AI醫療是時(shí)候加入區塊鏈了

大數據+人工智能+區塊鏈的結合，將對當前醫療行業(yè)轉型起到至關(guān)重要的作用。

“想要AI真正應用于醫療領(lǐng)域，需要先‘殺死’上百萬(wàn)患者。”

在剛剛結束的“中新人工智能高峰論壇”上，新加坡科學(xué)院院士、新加坡國立大學(xué)智能系統中心主任黃銘鈞語(yǔ)驚四座。

“從當前來(lái)看，由于機器的訓練程度不夠，因此極易出現誤診。而區塊鏈或是促進(jìn)AI醫療訓練進(jìn)程加速的關(guān)鍵。”

在黃銘鈞看來(lái)，大數據+人工智能+區塊鏈的結合，將對當前醫療行業(yè)轉型起到至關(guān)重要的作用。

僅靠“自有數據”訓練AI，它可能得先“殺人”才能去“救人”

在A(yíng)I行業(yè)有一句話(huà)：AI落地，數據先行。簡(jiǎn)而言之，就是沒(méi)有“數據”什么都做不了。

醫療行業(yè)也是一樣。

以“診斷”為例，每個(gè)醫生的腦中，都有著(zhù)自己的“數據庫”。這其中，包括大學(xué)期間的學(xué)習“數據”、從業(yè)過(guò)程中積累的實(shí)踐“數據”、參加研討會(huì )得到的研究“數據”等。只有基于這些“數據”，醫生的大腦才能夠做出相應的分析和判斷，從而做出診斷。

可以說(shuō)，醫生的“腦子”，就是一個(gè)機器學(xué)習系統；歷年的學(xué)習實(shí)踐經(jīng)歷，就是一個(gè)“訓練”過(guò)程。機器學(xué)習，需要正是這些。

“我們在收集醫療數據的時(shí)候，經(jīng)常碰到的一個(gè)問(wèn)題，就是醫院不愿意將數據分享出來(lái)，更別說(shuō)分享出來(lái)之后，為其他醫院服務(wù)。因為這其中，涉及到了‘患者隱私’等極為敏感的問(wèn)題。”

對于大多數病患來(lái)說(shuō)，將自己的“數據”交給醫院，實(shí)屬無(wú)奈之舉，因為不告訴醫生，醫生就沒(méi)辦法看病。但這絕不代表，患者愿意將這些數據共享出去。

從當前的AI醫療診斷行業(yè)看，由于數據的獲取困難，幾乎所有案例都只是集中于某一家醫院甚至是某一個(gè)科室。因為“數據量”不夠，“訓練量”不夠，醫院大多不敢輕易使用。

“除此之外，醫學(xué)數據是很‘敏感’的?？赡苋昵?，某些數據還很重要。但是三年后，這些數據已經(jīng)‘過(guò)時(shí)’，成為了負累，需要被清除。”黃銘鈞認為，這是當前AI醫療在數據獲取上遇到的一個(gè)很大的難題。

眾所周知，在醫學(xué)行業(yè)有一個(gè)很“心酸”的狀態(tài)：如果學(xué)醫時(shí)，每天要看十篇文獻；畢業(yè)當醫生了，每天至少要看20篇。這些都證明了，醫學(xué)行業(yè)，信息常更常新、日新月異、極為龐大。

“在機器學(xué)習的過(guò)程中，目前最稀缺的就是實(shí)時(shí)、不間斷、全維度產(chǎn)業(yè)鏈的數據。因為可供機器分析的開(kāi)放數據越多，其預測和評估則會(huì )更加正確，生成的算法也更加可靠。”區塊鏈+醫療項目天醫AIDOC亞太地區顧問(wèn)吳詩(shī)展說(shuō)。

也因此，只基于片面、不全的數據庫學(xué)習的AI診斷系統，可能會(huì )在診斷過(guò)程中，經(jīng)歷多次“誤診”，才能有所進(jìn)步。而這一“誤診”量，可能會(huì )達上百萬(wàn)。

即便數據量夠，以當前的AI系統處理能力，在“清理”數據這種“準備工作”上，就需要花費大量的時(shí)間，更不用說(shuō)分析數據和得出結論了。

可以說(shuō)，AI在“救人”之前，為滿(mǎn)足其長(cháng)期訓練和實(shí)踐需求，先要付出的，可能是“殺人”的代價(jià)。

“區塊鏈可以很好的解決這些問(wèn)題。“黃銘鈞很自信的說(shuō)。

AI醫療數據問(wèn)題太多？區塊鏈或是救星

“通過(guò)加密貨幣的方式，我們可以將患者的數據形成一個(gè)健康的數據流。除此之外，區塊鏈的去中心化，可以將各大醫院‘可拿出來(lái)用’的數據庫打通。這樣一來(lái)，我們就能獲得大量的數據，所形成的超級賬本速度快、通量高，足以滿(mǎn)足AI對數據處理的需求，促進(jìn)醫療行業(yè)更快速和更健康發(fā)展。”黃銘鈞說(shuō)。

從本質(zhì)上看，區塊鏈就是一個(gè)去中心化的數據庫，是一串使用密碼學(xué)方法相關(guān)聯(lián)產(chǎn)生的數據塊，每一個(gè)數據塊中包含了一次網(wǎng)絡(luò )交易的信息，用于驗證其信息的有效性和生成下一個(gè)區塊。這不僅能解決快速增長(cháng)的醫療健康數據的存儲問(wèn)題，也能很好的解決數據的安全存儲問(wèn)題。

“除此之外，通過(guò)智能設備上傳到醫療鏈中的數據永久可追溯卻不可篡改，還能進(jìn)一步保證數據的準確性。而更為重要的是，區塊鏈是具有token激勵機制的，用戶(hù)上傳醫療健康數據就會(huì )得到一定的token獎勵，這讓AI訓練的醫療數據有了長(cháng)久的持續性。另外，基因數據、醫療病歷、實(shí)時(shí)上傳的健康數據等也為AI訓練提供了多維度醫療數據，同時(shí)整個(gè)鏈上的參與者充分共享醫療數據價(jià)值，最大化鏈上價(jià)值。”吳詩(shī)展說(shuō)。

IBM曾發(fā)布一份有關(guān)于“醫療保健與區塊鏈的”報告稱(chēng)，區塊鏈技術(shù)會(huì )在臨床試驗記錄、監管合規性和醫療/健康監控記錄領(lǐng)域發(fā)揮巨大作用，在健康管理、醫療設備數據記錄、藥物治療、計費和理賠、不良事件安全性、醫療資產(chǎn)管理、醫療合同管理等方面業(yè)都能發(fā)揮專(zhuān)長(cháng)。

總結

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，用戶(hù)可以在線(xiàn)咨詢(xún)問(wèn)診，提高了醫生的診斷效率；AI時(shí)代，智能醫療提高了醫生收集和處理數據的速度，極大程度上提升了醫療行業(yè)的發(fā)展。

但醫療行業(yè)因其專(zhuān)業(yè)性高、容錯率幾乎為0的特性，對AI的要求也非常的高。在數據為王的機器學(xué)習時(shí)代，如果數據問(wèn)題得不到解決，帶來(lái)的危害是非常嚴重的。索幸，區塊鏈能夠憑借其去中心化及強大的數據處理、保護優(yōu)勢，在一定程度上解決這一問(wèn)題。

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