MIT已落地的区块链项目Egnima,如何看待区块链+医疗的未来?

作者:赵泓维 2018-04-04 08:00

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区块链到底离医疗行业有多远?至今为止这仍然是个Enigma(谜)。

    

各企业借区块链概念在世界范围融资,其中不乏实力强劲的大企业,试图以区块链颠覆世界;也充斥着无数投机者,妄图通过炒作概念骗取暴利。要区分这些企业的优劣,投资者必须看清区块链的未来。


这是一项强大的技术,但时至今日仍是一个嗷嗷待哺的婴儿。首先,区块链的应用场景宽泛,研发资金投入量大,但大部分技术无法使用。其次,区块链上的计算速度缓慢,并且非常昂贵。最关键的是,每个人都能看到链上的数据。由于上述问题的存在,大多数数据仍然必须存储在集中式数据库中。

    

这意味着,“分布式应用程序”要么不是真正的分布式,要么不能扩展,也不能使用任何敏感数据。这些因素严重限制了区块链的效用。


解决数据共享与隐私之间的矛盾,找出数据的潜在价值,对于互联网医疗来说,即是挑战,又是机遇。尽管运用中央数据库(云储存)在实施上可能更为简单(被大企业所垄断,初创公司难以介入),但是采用了隐私最大化算法的分布式网络可以以最安全的方式进行数据处理,显然更符合社会道德要求及HIPAA法案等其他法律监管要求。


为解决以上问题,Enigma应运而生。

 

双重加密的P2P网络


Enigma协议是麻省理工学院OPAL——EAST(具备公平、问责制、安全性和透明度的开放算法)的一部分。该系统采用了Secret-sharing和MPC这两个核心密码结构。


Secret-sharing(秘密共享),指的是将给定的数据项 “分割”成多个密文片段(称为“shares”),然后将其分开存储。当用户试图访问时,获得的单个密文片段以乱码形式表现。若要访问完整的数据,需要获得最小或“阈值”数量的密文片段并运用反向密码计算进行合并。例如,在军事领域,一些关键指令需要解锁3个密匙中的2个,命令(例如激活导弹)才能执行。


Enigma采用的第二个密码构造是多方计算(MPC)。MPC方案试图解决一组实体需要共享某些共同输出(例如计算结果)的问题,同时不侵犯其个别数据项目的隐私。例如,一组患者协作计算他们的平均血压信息,如果去掉某一个患者血压信息的原始数据,结果就会发生改变。

 

将Enigma应用于精准医疗


《Blockchain and Health IT: Algorithms, Privacy, and Data》白皮书对一个能够保证PMI数据安全、机密、完整和可用的平台——OPAL/Enigma进行了阐述。该方案的提出是为了响应前美国总统奥巴马在2015年发表关于“精准医疗”的演讲。


OPAL / Enigma系统分为数据储存库(data repository),加密基础设施(crypto infrastructure)和区块链(Blockchain)三个部分。如下图所示:


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1
数据储存库


该项目的数据储存库是一个建立在对等网络(P2P)中的分布式数据储存结构。数据在其存储库中进行加密,因此,在程序运行结束后不会释放原始数据。


该数据库绑定了特定的智能合约,合约要求访问数据库必须提供具有权限的数字身份凭证。在访问的过程,系统会在区块链中生成可审计但不可更改的记录,如密码分布账或权限区块链。

 

2
加密基础设施


OPAL/Enigma的加密算法建立在P2P网络和区块链之上,Enigma同时使用了两个密码结构(Secret-sharing和MPC),以便于OPAL与QCS(分布式控制系统)进行数据交换时保护数据的安全。


Enigma系统将MPC、秘密共享在对等网络层上结合。这三种计算模式(秘密共享,MPC和P2P节点)的结合为解决当前数据隐私方面的问题以及组织机构存储或处理大量数据的需求提供了新的可能性。

 

3
区块链


区块链在OPAL/Enigma平台下主要起控制作用,为医疗信息的存储和分析创造一个安全公平的环境,保障整个查询过程可追溯、可审计。OPAL提供的查询智能合约能够克服共享与隐私的矛盾。

 

如果用户需要查询数据,则通过查询智能合约(QSC)进行身份验证,然后将分布在各个节点的数据汇集在查询节点,解密生成完整数据。由于每个节点储存的信息在汇集前均是没有意义的乱码,节点持有信息但无法获取信息,这保证了信息存储的隐私。


查询智能合约将查询者的授权要求编码通过合约要求记录在区块链中。该智能合约经过专家审核后可以安全地进行数字签名,并将查询记录存储在区块链的节点上,以便追溯。

 

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Enigma在不断发展


现在,Enigma是一种隐私协议,可存在于区块链的底层。

    

Enigma解决了区块链的可扩展性(上述案例便是对区块链的一种扩展)和隐私问题(运用上述加密方式)。Enigma的“秘密合同”允许数据由Enigma网络中的节点进行处理(正常情况下不能直接在区块链上处理数据),同时保持私密性。通过这个创新的架构,Enigma团队开展了一系列真正分散和安全的方案,在区块链上构建创新应用。

 

1
Catalyst


Catalyst是第一个建立在Enigma协议上的应用程序。是推动数据驱动的投资和研究的革命性平台。Catalyst以基金交易员、数字货币投资者、数据管理者等用户群体为对象,能够帮助用户分享和整理数据,从而构建有利可图的数据驱动投资策略。


为了保护交易员的技术知识产权,用户能够看到交易员的投资组合,但看不到具体的策略设计。用户能够根据官方或其他用户的操作记录获取准确的预期回报率,且不需要掌握丰富的投资知识即可进行操作。


Melonport也是定位于数字货币的资产管理,目前市值4,700万美元,并已经推出应用。该公司将Enigma视为其主要竞争对手,但Enigma团队并不这么认为。Enigma建立在成熟的数据市场之上,而Melonport还在草创自己的数据市场。同时,Enigma代币不像Melonport代币那样存在通货膨胀。

 

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2
分布式数据市场


假设所有人的医疗健康数据已经录入EHR,那么必然会出现一个市场用于满足不同企业对不同类患者的资料需求。


如果一个人或企业将数据出售给第三方,第三方可以转售所购买的数据,如此下去整个市场会逐渐崩溃,因为信息在转售过程中会不断贬值。


Enigma团队认为,只有使用隐私保护计算,即解决数据转卖问题,数据市场的数据提供者才能保留其数据的真正使用权。基于以上问题,Enigma团队推出了分布式数据市场。


Enigma分布式数据市场还在测试阶段。数据市场允许人们,公司和组织贡献数据,然后系统的用户可以订阅和使用数据。区块链作为网络的控制器,而脱链网络则处理所有其他事情。

 

3
基因组数据的交易


根据Enigma官方网站的估计,解决基因组数据交易问题可以带来100亿美元到500亿美元的价值。


目前基因测序公司创建了一个市场,用户的基因组数据被出售给制药公司。当用户同意此类服务的条款和条件时,便将基因组数据的全部权利交给基因测序公司。然后制药公司购买这些数据以用于研究基因组与某一疾病间的关联。


但是这样的产业链明显存在瑕疵,由于用户和制药公司之间没有沟通渠道,他们无法将患者习惯(饮食习惯,吸烟/饮酒等)纳入分析。


同时,区块链理念本身就是要剔除交易过程中的中间商,以实现商业间的直接交流。如果能建立一个去中心化的代码库,制药公司能更好的进行药物研究,用户也能获得更多的收入。


居住在巴西圣保罗的秘鲁企业家卡斯蒂利亚很早以前就有过“亚马逊代码库”的想法。


该代码库的理念是用区块链建立一个生物信息数据库,集合亚马逊流域的生物信息。


研究者通过跟踪这些生物信息的流动情况(如谁在用这些信息,他们用这些信息在做什么),进一步分析亚马逊河的商业价值。

 

4
医疗数据的人工智能


医疗数据的隐私与共享一直是互联网医疗中老生常谈的问题。由于医疗数据未成产业,这本来应该一场学者之间的以实践和思维为主导的研究竞争,现在却仍然处于医疗数据竞争——机器学习初创公司需要与医疗服务者一起处理冗长的NDAs(保密协议)。


如果能将这些NDAs变成智能合约,医疗机构就能够向机器学习初创公司或研究人员出售这些数据。


智能合约自带规范功能,通过智能合约的数据存在一致性。交易进行的过程也自然成了医疗数据统一的过程,这个过程自然而然的解决了现阶段EHR缺乏标准化的问题。

 

区块链拥有极大的潜力,但由于过度炒作,原本用于预售服务的ICO却成为陷阱,原本颠覆互联网的技术却沦为投机者圈钱的工具。


区块链自身需要升级,也需要更多像Enigma这样的团队从技术上入手,并借助现有平台开发更多dAPP(现有的dAPP如CryptoKitties本质依然是投机工具)以丰富区块链市场,解决扩展问题和隐私问题,脱虚向实,让区块链迸发其真正潜力。


参考文献:

1. Shrier A A, Chang A, Diakun-thibault N, et al. Blockchain and Health IT: Algorithms, Privacy, and Data[C]//ONC/NIST Use of Blockchain for Healthcare and Research Workshop. Gaithersburg, Maryland, United States: ONC/NIST. August,8,2016.

2. Zyskind G, Nathan O, Pentland A. Enigma: Decentralized computation platform with guaranteed privacy[J]. arXiv preprint arXiv:1506.03471, 2015.

3.https://blog.enigma.co/why-enigmas-privacy-protocol-will-power-our-decentralized-future-aedb8c9ee2f6

4. https://blog.enigma.co/sneak-peek-enigma-data-marketplace-a25ff911e616

5.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1591709373872465390&wfr=spider&for=pc

6.https://blog.enigma.co/we-are-launching-the-enigma-data-marketplace-a7d251ce0bfd

7. http://www.qukuaiwang.com.cn/news/2521.html

8. 江艺泉, 马晋平. 奥巴马推出精准医疗计划倡议[D]. 2015.

9. 杨梦洁, 杨宇辉, 郭宇航. 大数据时代下精准医疗的发展现状研究[J]. 中国数字医学, 2017, 12(9): 27-29.

10.奚丽仙. 生物医学计算平台CSF-OPAL的设计及实现[D]. 吉林大学, 2011.


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