帮你拥有自己的“专属医生”,“Dr.Agent”要做一个去中心化的 P2P 医疗服务社区

主要应用场景为慢性病的跟踪以及疾病复诊。

文 | 芦荟

在区块链+医疗领域中,医疗数据体系的互联互通,才有可能实现区块链价值的最大化。

然而受竞争及合规等各方限制,当前医疗数据各成孤岛。针对该痛点,星球日报此前采访的区块链项目 Dr.Agent 认为其可行的解决方案在于:利用 token 经济激励自造一个 P2P 医疗服务社区,伴随着社区的增长, 自然产生医疗数据和交易数据,基于此实现数据的集成、共享或交换。

在这个社区里,通证名为 DRA。患者则可自建个人电子健康档案,获取 DRA 奖励,找到适合自己的医生,且可建立长期联系,拥有自己的“专属医生”;医生则可利用盈余时间,提供医前、中、后的帮助,提高医诊效率,防止误诊漏诊的同时获得 DRA 收益;两方之间产生的医疗数据经过确权和脱敏后,再在获取 DRA 奖励的前提下提供给第三方应用(如 AI 团队、药商、医生等),第三方经过价值的再次发挥再回馈给社区服务, 使医疗数据在 Dr.Agent 社区形成闭环性流转。

细节来说,患者数据来源于外部数据与内部数据:一方面通过“数据挖矿”建立电子健康档案,从外部上传基本健康档案资料,如年龄、性别、体重、身高、过敏史、家庭病史、特殊期等(不包含敏感信息);一方面在社区问诊中自动产生内部数据,如在线与医生产生的问诊数据、复诊数据,与医生共享,主要应用场景为慢性病的跟踪以及疾病复诊。另外患者违约等行为也将会产生服务性数据,体现征信价值。

医生数据则来源于自身注册认证以及征信信息:一方面早期上传注册和认证的服务信息,如个人资料、职称、学术成果、是否享受国务院津贴等;一方面则为其自身征信数据,如投诉情况,用户好评度,违约情况等。

其中,患者在上传数据时,可依据 AI 智能体的指导正确上传数据,另外一种场景则在于与医生建立长期联系后的复诊业务,医疗数据由医生掌握。

在整个闭环中,分为认证、征信、 交易、摩擦、分配五个信任维度,具体来说:

认证与征信

在认证上,双方数字身份一方面采用人工智能人脸识脸技术、指纹识别、虹膜识别等技术来验证 ,另一方面比对卫生局信息进行核实。

在征信上,则基于个人资料、协议、支付、投诉、违约、 评价、投票七个维度 ,通过共识算法来计算用户评级。征信评级低于某个值时,将会被合约惩罚出社区,良好的征信将会带来征 信的价值回报。

交易与摩擦

诊疗过程即为 P2P 医疗服务的交易过程,交易费用使用通证 DRA 结算。经过双方数字签名,智能合约自动分配费用 DRA。费用包含本次的诊疗费、少量交易手续费和摩擦的保证金。保证金应用于服务摩擦场景,如发生投诉行为,合约将会冻结双方钱包一定数量的 DRA,通过问责机制完成本次摩擦的消除,冻结的资产作为保证金,用以履行审计结果的执行。审计方则来自于社区 101 个节点中随机选择的 11 个节点(也将获得审计 DRA奖励),审计节点的投票规则由社区投票决定,在后期则将通过引入人工智能预测审计结果,协助审计节点共同完成工作。

分配

通证 DRA 采用四次分配机制 ,首次发行25%给予初创团队,二次发行30%分别用于给予上传认证数据的用户、投资者;三次发行35%给予社区主体,于Dapp上线后通过医疗服务数据挖矿产生,四次分配10%投放到二级市场,为医疗 Dapp 应用项目提供专项基金。另外,团队采用回购机制,以服务手续费积累的盈利资金池回购部分 DRA,实现代币的升值。

据创始人赵青山介绍,在团队设想中,项目进展为:第一步建设用户社群,第二步将 token DRA 上交易所,token的价值在二级市场中体现,第三步吸引医生入驻,第四步做dapp应用,数据上链;第五步成立基金会,旨在项目开发建设、运营、指导和发展,保证项目的公开透明及安全运营。 未来也将应用至更多医疗场景,如在线问诊、医疗教育、医生联盟、家庭医生等以及法律教育等领域。

目前,该项目已开发出一个熵医生智能体,融合 AI 自然语言处理、计算机视觉辅助诊断技术,作为医疗健康咨询助手,已服务 80 多个微信群,7 月上线“数据挖矿”微信小程序。

Dr.Agent 在 2017 年 7 月获上海漂视网络科技有限公司 100 万天使投,团队人数 10 余人,创始人兼 CEO 赵青山是自然语言处理领域早期从业者,哈工大自然语言处理实验室早期研究员,熵医生智能体项目负责人,曾提出分散经济概念者,团队其他主创人员分别具备肿瘤学博士后、人工智能、计算科学、区块链技术背景,其中 AI 团队占比 40 %。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180706A1T7HP00?refer=cp_1026
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