AFG能解决哪些问题

一、用户对基因测序行业的不信任

由于用户对基因测序行业的不信任导致用户对检测机构产生怀疑,且基因数据若存储不当有泄漏风险无法保障自身权益;就用户而言,区块链及人工智能技术中存在的共识信任机制、匿名性、防欺诈的特性中能够解决这一痛点。

首先我们可以将区块链的信任源理解为一段内在的编码,它是分布式的,而不是依赖于某个人或者中介。在该系统中的每个成员,其基本资料信息、诚信度、交易情况等等,在交易的时候双方都看得见。简单点来说,就是交易双方以编码的形式存在,你不需要考虑对方是否值得信任(去信任),因为系统的编码会强制我们采用诚信的原则。如果违反该条例,就会耗费掉更多的时间、金钱、个人信誉,得不偿失。

而匿名性是区块链技术中的另一特性。字面上,它顾名思义,是指个人在去个性化的群体中隐藏自己个性的一种现象。置换到区块链方面,指的便是别人无法知道你在区块链上有多少资产/或基因存储量,以及和谁进行了交易,甚至是对隐私的信息进行匿名加密。通过区块链,我们可以查询到每一笔交易的数据信息,却无法得知交易者。区块链的匿名性特点,能够在一定程度上很好地保护了用户的隐私。

另外,在人工智能方面,它能够辅助区块链技术检测欺诈行为。人工智能简单的说就是运用了大数据分析的技术,将大量的数据统合进入一个系统当中,然后使用合理的算法之后就可以让设备反馈合适的信息。而人工智能的学习特性促进数据的不断收集,不断成长,从而成为检测欺诈的良好辅助工具。再则,区块链技术中具有数据结构优势,它能够通过区块链对用户检测出的基因或健康大数据的真实性、可追溯性提供保障。区块链上数据的验证、记账、存储、维护和传输等均是基于分布式结构,采用数学和算法的方法而不是中心机构来构建分布式节点之间的信任关系,从而形成非中心化的、可信任的分布式结构。简单来说就是,用户的基因数据仅限是个人的,他人无法欺诈,也无法泄漏且不可篡改。从而解决了基因数据确权机制缺乏,用户权益无法得到保障的痛点。

同时,区块链技术的不可篡改性及人工智能中的学习特性,也减负了监管机构的管理费用及检测机构采集过程的繁琐流程,提高了审计的透明度。从而间接降低基因检测门槛,增加用户积极性。

二、基因组与大数据获取的局限性

对于基因组与大数据获取的局限性导致研究大数据的体量不足,减缓了研发速度,无法提高检测周期,也无法降低研究成本及耗材的痛点,区块链及人工智能技术中存在的开放共享、去中心化、跨平台的特性能够解决这一问题。

首先,区块链技术让系统具有很好的一致性和扩展性,区块链让人第一次做到信息的采集、更新、交换共享都在一个链上进行。其他部门的参与只需通过接口加入链接即可,方便了基于基因研究技术在群体间信息共享的应用,这样就为跨部门、跨层级、跨平台的多部门多主体的协同共享提供了可能。从而也解决了基因组与大数据获取的局限性问题。

其次,人工智能信息依附大数据成长,而区块链可利用共享特性及存储特性来保证人工智能有效安全的数据获取。当共享范围越大,信息的利用率就越高。加之,人工智能的学习能力能够将检测流程化繁为简,改善检测效率及多耗材的痛点。

三、基因数据庞大的存储性能无法满足

基因数据庞大的存储性能如何满足,区块链的去中心化特性就显得尤其重要。

目前庞大的基因大数据智能通过传统的云存储来保证数据的存储功能,但云存储的弊端在于中心化的存储方式面临着安全和永久性的问题。

区块链本质上是一个分布式的账本,也是去中心化的数据库。那么,当我们结合区块链来重新定义存储的时候,你会发现,它变成了加密分散处理。你可以把隐私数据先进行了加密,再打散分布到各个节点里面。所以,即便获得碎片数据,看到的也不过是加密后的数据片段。

在区块链技术中,IPFS分布式存储与特定区块链整合的方式,是新型的、能被广泛应用的数据保存解决方案。能够在公链中保证数据一旦写入智能合约即不可被篡改,区块也保留所有数据的完整历史,以确保没有数据消失或被篡改。区块链也可以理解成为加密后的呈分散状态存储的云存储。

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