《融合区块链和下一代人工智能技术，加速生物医学研究和医疗保健的发展及去中心化》

医学领域的数字革命给医疗行业带来了范式的转变。数字医疗系统和电子病历的主要好处之一是改善了医务人员和患者对医疗记录的访问。成功为患者提供电子医疗记录（如OpenNotes）的举措表明，它们有潜力提高医疗服务的质量和效率。同时，生物医学数据并不局限于医生创建的临床记录，大量的数据是从生物医学成像、基础血液检测等实验室检测和组学数据中得到的。值得注意的是，单是基因组数据量，预计就将超过社交网络和在线视频分享平台等其他数据密集型领域产生的数据量。一些国家级卫生保健项目，如由英国NHS支持的英国生物银行（Biobank）或一些全球性项目，如LINCS联盟，为科学家们提供了数以万计的高质量样本。然而，尽管日益增长的数据量和数据多样性为医疗行业的发展提供了新的令人兴奋的前景，但它也在数据分析和解释方面带来了新的挑战，当然还有隐私和安全。由于以人口老龄化为主要驱动力的慢性病的治疗和预防需求巨大，全球对新型整合医疗模式的需求十分明显。近年来，肿瘤等疾病的个性化医疗方法大多依赖于各种类型的数据，包括基因组学、转录组学、微小核糖核酸、蛋白组、抗原、影像学、元基因组、线粒体、代谢、生理等数据。虽然人们数次尝试评估不同方法的临床效益和利用多个数据类型评估个体患者的健康状况，包括广泛推广的“Snyderome”项目，但这些方法都不是真正的人群规模上的整合医学，都没有比较在生物医学背景下各种数据类型的预测性和价值。人工智能和区块链等新技术的引入，可能会强化和促进医疗保健科学的进展，并有可能打造出高效的医疗生态系统。

本文首先回顾了下一代人工智能的最新成果之一——深度学习，它作为一种应用广泛的生物医学研究工具有着巨大的前景。然后，讨论了作为数据存储优势解决方案之一的高度分布式存储系统（HDSS）的基本概念，介绍了企业级开源区块链技术框架Exonum，并回顾了区块链在医疗市场的应用。本文首次介绍了生物医学应用中数据的半衰期分析意义、单用户和组用户的数据价值模型和购买数据的成本。本文还提出一个赋能患者的基于区块链的平台，以确保他们控制自己的个人数据，管理访问特权和保护他们的数据隐私，也让患者受益于他们的数据接收加密令牌货币，这是对他们的数据或对他们对整个生物医学的进步所做贡献的奖励。据推测，这样的系统可被政府用来在全国范围内提升公众参与预防医学的积极性，甚至为那些愿意参与这类项目的公民提供一种普惠的基本收入，这将大大减轻医疗行业和整个社会的疾病负担。最后，利用深度学习和其它机器学习方法的最新进展，探讨了数据质量控制的一些重要方面。

★

每日鲜鸡汤★

The Only Limit To Our Realization Of Tomorrow Will Be Our Doubts Of Today. 实现明天理想的唯一障碍就是今天的疑虑。早上好！