的整理,保险服务提供机构和政府审计等等。
区块链技术把有关数据记录分布式存储在区块链上,实现了*****保全,数据不可篡改,避免合同争议。此外,医疗计费和保险中需要专业医生或公证人的流程可以通过智能合约以完全透明和安全的方式自动化和验证,智能合约能够实现大部分计费、支付程序的自动化,从而跳过中间人,降低行政成本,为病患和医疗机构双方节省时间。
案例:LenderBot是2016年由区块链企业Stratumn、德勤与支付服务商Lemonway合作推出,它允许人们通过FacebookMessenger的聊天功能,注册定制化的微保险产品,为个人之间交换的高价值物品进行投保,而区块链在贷款合同中代替了第三方角色。
3.2医药商业:医药器材溯源
3.2.1药品防伪溯源
通过“时间戳”技术和链式结构实现数据信息可追溯,每个事件和交易都有时间戳记,成为一条长链或永久性记录的一部分。通过共识机制来共同记录和维护数据,防止某参与者单方面修改或删除数据,保证药品信息在区块链上的不可篡改。通过区块链技术,可对医药药品在供应链上所有环节的关键细节和相关信息,包括药品的生产日期、价格、疗效、流通情况等进行查询,甚至追溯至原材料采购阶段。如药品运输过程中断或药品失踪,存储在区块链的数据可为各方提供快速追踪渠道,并确定药品的最后活动位置。此外,区块链网络上一旦发现存在安全隐患的药品,通过区块链记录的药品流通信息,找出问题环节,方便厂商和监管部门迅速介入,并在第一时间召回问题药品。
案例:MIoT.AI是一家中国企业,成立于2018年5月。MloT.AI以物联网技术,通过MIoT.AI云医链连接医疗领域的各个环节包括医疗器械(医疗设备、穿戴设备)、诊断(体检设备、电子病历)、药品流通(药店ERP)等,将数据的产、处理、存储和共享形成了有效的闭环,真正实现数据的真实性、不可篡改、确权和精准共享等,可为精准医疗、健康大数据、药品流通等提供的真实、可靠的数据来源及安全保证。
3.2.2医疗废弃物追踪解决方案?
如同药品防伪溯源类似,医疗废弃物追踪解决方案是通过物联网、传感器、智能垃圾桶等设备,对医疗垃圾的产生、运输和处理过程溯源,并对参与者保持激励。
案例:享链医疗废弃物追踪解决方案已经应用于福建省。国家卫健委在2019年开始了区块链试点项目,将享链用于医疗废弃物的数据采集、交接记录、医院内流转路线监控、医疗废弃物仓库库存监控等一系列管理措施。在这个案例中,会部署一系列节点,比如医院护工把医疗废弃物收集、扫码、封袋,运输过程中医疗废弃物称重、运输、交接,以及最后的销毁,都会通过APP将数据存下来,保证医疗废弃物从源头到末端的全过程监管。
四、区块链+医疗的机遇与挑战
4.1机遇
4.1.1解决医疗产业现有痛点
区块链技术在医疗健康领域的应用前景被广泛看好,有望在医疗数据共享、医疗保险、药品追溯和可穿戴设备等领域发挥积极作用。
医疗信息和大数据的结合是医疗事业发展的必然方向,基于云储存和云计算的医疗数据使用和共享对于促进医疗事业进步,提高公共医疗健康水平有不可估量的作用;对保险服务商而言,管理成本高,患者报销流程冗长,病历资料难以整理。利用区块链技术的智能合约和流程自动化,有利于降低管理成本,提高效率,实现信息可信、可监控、可追溯;药品监管难度大、成本高,利用区块链的可追溯性、及时共享、广泛更新以及数据可信,可以提升供应链管理;未来可穿戴设备有望通过区块链技术整合在医疗IT生态中。借助区块链技术,智能生态设备可以抛开手机和其它设备的束缚完全独立。
4.1.2推动AI在医疗领域的发展
AI+医疗发展的核心在于“算法+有效数据”。基础层的计算能力是构建生态的基础,技术层的算法、框架以及通用技术是构建技术护城河的基础,都属于人工智能产业大生态的基础设施,具有高投入、高收益的特点,需要中长期进行投资。随着区块链医疗数据互联互通程度的提升和共享机制的建立,AI+医疗行业发展将加速。未来可应用于疾病的诊断,并基于数据采集分析应用于睡眠监测、临床护理、慢性病监测等各种医疗领域。
4.1.3推动基因组工程的发展
区块链可以实现基因组数据库的安全存储和激励共享。在基因组大数据的基础上,破译基因密码,推动DNA序列测定技术、基因突变技术以及基因扩增技术等一大批新技术的发展。在此基础上,也将带动人造激素、生物医药、人造器官的研发进程。
4.2挑战
4.2.1医疗机构信息化覆盖程度参差不齐
医疗大数据的主要来源是医院,而医院医疗大数据的汇集主要依赖于院内信息化建设的程度。由于医疗机构的信息化发展时间较短,从总体上看信息化覆盖程度不够。以中国为例,三级医院和三级以下医院、经济发达地区和经济欠发达地区还具有一定差别,特别是高集中度、高共享度的医疗信息化解决方案覆盖还不够。中国医院协会信息管理专业委员会(CHIMA)发布的2015~2016年度中国医院信息化状况调研报告统计报告显示,在342家三级医院、194家三级以下医院样本医院中,电子病历系统(EMR)实施比例为71.05%,而区域卫生信息系统实施比例仅为8.77%。从全国范围看,医疗软件信息化市场远未饱和。
4.2.2医疗数据来源可靠性问题
孕育期的区块链药品溯源,同样需要跨越三大障碍:生产源头作假与掉包问题,即区块链只能提供信息化的技术,并不能解决造假和掉包的问题;数据来源可靠性问题,即能保证上传数据不被篡改,但不能保证数据本身不因人为因素导致数据不真实;利益相关方的参与问题,也就是区块链应用的前提是各利益相关方的分享意愿,引导企业上链还需要一定的教育工作。
4.2.3区块链技术发展瓶颈
区块链的tps,智能合约的安全性,目前还存在不小的瓶颈制约,有赖于高性能公链的出现。区块链目前的主要缺点是延时高、交易速率慢,目前区块链应用尚在初创开发阶段。比之于互联网技术,人们可以用浏览器、APP等具体应用程序,实现信息的浏览、传递、交换和应用,但区块链明显缺乏这类高效的应用程序,在技术层面尚需突破性进展。
4.2.4通证的法律风险
由于各国的文化、认知、经济等差异,势必造就了对新生技术的态度与政策差异。鉴于对新生科技的风险未知性,目前全球各国对于区块链项目的发展均没有相对统一的市场管理原则与法律监管环境。这其中以区块链项目通证表现最为突出,比如有些地区合规、有些地区禁止等。比较混乱的全球政策环境,也是融合扩大发展的重要制约因素之一。
参考资料:
IBM商业价值研究院:医疗保健业集结于区块链
https://www.useit.com.cn/thread-14513-1-1.html
区块链产业研究系列:医疗数据与区块链分析报告|链捕手
https://mp.weixin.qq.com/s/Y3oxCwFvyDygWRDAk-zjSA
区块链+精准医疗:区块链在医疗行业应用情况及案例分析
https://wenku.baidu.com/view/15e0409748649b6648d7c1c708a1284ac85005fc.html
区块链+医疗行业研究报告
https://www.jianshu.com/p/b5b9aca0e36e
鲸准研究院:2018区块链垂直行业报告(溯源)
https://www.useit.com.cn/thread-19176-1-1.html
中国AI医疗行业报告
https://www.cn-healthcare.com/article/20190920/content-523859.html
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编者注:原标题为《Kyber的淡出与起势》在DeFi项目中,蓝狐笔记上一篇提到了Uniswap《一文读懂Uniswap》,而今天蓝狐笔记介绍另外一个DeFi项目Kyber.
1900/1/1 0:00:00美国国会再次提出一项法案,要求免除个人加密货币交易的资本利得税。华盛顿特区周四公布的《2020年虚拟货币税收公平法案》由来自华盛顿的议员SuzanDelbene和来自亚利桑那州的议员DavidS.
1900/1/1 0:00:00如果你问:在区块链行业中,什么细分领域的从业者是最有趣的?我会说:不是西装革履、严谨严肃的金融专家,也不是PPT上堆满公式、架构图的技术大咖.
1900/1/1 0:00:00据Bitcoinist1月21日报道,在微软Windows系统中最近发现4个高风险漏洞后,新加坡金融管理局紧急向各金融机构发出警告.
1900/1/1 0:00:00来源:数字法币研究社2019年6月Facebook旗下的加密数字货币Libra诞生,加速了全球央行法定数字货币的发展进程。自Libra之后国际金融组织对加密数字货币的态度发生了根本转变.
1900/1/1 0:00:00来源:蚂蚁区块链新年到,支付宝集五福到。朋友圈、微博被各种花式扫福淹没:“福”、“福字”、“福字图片”霸占百度搜索指数前三;马云的“福”上线不到一天,被网友扫了1.5亿次.
1900/1/1 0:00:00