區塊鏈大戰殭屍：科技如何幫助防治流行病？

雖然殭屍末日的概念在遊戲和電視節目中備受追捧，但現實生活中的流行病顯然不會令人興奮。

美國疾病控制和預防中心（CDC）網站上有一個專門針對預防殭屍的頁面。如果CDC自己可以證明區塊鏈技術是一個可行的解決方案，對遏制疾病有著至關重要的意義——阻止傳染病蔓延，並有效地防止流行病全面爆發，這無疑值得關注。

CDC監控、流行病學和實驗室服務中心的首席軟件架構師Jim Nasr在《麻省理工科技評論》發表的文章中表示：公共衛生和區塊鏈確實是天生一對，以安全、合規和透明的方式盡快將數據進行點對點傳輸是其業務模式的關鍵部分。

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圖片來源：www.ndemiccreations.com

很顯然，瘟疫公司圖片描述

很顯然，

很顯然，發生公共衛生危機時，想要區塊鏈發揮作用，仍然需要網絡系統保持運轉。如果爆發殭屍世界大戰，殭屍狂轟濫炸並且以極快的速度移動，那可能是完全不同的挑戰。

但是，如果要評估區塊鏈技術在阻止傳染病傳播方面的作用，選擇那些以病人正常速度四處走動的感染患者可能更適合。

南安普敦大學生物材料與組織工程博士候選人Hayk Vasilyan對此問題有更現實的看法。 Vasilyan聯合創立了BranchMed公司並擔任CEO一職，該公司致力於開發專門用於安全收集和傳輸醫療記錄的區塊鍊和人工智能技術。

Vasilyan贊同CDC的觀點，即實時訪問數據是應對和遏制疾病的關鍵。

他在一封電子郵件中寫道：區塊鏈的分佈式特徵使得每個機構可以完全控制自己的計算資源，同時與其他機構合作進行數據共享和分析。區塊鏈將實現卓越的醫療數據可用性和實時訪問數據。實時訪問數據將改善臨床護理協調工作，並提高緊急醫療情況下的臨床護理服務。實時數據還可以讓研究人員和公共衛生資源快速檢測、隔離和改變影響公共衛生的環境條件。

不過，區塊鏈技術在公共衛生行業的應用面臨著諸多挑戰。

挑戰1：競爭問題和對透明度的厭惡

構建全球基礎設施、部署基於區塊鏈的全球醫療保健協調系統將面臨技術挑戰。除此之外，Vasilyan指出一個難以克服的障礙：所有權問題。

他解釋道：隨著技術的進步，處理速度和大批量複製數據等技術挑戰將得到解決。區塊鏈在醫療保健領域應用的主要障礙將是所有權問題——公開還是隱私。一些參與者並不願意分享。一個典型例子就是保險支付方和醫院努力拒絕共享數據。

然而，HIPAA然而，

然而，公有鏈並不意味著向所有人開放信息，新一代區塊鏈技術也是基於許可的，這將解決所有這些問題。

Vasilyan指出，

Vasilyan指出，另一個主要問題是將BIG醫療數據存儲到區塊鍊網絡，報告

報告報告估計，2013年醫療數據將達到153艾字節(164,282,499,072千兆字節)，到2020年將達到2314艾字節(2,484,638,580,736千兆字節)。

打個比方，如果將醫療保健數據全部存儲到平板電腦的內存中，那麼在此，

在此，Vasilyan總結了以下主要挑戰：

• 遊戲參與者是技術的晚期使用者；

• 從紙質數據到數字數據的過渡仍在進行中；

• 生態系統參與者並不總是願意共享信息；

• 醫療數據（尤其是圖像）對於當前的區塊鏈存儲而言太大；

• 數據互操作性在整個行業中處於早期階段；

• 監管環境謹慎，進展緩慢。

但Vasilyan認為所有這些挑戰都可以解決。當然，

當然，區塊鏈技術在任何應用中都可能存在局限性。畢竟，醫療數據只能和報告人員的結論保持一致。如果醫療保健專業人員最初無法識別疾病，數據的準確性也會受到影響。

對此，一些初創公司正在開發其他醫療設備，希望讓診斷更準確而且更便宜。Nano Vision項目計劃部署Nano感應芯片，據說可以“實現分子數據的實時流式傳輸”。在任何行業中，我們都期望看到不同新技術的整合，這將會有許多顯著的發展。

Vasilyan指出，大數據和分析工具已經在醫療領域取得了巨大進展，它們是區塊鏈技術的強大同盟，正在撼動行業。事實上，BranchMed公司正在融合這些技術。

“大數據和分析工具已經徹底改變了每個行業，並有可能徹底改變流行病的處理方式，”他解釋說，“通過數據科學，現在可以更有效地監測、模擬和減輕流行病。 但是，現階段缺乏結構化和分類的全球醫療數據。”

信息周刊信息周刊》發表的文章中解釋瞭如何通過大數據來執行“高分辨率的全球流行病傳播模擬”。

Madhav寫道：專家們已經能夠採用複雜的傳染病數據集，並將其輸入到疾病傳播大型計算模型中，生成數百個太字節的數據進行傳染病爆發模擬。這些模擬有助於填補利用綜合性爆發觀測數據的空白，並對爆發的可能結果提供新的見解，包括預期的患病人數、住院人數、死亡人數、員工缺勤情況和經濟損失。最終，這些見解可以幫助向世界宣傳流行病風險以及緩解風險的最佳方法。

Vasilyan補充解釋了區塊鏈如何完美地融入這個系統。 “區塊鍊為大數據分析過程增加了另一個數據層。區塊鏈生成的大數據是安全的，因為不會因為網絡架構而被偽造。這些大數據是有價值的，因為它是結構化、豐富並且完整的，使其成為進一步分析的理想來源。”

毫無疑問，區塊鍊和大數據是完美的搭配，並將用於預測流行病的傳播。BranchMED將開發在分佈式、透明和不可篡改的區塊鏈生成數據層之上運行的最佳機器學習模型。

Vasilyan補充道，除了疾病監測之外，區塊鏈可以幫助改變藥物供應鏈，並在健康危機發生、實時反應最為關鍵的時刻，更準確、及時地分發和提供急需的藥物。

他認為，醫療保健行業使用區塊鏈技術並沒有風險，只是在實施過程中面臨技術和文化挑戰。我們應該接受，轉載/內容合作/尋求報導請聯繫郵箱report@odaily.com；違規轉載法律必究。

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