在AI行业有一句话：AI落地，数据先行。简而言之，就是没有“数据”什么都做不了。

医疗行业也是一样。

以“诊断”为例，每个医生的脑中，都有着自己的“数据库”。这其中，包括大学期间的学习“数据”、从业过程中积累的实践“数据”、参加研讨会得到的研究“数据”等。只有基于这些“数据”，医生的大脑才能够做出相应的分析和判断，从而做出诊断。

可以说，医生的“脑子”，就是一个机器学习系统；历年的学习实践经历，就是一个“训练”过程。机器学习，需要正是这些。

“我们在收集医疗数据的时候，经常碰到的一个问题，就是医院不愿意将数据分享出来，更别说分享出来之后，为其他医院服务。因为这其中，涉及到了‘患者隐私’等极为敏感的问题。”

对于大多数病患来说，将自己的“数据”交给医院，实属无奈之举，因为不告诉医生，医生就没办法看病。但这绝不代表，患者愿意将这些数据共享出去。

从当前的AI医疗诊断行业看，由于数据的获取困难，几乎所有案例都只是集中于某一家医院甚至是某一个科室。因为“数据量”不够，“训练量”不够，医院大多不敢轻易使用。

“除此之外，医学数据是很‘敏感’的。可能三年前，某些数据还很重要。但是三年后，这些数据已经‘过时’，成为了负累，需要被清除。”黄铭钧认为，这是当前AI医疗在数据获取上遇到的一个很大的难题。 

众所周知，在医学行业有一个很“心酸”的状态：如果学医时，每天要看十篇文献；毕业当医生了，每天至少要看20篇。这些都证明了，医学行业，信息常更常新、日新月异、极为庞大。 

“在机器学习的过程中，目前最稀缺的就是实时、不间断、全维度产业链的数据。因为可供机器分析的开放数据越多，其预测和评估则会更加正确，生成的算法也更加可靠。”吴诗展说。 

也因此，只基于片面、不全的数据库学习的AI诊断系统，可能会在诊断过程中，经历多次“误诊”，才能有所进步。而这一“误诊”量，可能会达上百万。

即便数据量够，以当前的AI系统处理能力，在“清理”数据这种“准备工作”上，就需要花费大量的时间，更不用说分析数据和得出结论了。 

可以说，AI在“救人”之前，为满足其长期训练和实践需求，先要付出的，可能是“杀人”的代价。 

“区块链可以很好的解决这些问题。“黄铭钧很自信的说。 

AI医疗数据问题太多？区块链或是救星 

“通过加密货币的方式，我们可以将患者的数据形成一个健康的数据流。除此之外，区块链的去中心化，可以将各大医院‘可拿出来用’的数据库打通。这样一来，我们就能获得大量的数据，所形成的超级账本速度快、通量高，足以满足AI对数据处理的需求，促进医疗行业更快速和更健康发展。”黄铭钧说。 

从本质上看，区块链就是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性和生成下一个区块。这不仅能解决快速增长的医疗健康数据的存储问题，也能很好的解决数据的安全存储问题。 

“除此之外，通过智能设备上传到医疗链中的数据永久可追溯却不可篡改，还能进一步保证数据的准确性。而更为重要的是，区块链是具有token激励机制的，用户上传医疗健康数据就会得到一定的token奖励，这让AI训练的医疗数据有了长久的持续性。另外，基因数据、医疗病历、实时上传的健康数据等也为AI训练提供了多维度医疗数据，同时整个链上的参与者充分共享医疗数据价值，最大化链上价值。”吴诗展说。

IBM曾发布一份有关于“医疗保健与区块链的”报告称，区块链技术会在临床试验记录、监管合规性和医疗/健康监控记录领域发挥巨大作用，在健康管理、医疗设备数据记录、药物治疗、计费和理赔、不良事件安全性、医疗资产管理、医疗合同管理等方面业都能发挥专长。

互联网时代，用户可以在线咨询问诊，提高了医生的诊断效率；AI时代，智能医疗提高了医生收集和处理数据的速度，极大程度上提升了医疗行业的发展。 

但医疗行业因其专业性高、容错率几乎为0的特性，对AI的要求也非常的高。在数据为王的机器学习时代，如果数据问题得不到解决，带来的危害是非常严重的。索幸，区块链能够凭借其去中心化及强大的数据处理、保护优势，在一定程度上解决这一问题。

数科邦编辑：http://www.shukeb.com/

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