區(qū)塊鏈與數(shù)據(jù)共享 課件 【ch07】醫(yī)療數(shù)據(jù)共享

醫(yī)療數(shù)據(jù)共享第七章區(qū)塊鏈與數(shù)據(jù)共享

01醫(yī)療數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與相關(guān)概念數(shù)據(jù)增長速度快根據(jù)IDC在2014年發(fā)布的數(shù)據(jù)，從TB到PB到EB,再到ZB,醫(yī)療數(shù)據(jù)以48%的年增長率增長。數(shù)據(jù)實(shí)時性強(qiáng)醫(yī)療信息服務(wù)中會存在大量在線或?qū)崟r數(shù)據(jù)分析處理的需求，如針對臨床中的診斷和處方。數(shù)據(jù)體量大根據(jù)艾瑞咨詢發(fā)布的《2022年中國醫(yī)療科技行業(yè)研究報告》,中國醫(yī)療數(shù)據(jù)的體量目前已達(dá)近50萬億GB。數(shù)據(jù)異構(gòu)性強(qiáng)醫(yī)療數(shù)據(jù)中有結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，有結(jié)構(gòu)化到非結(jié)構(gòu)過渡的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也有非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。1.1醫(yī)療數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)隱私屬性強(qiáng)醫(yī)療數(shù)據(jù)與道德倫理有千絲萬縷的關(guān)系，病患缺陷一旦被公開，接踵而來的就是各種社會歧視，心理素質(zhì)差的病患很可能引發(fā)心理疾病的多米諾效應(yīng)。數(shù)據(jù)價值大安永發(fā)表了題為Realizingthevalueofhealthcaredata的報告，深度分析了醫(yī)療數(shù)據(jù)的價值，第一次對不同類型醫(yī)療數(shù)據(jù)的價值給出了量化報告。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化低雖然有通用數(shù)據(jù)模型、標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語集等國際或國內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范指導(dǎo)，但在實(shí)際執(zhí)行過程中，很難完全遵循規(guī)范甚至完全不遵循規(guī)范。數(shù)據(jù)安全屬性高醫(yī)療數(shù)據(jù)遭到篡改或破壞，將對醫(yī)療機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)造成負(fù)面影響并危害醫(yī)患雙方的隱私安全，也會對科學(xué)研究產(chǎn)生偏差。1.1醫(yī)療數(shù)據(jù)醫(yī)療數(shù)據(jù)共享示例觀察性研究合作的一個顯著例子是觀察性醫(yī)療結(jié)果合作組織(ObservationalMedicalOutcomesPartnership,OMOP)。OMOP是一種公私合作關(guān)系，由美國食品藥品管理局(FoodandDrugAdministration,FDA)主持，美國國家衛(wèi)生研究院(NationalInstitutesofHealth,NIH)基金組織管理，制藥公司聯(lián)合資助。這些公司與學(xué)術(shù)研究人員、健康數(shù)據(jù)合作伙伴共同建立了一項(xiàng)研究計(jì)劃，旨在利用觀察性醫(yī)療數(shù)據(jù)，推動主動醫(yī)療產(chǎn)品安全監(jiān)察科學(xué)的發(fā)展。OMOP建立了一個多方利益相關(guān)者的治理結(jié)構(gòu)，并設(shè)計(jì)了一系列方法學(xué)實(shí)驗(yàn)，對不同的流行病學(xué)設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)方法的性能進(jìn)行測試。1.1醫(yī)療數(shù)據(jù)察性數(shù)據(jù)可以反映患者接受診療期間的總體情況，全球越來越多的患者在接受治療期間產(chǎn)生的數(shù)據(jù)被收集和保存，從而形成了所謂的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)。收集數(shù)據(jù)的目的包括三方面：①直接用于研究(通常以調(diào)查問卷或登記數(shù)據(jù)的形式);②支持診療活動的開展(通常稱為EHR,即電子健康檔案或電子病歷);③醫(yī)療費(fèi)用管理(如用于醫(yī)保，或者商業(yè)保險費(fèi)率的確定)。這些數(shù)據(jù)的格式和內(nèi)容編碼各不相同。沒有一個觀察性數(shù)據(jù)庫能夠全面記錄患者在接受診療期間積累的所有臨床事件，必須從許多不同的數(shù)據(jù)源中提取研究結(jié)果，并進(jìn)行對比分析，才能減小潛在的記錄偏差的影響。同時，為了得出有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)論，需要對大量患者的觀察數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，這些觀察數(shù)據(jù)很有可能分布在不同物理位置的數(shù)據(jù)存儲媒介上。1.2通用數(shù)據(jù)模型

標(biāo)準(zhǔn)化術(shù)語集(StandardizedVocabularies)是OHDSI研究網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)部分，也是通用數(shù)據(jù)模型(CDM)的組成部分。它通過規(guī)范數(shù)據(jù)內(nèi)容來實(shí)現(xiàn)定義、方法和結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)化，為通過遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)研究和分析奠定基礎(chǔ)。通常情況下，觀察性醫(yī)療數(shù)據(jù)會以統(tǒng)一編碼的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或自由文本形式呈現(xiàn)，但數(shù)據(jù)的描述方式不盡相同?？蒲腥藛T在對數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析和挖掘的同時，面臨著描述方式不統(tǒng)一的難題。OHDSI不僅要求數(shù)據(jù)格式上的統(tǒng)一，還要求數(shù)據(jù)內(nèi)容上的統(tǒng)一。面向醫(yī)學(xué)詞匯的分類方法規(guī)模大、復(fù)雜性高，詞匯內(nèi)容涉及醫(yī)療保健的各個方面，例如診療操作、藥物、醫(yī)療器械等，包括醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)在對患者數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分類以及分析時使用的受控詞表、術(shù)語表、層級結(jié)構(gòu)或本體。1.3標(biāo)準(zhǔn)化術(shù)語集1.4隊(duì)列隊(duì)列是什么在OHDSI研究中，隊(duì)列定義為在一段時間內(nèi)滿足一個或者多個入選標(biāo)準(zhǔn)的一組人，其在整個OHDSI分析工具和網(wǎng)絡(luò)研究中都是研究問題的主要構(gòu)建模塊。隊(duì)列可能出現(xiàn)如下的情況，包括：①一個人可能屬于多個隊(duì)列；②一個人可能在多個不同的時間段屬于同一隊(duì)列；③同一時間段內(nèi)，一個人可能不在同一隊(duì)列里；④一個隊(duì)列可能有零個或者多個成員。建立隊(duì)列的方法主要有兩種：基于規(guī)則的隊(duì)列、基于概率的隊(duì)列?；谝?guī)則的隊(duì)列定義規(guī)則用來描述在隊(duì)列中的患者。定義這些規(guī)則在很大程度上取決于隊(duì)列設(shè)計(jì)者個人的專業(yè)領(lǐng)域知識以及其對目標(biāo)治療領(lǐng)域的知識來建立隊(duì)列納入標(biāo)準(zhǔn)。基于規(guī)則的隊(duì)列定義是在特定時間段內(nèi)(如“在最近六個月出現(xiàn)這種癥狀”)明確規(guī)定一個或者多個入選標(biāo)準(zhǔn)(如“血管性水腫患者”)。01基于概率的隊(duì)列定義基于概率的隊(duì)列是使用概率模型來計(jì)算患者在隊(duì)列中的可能性。盡管基于規(guī)則的隊(duì)列定義是隊(duì)列定義中一種廣泛使用的方法。03隊(duì)列示例我們用一個實(shí)際的案例介紹隊(duì)列的建立過程。首先用簡單的規(guī)則建立全樣本病例庫，比如通過住院科室ID篩選特定的科室，然后在字段“術(shù)后診斷/病室首頁診斷"包含特定的術(shù)語“直”或者在字段“病理診斷”包含“直腸/直乙”。02隊(duì)列建立的有效性構(gòu)建隊(duì)列的策略取決于專家對疾病定義的臨床嚴(yán)格程度的共識，也就是說，隊(duì)列設(shè)計(jì)取決于要回答的研究問題。1.4隊(duì)列

醫(yī)療保健體系中擁有不同類型的觀察性數(shù)據(jù)庫，可能是在同一機(jī)構(gòu)中(單中心),也可能是多中心的。這些數(shù)據(jù)庫與醫(yī)療保健系統(tǒng)本身一樣有很強(qiáng)的多樣性，反映了不同的人群、醫(yī)療機(jī)構(gòu)和數(shù)據(jù)獲得的過程。整個數(shù)據(jù)分析與決策的過程需要具備廣泛的臨床、科學(xué)和技術(shù)能力，非常復(fù)雜，具體體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：1.5從數(shù)據(jù)到證據(jù)

需要對健康信息學(xué)有透徹的理解，包括患者和醫(yī)療服務(wù)提供者之間的互動、臨床系統(tǒng)到最終存儲庫的全程數(shù)據(jù)來源情況、數(shù)據(jù)采集和管理過程中可能出現(xiàn)的偏差等。需要掌握流行病學(xué)原理和統(tǒng)計(jì)方法，才能將臨床問題轉(zhuǎn)化為觀察性研究，進(jìn)而產(chǎn)生相關(guān)的答案。需要具備一定的技術(shù)能力，才能對包含數(shù)百萬例患者的數(shù)據(jù)集實(shí)施和執(zhí)行有效的數(shù)據(jù)科學(xué)算法，而這些數(shù)據(jù)集往往需要進(jìn)行數(shù)年的隨訪。需要臨床知識來整合觀察性數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中獲取的證據(jù)與其他信息來源獲得的證據(jù)，并確定這種新知識應(yīng)如何影響健康政策和臨床實(shí)踐。1.5從數(shù)據(jù)到證據(jù)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括不正確的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、不正確的數(shù)據(jù)解讀、使用不適當(dāng)?shù)姆治龇椒ā?shù)據(jù)發(fā)布數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能源于發(fā)布數(shù)據(jù)供后續(xù)使用的過程中。數(shù)據(jù)采集和整合數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能源于手動輸入錯誤、偏倚(如報銷時虛報醫(yī)藥費(fèi))、電子健康檔案中表格的錯誤連接、使用默認(rèn)值替換缺失值等。數(shù)據(jù)存儲和知識共享潛在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題源于缺乏規(guī)范的數(shù)據(jù)模型歸檔和元數(shù)據(jù)。1.6證據(jù)與數(shù)據(jù)質(zhì)量02醫(yī)療數(shù)據(jù)共享的現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)醫(yī)院內(nèi)部的數(shù)據(jù)共享逐步由多對多集成模式轉(zhuǎn)化到數(shù)據(jù)服務(wù)總線(ESB)模式。ESB是一種體系結(jié)構(gòu)，能夠?qū)⑾?數(shù)據(jù))在多種通信協(xié)議之間路由、在多種格式之間轉(zhuǎn)換。這種模式可以降低連接各異構(gòu)應(yīng)用系統(tǒng)的工作量，降低相連接的應(yīng)用系統(tǒng)之間的耦合度，從而提高整個系統(tǒng)的靈活性和面對變化的響應(yīng)速度?；贓SB可以構(gòu)建全院數(shù)據(jù)中心，含有的數(shù)據(jù)。通過專業(yè)的醫(yī)療行業(yè)服務(wù)總線，將數(shù)據(jù)匯聚到院內(nèi)的臨床數(shù)據(jù)中心(ClinicalDataRepository,CDR)、運(yùn)營數(shù)據(jù)中心(OperationalDataRepository,ODR)、科研數(shù)據(jù)中心(ResearchDataRepository,RDR),如圖7-10所示。在全院數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)上，進(jìn)一步構(gòu)建平臺上的服務(wù)和應(yīng)用。2.1醫(yī)院內(nèi)部數(shù)據(jù)共享現(xiàn)狀醫(yī)學(xué)科研是醫(yī)院尤其是三級醫(yī)院持續(xù)發(fā)展的動力，是衡量醫(yī)院的醫(yī)療水平、學(xué)術(shù)水平高低的重要標(biāo)志。醫(yī)院自身的數(shù)據(jù)，具體到某個專病隊(duì)列時，數(shù)據(jù)量往往有限，多中心科研平臺的建設(shè)能較好地解決數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)多樣性等問題。在數(shù)據(jù)協(xié)同方式上，目前的多中心科研平臺多采用中心數(shù)據(jù)庫方式，如圖7-11所示，各合作醫(yī)院根據(jù)需求，將經(jīng)過脫敏后的數(shù)據(jù)提供給中心平臺；中心平臺則提供各種智能化的工具，提升分析和研究的效率。2.2多種數(shù)據(jù)協(xié)同現(xiàn)狀

2.2多種數(shù)據(jù)協(xié)同現(xiàn)狀

僅提供基本的科研流程管理，在線分析數(shù)據(jù)工具不足或缺少，無法滿足科研人員的科研實(shí)踐需求。醫(yī)療數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性、大體量及實(shí)時性的特點(diǎn)，對數(shù)據(jù)處理的要求高。各系統(tǒng)、各中心的醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一，對數(shù)據(jù)整合/融合的要求高。醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私性，對多中心平臺傳統(tǒng)的中心化數(shù)據(jù)存儲方式提出了挑戰(zhàn)，需要采用新的技術(shù)手段去保護(hù)數(shù)據(jù)，避免隱私泄露。醫(yī)療數(shù)據(jù)的高價值，需要建立有效的監(jiān)管和跟蹤手段，知道數(shù)據(jù)被誰用，怎么用，用了多少，以保護(hù)數(shù)據(jù)提供者的利益，激發(fā)參與者持續(xù)高質(zhì)量的維護(hù)和貢獻(xiàn)新數(shù)據(jù)。2.3醫(yī)療數(shù)據(jù)共享協(xié)作挑戰(zhàn)03醫(yī)療數(shù)據(jù)共享平臺的架構(gòu)設(shè)計(jì)

面向科研應(yīng)用的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享平臺的業(yè)務(wù)應(yīng)用架構(gòu)的設(shè)計(jì)如圖7-12所示，在設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)應(yīng)用架構(gòu)時兼顧了單中心與多中心的情況。其中大部分模塊已講述，部分功能簡介如下：①增加了應(yīng)用層和門戶層，這是系統(tǒng)要實(shí)際運(yùn)行和運(yùn)營必備的部分；②增加了數(shù)據(jù)安全體系尤其是隱私計(jì)算模塊，這部分在7.4節(jié)中會詳細(xì)闡釋；③針對多中心的情況，增加了多中心病例等級注冊上報的模塊，具體的院間聯(lián)盟實(shí)現(xiàn)方式在7.4節(jié)中介紹3.1業(yè)務(wù)構(gòu)架

3.1業(yè)務(wù)構(gòu)架

根據(jù)7.1、7.2節(jié)的介紹，我們可以梳理出面向科研應(yīng)用的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享平臺的核心業(yè)務(wù)流程，分為如下5個步驟。①專病庫(群)構(gòu)建：從HIS、EMR/HER、LIS等業(yè)務(wù)系統(tǒng)(數(shù)據(jù)源)篩選相應(yīng)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建專病庫(群)。②科研病例篩選：通過多維度復(fù)合查詢和篩選，多維度篩選科研病例。③隊(duì)列生成與管理：通過自動或手動入組出組，生成并管理試驗(yàn)組隊(duì)列。④CRF表單填寫：基于形成的科研標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，定義CRF(病例報告表，CaseReportForm)表單。⑤統(tǒng)計(jì)分析：在線或?qū)?shù)據(jù)導(dǎo)入專業(yè)系統(tǒng)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析或其他高級應(yīng)用。3.2業(yè)務(wù)流程分析

面向科研的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享平臺數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)，通過前置庫從各業(yè)務(wù)系統(tǒng)或臨床數(shù)據(jù)中心備份庫中采集診療數(shù)據(jù)，對于歷史數(shù)據(jù)，采取批量采集的方式；對于增量數(shù)據(jù)，通過增量機(jī)制進(jìn)行增量采集。由于同一個患者在不同科室的就診情況相互影響，在后續(xù)某學(xué)科科研庫的數(shù)據(jù)清洗、整合、疾病建模等過程中，可能需要獲取患者在其他科室的就診信息；同時，臨床科研數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)入庫規(guī)則與患者主索引有關(guān)，即以患者為主線，如果患者在不同的科室提供的信息有差異，可能在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中會被視為兩個不同的患者，因此在科研庫中需要合并成一個患者，才能確?；颊咴\療信息的完整性和準(zhǔn)確性。3.3數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)規(guī)范(術(shù)語集)在數(shù)據(jù)清洗流程啟動之前，需要建立平臺的數(shù)據(jù)規(guī)范，即主數(shù)據(jù)，以便打通不同來源的數(shù)據(jù)。醫(yī)療行業(yè)的主數(shù)據(jù)規(guī)范有很多，哪怕同一類型的數(shù)據(jù)(如診斷)。數(shù)據(jù)發(fā)布平臺在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)中，需要讓用戶動態(tài)開發(fā)和部署AI模型，用于臨床科研和臨床應(yīng)用。數(shù)據(jù)對接與采集醫(yī)療健康、基因組學(xué)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，決定了其數(shù)據(jù)對接方式的多樣性。對于臨床數(shù)據(jù)，平臺通過與HIS、LIS、EMR、PACS、RIS等各醫(yī)療信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫和集成平臺的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對接。數(shù)據(jù)清洗清洗應(yīng)用根據(jù)具體數(shù)據(jù)來源的系統(tǒng)主數(shù)據(jù)規(guī)范對其原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。3.4智能化設(shè)計(jì)04醫(yī)療數(shù)據(jù)共享平臺的技術(shù)支撐

根據(jù)7.3節(jié)中的業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)和隱私計(jì)算的要求，本節(jié)將圍繞平臺的動態(tài)數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)方案展開介紹，如圖7-17所示。平臺通過信息系統(tǒng)對接和數(shù)據(jù)上傳等方式導(dǎo)入臨床、生物信息等多模態(tài)數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)脫敏后，以數(shù)據(jù)集形式存儲到平臺。平臺的每個數(shù)據(jù)集都有相應(yīng)的管理者，在平臺內(nèi)使用時需要得到管理者的動態(tài)授權(quán)，不能離開平臺使用。4.1動態(tài)數(shù)據(jù)架構(gòu)應(yīng)用

4.1動態(tài)數(shù)據(jù)架構(gòu)應(yīng)用

由于數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有動態(tài)調(diào)整的需求，平臺采用倉儲式的數(shù)據(jù)倉庫模式進(jìn)行支撐，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)(臨床信息系統(tǒng)文本數(shù)據(jù)、病理、影像數(shù)據(jù)、基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等)在隱私保護(hù)前提下的價值共享，實(shí)現(xiàn)多方參與的聯(lián)合協(xié)作研究，從而實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)協(xié)作中“不分享原始數(shù)據(jù)，分享數(shù)據(jù)的價值"。平臺支持對數(shù)據(jù)集存儲資源、計(jì)算資源進(jìn)行彈性管理，以可用不可見或可用可見的數(shù)據(jù)申請使用授權(quán)方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)所有權(quán)和使用權(quán)的分離；通過數(shù)據(jù)治理、主數(shù)據(jù)管理、資源目錄、數(shù)據(jù)檢索等提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)；通過各種平臺內(nèi)置的和用戶自行開發(fā)的醫(yī)療、生信、AI等專業(yè)應(yīng)用對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、統(tǒng)計(jì)和模型訓(xùn)練；數(shù)據(jù)應(yīng)用的結(jié)果以數(shù)據(jù)集的方式存儲在平臺上，平臺通過區(qū)塊鏈記錄數(shù)據(jù)演化的整個過程，形成存證，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的全生命周期管理；通過智能合約，將協(xié)作中的數(shù)據(jù)以資產(chǎn)化方式進(jìn)行價值流通。4.1動態(tài)數(shù)據(jù)架構(gòu)應(yīng)用

醫(yī)療數(shù)據(jù)具有極強(qiáng)的隱私屬性，應(yīng)考慮完整的隱私安全計(jì)算，解決數(shù)據(jù)保護(hù)和數(shù)據(jù)共享這兩個看起來相互沖突的需求。隱私安全計(jì)算方便每位科研工作者廣泛地與機(jī)構(gòu)內(nèi)外的其他科研工作者合作，并保證科研協(xié)作時的數(shù)據(jù)的所有權(quán)、數(shù)據(jù)安全和隱私。4.2隱私安全計(jì)算應(yīng)用

研究人員需要評估某專病(如癌癥)篩查手段的靈敏度和特異性，傳統(tǒng)的做法是，他會與科研平臺簽署一個保密協(xié)議，在科研數(shù)據(jù)平臺中查找相關(guān)患者的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)導(dǎo)出后對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)或建模，評價該篩查手段的靈敏度和特異性。這樣操作的結(jié)果會使患者的原始數(shù)據(jù)離開平臺，而平臺從此失去對于這部分?jǐn)?shù)據(jù)的安全和隱私保護(hù)。這類僅依靠法律、行政來保證數(shù)據(jù)安全和隱私的做法存在巨大的隱患。在基于隱私計(jì)算理念設(shè)計(jì)的系統(tǒng)中，原始數(shù)據(jù)本身禁止輸出，只有數(shù)據(jù)的再生數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果、數(shù)據(jù)的建模被輸出。4.2隱私安全計(jì)算應(yīng)用

隱私安全計(jì)算的整體設(shè)計(jì)從底層開始，采用高性能存儲、容器編排、沙盒計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈、智能合約、差分隱私等技術(shù)，解決數(shù)據(jù)全生命周期過程中的安全授權(quán)使用、隱私保護(hù)、價值分享等一系列技術(shù)挑戰(zhàn)，讓科研工作者可以高效地分工合作。4.2隱私安全計(jì)算應(yīng)用

區(qū)塊鏈技術(shù)具有分布式對等、數(shù)據(jù)塊鏈?zhǔn)?、防偽造和防篡改、可溯源、透明可信、高可靠性等?yōu)勢，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)操作全生命周期的存證記錄，通過智能合約實(shí)現(xiàn)價值交易各方的權(quán)益。區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用有利于建立更有效的信任機(jī)制，優(yōu)化業(yè)務(wù)協(xié)作機(jī)制和流程，降低資產(chǎn)交易和事務(wù)處理成本，以及提高事務(wù)處理的透明性和安全可靠性。醫(yī)療數(shù)據(jù)共享平臺可以通過部署在研究院所、醫(yī)院及合作機(jī)構(gòu)等組織下的平臺節(jié)點(diǎn)形成可靠的聯(lián)盟鏈。聯(lián)盟鏈內(nèi)的成員互相信任、公開平等，各方皆可通過部署在本地的節(jié)點(diǎn)對區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)存儲、分析及使用等服務(wù)功能進(jìn)行調(diào)用。4.3區(qū)塊鏈應(yīng)用技術(shù)

4.3區(qū)塊鏈應(yīng)用技術(shù)

醫(yī)療數(shù)據(jù)共享平臺作為一個數(shù)據(jù)匯總及分析協(xié)作平臺，必須兼顧“安全”和“開放”這兩個貌似矛盾的需求。一方面，每位科研工作的參與者對于科研數(shù)據(jù)本身和數(shù)據(jù)處理過程的知識產(chǎn)權(quán)都非常關(guān)注，期望平臺在整個科研過程中保證數(shù)據(jù)安全；另一方面，科研工作者期待平臺的數(shù)據(jù)安全保障不要影響科研工作效率，在平臺上能夠迅速找到所需的數(shù)據(jù)，便捷地處理數(shù)據(jù)，高效地與其他科研工作者進(jìn)行項(xiàng)目協(xié)作。針對單中心平臺內(nèi)部的數(shù)據(jù)共享，會進(jìn)行區(qū)塊鏈存證；針對多中心跨平臺的數(shù)據(jù)共享，將在智能合約中進(jìn)行管理。針對單中心平