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1、區塊鏈產業研究系列：醫療數據與區塊鏈分析報告2018 年10 月鏈捕手研究院區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告2目錄目錄 Contents前言.2一、 醫療大數據行業介紹.31.醫療數據行業概述.32.醫療數據產業鏈解析.43.多因素驅動醫療大數據.5二、 醫療數據與區塊鏈結合可行性分析.61.醫療數據行業痛點.6數據孤島化：.7數據安全難以保障：.7數據缺乏連貫、標準的體系：.8醫療數據商用知情權不清晰：.82.區塊鏈與醫療數據結合的必要性.9三、 區塊鏈醫療數據 三大應用場景.10診療數據場景： 典型項目 Pokitdok、MED.11基因數據類：典型項目 Nebula Geno

2、mics、Encrypgen.11大健康數據：典型項目 Lympo.12四、 區塊鏈醫療項目的機遇與挑戰.13區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告3在信息爆炸的大數據、人工智能時代，數據成為了最重要的生產資料。在谷歌、蘋果、BAT等科技巨頭的啟示下，數據分析所挖掘出的信息前言價值得以突顯，醫療數據作為其中重要一環，在商業、科技決策、預防疾病以及合理配置資源等方面都有無可比擬的價值。誠然醫療大數據與人工智能的結合可以孕育無限的可能，但科技巨頭們對數據的壟斷以及濫用，也引發了大量的批評與擔憂。區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告4本篇報告對目前區塊鏈醫療數據結合的項目進行解讀，旨在

3、探究運用區塊鏈的特性與醫療數據結合，解決醫療數據行業信息孤島以及數據壟斷等問題的可行性。免責聲明1. 鏈捕手研究院與本報告中所涉及的機構或者其他第三方不存在任何影響報告客觀性、獨立性、公正性的關聯關系。2. 本報告所引用的資料及數據均來自合規渠道，鏈捕手研究院對資料和數據的真實性、準確性及完整性進行了必要核查，但鏈捕手研究院不對其真實性、準確性及完整性做出任何保障。3. 報告的內容僅供參考，報告中的結論和觀點不構成相關數字資產的任何投資建議。鏈捕手研究院不對因使用本報告內容而導致的損失承擔任何責任，除非法律法規有明確規定。讀者不應僅依據本報告作出投資決策，也不應依據本報告喪失獨立判斷的能力。4

4、. 本報告所載資料、意見及推測僅反映研究人員于定稿本報告當日的判斷，未來基于行業變化和數據信息的更新，存在觀點與判斷更新的可能性。區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告55. 本報告版權為鏈捕手研究院所有，如需引用本報告內容，請注明出處。如需大幅引用請事先告知，并在允許的范圍內使用。在任何情況下不得對本報告進行任何有悖原意的引用、刪節和修改。一、 醫療大數據行業現狀1. 醫療數據行業概述從互聯網的狂潮席卷全球各個產業開始，個人信息以及數據便開始呈指數級的增長，同時這些海量數據所埋藏的價值漸漸被開發利用。其中醫療大數據的發展更是引起各方的關注，醫療數據指的是在醫生對患者診療與治療過程中產生

5、的數據，包括患者的基本數據、電子病歷、診 療數據、醫學影像數據、醫學管理、經濟數據、醫療設備和儀器數據等。據麥肯錫的大數據醫療報告調研，在美國區域，醫療大數據可以為美國的 2.6萬億美元醫療支出節省 12-17%的醫療成本，貢獻接近 4500億美元的價值。區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告6資料來源：IDC：中國醫療IT市場預測，2017-20212. 醫療數據產業鏈解析整個醫療數據行業的產業鏈主要由上游：數據產生端，中游：數據的中國也在醫療大數據方面快速發力，2014 年我國醫療信息化總花費規模為 223.12 億元，2015年增長至 23.60 億元，預計 2020 年我國醫療信

6、息化總花費規模將達到430.01 億元，期間復合增長率達到11.1%?？梢钥闯?，醫療數據在中美兩個全球超大經濟體內都有龐大的市場，同時也是一片待開發的藍海。分析、儲存端 ，下游：藥企、科研機構等數據需求端所構成。上游醫療大數據的產生主要有醫生端和用戶端兩大源頭：醫生端的數據主要集中在擁有大量診療數據的頭部醫院，但此類機構往往合作門檻較高。用戶端的數據集中產生于用戶的活動，通過智能設備收集用戶的健康數據，此類數據主要由硬件和軟件企業掌握，Apple、小米區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告7等硬件企業監測的多為大健康數據，軟件企業如妙健康、微醫等在線醫療平臺收集診療和健康數據。中游的數據

7、儲存、分析端為產業鏈核心企業，例如 ：亞馬遜、華大基因、illuminar 等具有影像識別、深度學習、自然語義分析技術的企業。該類企業為大量健康、醫療數據的機構提供數據處理服務，積累了大量的數據資源。下游藥企和科研機構比如：藥明康德等創新藥研發企業，通過付費的手段向中游企業獲取數據等服務。醫療大數據產業鏈上游所提供數據的質量與數量，直接決定了擁有核心算法、分析能力的企業能否快速有效地進行醫療數據分析和利用。醫療數據作為整個行業的燃料，其質量往往又牽涉到了數據的傳輸、存儲的安全性，數量則取決于醫療8區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告數據的互通以及共享?？偟膩碚f，醫療數據的安全性和互通性

8、在打通整個產業鏈和發展醫療大數據上，起到決定性的作用。3. 多因素驅動醫療大數據 電子病歷等醫療數據爆炸以及非醫療（大健康）公眾數據的聚合據中國醫療信息化行業公司市場梳理報告的數據統計，截止 2016年 4 月，中國醫療機構總數為 98.8 萬家，2016 年全國診療人數 6.6億人次。中國一般的醫療機構每年大約產生 1TB20TB 的相關醫療數據，一些大型醫療機構每年產生的數據量甚至達到 300TB1PB。這些數據具體有多大呢？ 舉個例子，若要將 IPB 的文字記錄在書本上，需要兩千萬個書架才能勉強裝下。而美國的醫療健康系統數據量在 2013 年就達到了 277.5EB（1EB=1024PB

9、,1PB=102TB,1TB=1024GB）,隨著智能可穿戴設備和基因測序的普及以及醫療信息化的推廣，醫療數據將會迎來更加爆發性的增長，IDC Digital 在報告中預測, 2020 年全球的醫療數據量將達 40 萬億GB,是 2010 年的 30 倍。大健康數據也隨著智能穿戴設備的增長變得不可忽視，2017 年全球可穿戴設備出貨量便達到了 3.1 億臺，比 2016 年增長 16.7%，大健康數據作為一個持續性且多方位的數據，數據的增長將會很快超過其他醫療數據。區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告9 政府對醫療大數據的推動國內的政策也明確了醫療數據化的大方向，為整個行業的發展提供了

10、重要的基礎保障，近年來已經出臺了 50 余條綱要或意見。時間政策內容2015促進大數據發展行動綱要發展醫療健康服務大數據，構建綜合健康服務應用2016關于促進和規范健康醫療大數據應用發展拓實健康醫療大數據應用基礎、全面深化健康醫療大數據應用的指導意見2016“健康中國 2030”規劃綱要加強健康醫療大數據應用體系建設，推進基于區域人口健康信息的健康醫療大數據開放共享2016/2017健康醫療大數據應用及產業園建設試點工程確定了福建省、江蘇省及福州、廈門、南京、常州為第一批試點省市；山東、安徽、貴州為第二批試點身份2018關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見加快建設基礎資源信息數據庫，完善全員

11、人口、電子健康檔案、電子病歷等數據庫。大力提升醫療機構信息化應用水平資料來源：政府公開信息 技術革新引領健康大數據時代傳統世界正在經歷以云計算、大數據、物聯網為代表的新一輪信息技術沖擊。其中代表企業亞馬遜已經突破萬億美元市值，截止 2018 年10 月，市盈率高達 144，仰仗的便是旗下的 AWS亞馬遜云服務器儲存海量的全球數據，同時亞馬遜的硬件產品端 Echo 以及助手 Alexa作為左膀右臂，在數據獲取端占據了制高點。蘋果、谷歌和 BAT也在大數據方面緊追不舍，在自身技術成熟的情況下，試圖利用智能硬件切入、配合軟件的方式占領大健康數據等市場。區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告10

12、二、 醫療數據與區塊鏈結合可行性分析1.醫療數據行業痛點雖然醫療數據行業有著巨大的市場與前景，但由于醫療數據孤島化、醫療數據頻遭泄露、數據缺乏標準化和醫療數據確權不明晰等原因，整個行業的發展遭遇阻礙，其痛點具體如下： 數據孤島化：一直以來，醫療機構缺乏與其他機構合作以及分享醫療數據的動力。以中國大陸地區為例，雖然在過去的 30 年間，70%以上醫院實現了醫療數據化。但由于缺乏統一的數據標準，且考慮到醫療數據的敏感性，也缺一個信任中介的存在，僅有到 3%的醫院做到了數據的互聯互通。涉及國際市場的醫療數據布局、數據分享的話題更加復雜，且挑戰更為巨大。 據 Intel Health Baromete

13、r 在美調研，70-84%的患者更傾向于分享一些被動記錄的健康信息（血糖、血壓、心率等），僅47%的用戶愿意公開就診記錄。多數用戶擔心個人數據發生被盜的危險。 數據安全難以保障：醫療數據共享所需承擔的安全隱患也是醫療數據孤島化的決定性因區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告11素之一。來自美國衛生與公眾服務部的數據，2015 年，由于黑客/IT事件導致的醫療記錄數據被破壞了 1.12 億次。次年，HEIMDAL 公司發布的2016 年中回顧：2016 年網絡安全威脅分析報告中也指出，在全球范圍內，醫療行業是該年度被勒索軟件攻擊最多的行業，其中第二季度占比達到了 88%。不僅如此，涉及一些

14、敏感性較高的病患數據遭攻擊和丟失更是醫療機構難以逃避的問題，黑寵 Skyscraper 就曾透露，暗網上有超過 50 萬份兒童病例可供下載。英國衛報2017 年 2 月 27 日的調查也曾揭露，英國國家保健醫療系統（NHS，National Health Service） 丟失了高達 50 萬份的醫療資料。醫療數據的大規模泄漏事件層出不窮也反映了整個行業急需技術革新的現狀。 數據缺乏連貫、標準的體系：不同的醫療機構各自為政，分別掌握了不同階段、不同患者的醫療數據也導致整個行業標準體系的缺失。舉例來說，一個人從出生到死亡， 每一個階段都會在不同的醫療機構接受服務，每一次抽血化驗報告、每一次X 光

15、檢測記錄都只作為一個獨立的樣本存在，隨著每一次醫療服務的結束，這些醫療數據便散落在各地，無法形成一個完整且連貫的鏈狀體系。區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告12存儲和使用的方式可能存在法律瑕疵。同時醫療機構也可能因為數據使用涉及法律風險，而盡量避免數據互通。1995 年關于個人數據處理中個人權利保護及促進數據自由流通的指令（Directive95/46/EC）;2015 年一般數據保護條例（GDPR）醫療報告法案 1988（The Medical Reports Act 1988）;獲取健康檔案法案 1990（The Access to Health Records Act 1990

16、）;數據保護法案 1998（The Data Protection Act 1998）1996 年健康保險攜帶和責任法案（HIPAA）；2009 年經濟與臨床醫療信息技術法案（HITECH Act）2010 年個人健康信息隱私與獲取法案（PHIPAA）醫療機構之間也沒有一個標準化的醫療數據記錄體系，醫療數據即使互相共享，也無法融合、互通；各種智能設備所收集的大健康數據也大多雜亂無章，無法形成有效的數據。 醫療數據商用知情權不清晰：在中心化存儲的現狀下，醫療數據的使用未得到所有者的賦權。大量個人隱私掌握在中心化的機構中，由機構授權第三方使用，這種數據資料來源：鏈捕手研究院根據公開資料整理2. 區

17、塊鏈與醫療數據結合的必要性傳統醫療數據在信息化發展方面遇到諸多難題，相比其他傳統行業，發展進度極為緩慢，究其根本是因為醫療數據有很強的敏感性，同時區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告13傳統參與者信息化的意愿低、醫療數據標準化發展不完善、安全性無法保障。而區塊鏈技術在數據保密、共識機制、生態激勵等方面具有天然的優勢，區塊鏈與醫療數據具有較高的契合度。作為同樣具有高壁壘且同樣信息高度敏感的金融行業，與區塊鏈技術的結合獲得了巨大的成功，Fintech 革新的成功也讓醫療數據與區塊鏈的結合看到了未來。傳統的醫療機構在應對技術革新時也并不都抱以消極的態度，據IBM針對分布在 16 個國家的 2

18、00 位醫療行業的高管調研顯示，90%的受訪高管表示在 2018 之前，會在區塊鏈醫療領域進行投資布局，56%的高管認為在 2018-2020 階段在商業生產環境中會大規模部署區塊區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告14鏈。目前國內騰訊智慧醫院、阿里健康和華大基因等龍頭企業均在區塊鏈與醫療數據結合的布局上占據先發優勢。三、 區塊鏈醫療數據應用場景當前市場上，區塊鏈醫療數據應用眾多，且不同的醫療數據有較大差異性：診療數據多為分散的點狀數據，散落在不同的醫療機構；大健康數據往往是線性的連續數據，數據量也非常大，涉及數據分類也極為廣泛；基因數據多為單次數據，一次測序便可獲取，雖然數據量非常大

19、，但相比其他兩類數據可解讀部分占比很小。因此，鏈捕手研究院根據醫療數據本身的性質，將區塊鏈在醫療數據上的應用場景歸為三類，分別是診療數據、基因數據和大健康數據。診療數據場景：診療數據場景： Pokitdok、MED此類應用場景是搭建一個醫療數據的平臺，讓患者有權使用和記錄自區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告15己的數據，同時能夠自由且安全地與醫生直接溝通，或是授權數據給醫療機構，以供其藥物研發。診療數據通常是點狀數據，散落在不同的醫療機構，此場景下的區塊鏈項目主要是為患者、醫療機構和研究者搭建一個去中心化的醫療數據共享平臺，通過使用區塊鏈技術來安全、真實地存儲病歷記錄，通過數字化診療

20、記錄并賦予用戶權力，同時患者可以通過與醫生、醫院、實驗室、藥劑師和保險公司等不同的機構在鏈上進行數據交易，以滿足醫療機構的科研和商業需求，同時降低患者的醫療花費。以英特爾合作的 PokitDok 公司為例，PokitDok 在英特爾的開源區塊鏈平臺 Sawtooth 和 Intel 芯片的支持下， 建立起一個叫“Dokchain“的醫療區塊鏈解決方案,幫助患者了解各機構醫療健康服務價格，幫助醫院找到患者群、處理醫保賬單。同時它的系統支持移動端和網頁端的開發人員利用 PokitDok 的 API 構建醫療應用程序，來滿足掛號、核保、付款或轉診等需求，為不同醫療系統間的數據信息共享提供了可能。其合

21、作方更有亞馬遜、第一資本銀行（Capital One）等 40 多家企業，但診療項目要真正需要的突破是與傳統醫療機構的合作，對操作系統的普及，以獲取診療數據端的接口。區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告16利，從而有效降低測序成本并增強數據隱私性，以此加速基因組數據的增長。同時由于區塊鏈的加密特質，買家得到的是加密過的數據， 保護了用戶的隱私安全?；驍祿悾篘ebula Genomics、Encrypgen此類應用場景構建了一個基因數據的交易市場，來鼓勵普通用戶了解、分享自己的基因數據，以幫助基因數據更快地積累，同時還能讓用戶廉價拿到自己的基因數據預防未來的健康隱患?；驍祿奶攸c在

22、于單次性以及測序的成本高昂，此類場景下的項目通過將基因數據通證化，賦予普通人擁有個人基因組全部數據的權資料來源：Nebula Genomics白皮書上圖是比較典型的項目Nebula Genomics 的模式簡介，繞過了中間商基因測序公司，實現了用戶和藥商的直接交流，返還一部分基因數據價值到用戶手中，以此間接地降低了測序的成本，也激勵了普通用戶參與基因測序。長遠來看，Nebula Genomics 促進基因組學的研區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告17究和測序產業的發展，相比其他基因類項目 Nebula Genomics 自身擁有測序能力，對整個項目的推進顯得尤為關鍵。大健康數據：Ly

23、mpo此類應用場景旨在收集用戶日常的健康數據，同時設立一些日常健康任務，用戶通過完成這些任務和共享健康數據獲取獎勵，保險公司和智能設備提供方也共同參與整個生態。大健康數據往往是動態的連續數據，所以采集手段目前極度依賴智能設備，現有的區塊鏈結合方案都在試圖解決健康數據互聯互通問題， 需要用戶生成和控制的運動、健康數據來支持，同時通過通證化日常健康數據，與醫療保險公司合作設置日常任務獎勵等手段激勵用戶運動及健康行為，從而達到一個削減保險公司賠付幾率和改善用戶健康狀況的雙贏局面。以 Lympo 為例，此項目搭建了一個多方參與的運動數據交互系統，通過交易Lympo 通證，讓所有行業利益相關方有效地在生

24、態系統中使用運動數據。然而僅僅依賴用戶自發上傳數據到平臺將有諸多阻礙，比如缺少智能穿戴設備端的支持。從整個行業概況可以看到，不同的醫療數據往往具有很大的差異性，導致區塊鏈解決方案的不同，基因、大健康數據相較于診療數據更易于18區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告收集，同時行業也處于發展初期，配合物聯網以及智能穿戴設備的發展，有望實現數據的互聯互通，而診療數據區塊鏈解決方案需要一個系統化的變革，來打破傳統的數據孤島，促進傳統醫療機構的合作與革新。四、 區塊鏈醫療數據項目的機遇與挑戰在區塊鏈醫療數據方向，現階段落地的項目幾乎為零，歸根到底有幾方面的原因： 安全性能有待完善：由于醫療數據的嚴

25、肅性以及敏感性，對整個區塊鏈的安全性能要求很高，以太坊、EOS 等公鏈頻發安全問題，就目前而言無法保障醫療數據的安全。 共識機制與通證經濟模型缺乏：醫療數據涉及倫理和道德的問題，在共識機制的達成以及通證經濟的設計上需要慎重考慮，避免引發大眾的批判。 底層性能有待提升：海量的醫療數據上鏈，當前的公鏈性能無法支持，且大量的數據存儲在當前的公鏈架構下需要大量Gas，難以滿足數據存儲的需求。區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告19就目前醫療數據行業所面臨的挑戰來看，鏈捕手研究院認為擁有以下特征的解決方案在區塊鏈醫療數據行業有較好前景： 開源、標準化醫療數據平臺 （模式創新，吸引用戶）通過代碼開

26、源或授權方式，簡單易用、友好的交互，能夠讓醫療機構便捷地使用平臺所開發的技術。隨著越來越多開發者、從業者的使用， 技術得以在不斷反饋下，得到快速優化或改善。同時，這也會讓應用場景得以擴大，技術落地更為迅速。 整合、分析多種醫療數據的平臺（背靠傳統資源）如果將患者的行為、基因、分子數據連接起來，擁有完整的個人健康歷史記錄，醫院和其他醫療服務方就可能將焦點從治病轉為預防疾病及健康管理。這將會帶來以下好處：首先，能夠幫助患者節約巨額的醫療支出，并改善生活質量，對政府的醫保壓力有極大的緩解；其次，患者擁有精細化的數據就可以實現精準診療，制藥企業和醫療設備公司也可借此提升藥物研發效率。但由于此類項目由于

27、跨度較大，其推動往往需要行政力量的干預。據鏈捕手研究院對區塊鏈醫療數據行業的深度調研，發現大量傳統醫區塊鏈產業研究系列-醫療數據與區塊鏈分析報告20療數據企業對區塊鏈結合已有涉獵，頭部企業在大健康數據標準化方面嘗試與工信部、慢病醫療中心等達成行業標準，未來構建區塊鏈健康數據公鏈。隨著區塊鏈技術愈發成熟，公鏈的存儲、運行性能得到提升，同時物聯網技術、5G 技術配合智能設備，將使得數據上傳得到保障，相信優秀的區塊鏈醫療數據項目會逐漸顯露。感謝Genoval基因價值鏈、妙健康（more）對本報告的大力支持。參考資料：1.IBM 商業價值研究院，“醫療保健業集結于區塊鏈”，2016 年12 月2.財新健康點與埃森哲，“中國醫療信息化行業公司市場梳理報告”，2017 年 5 月 17 日3.麥肯錫，“大數據在醫療行業”，2015 年 11 月4 . Leon XiaoSenior Research Manager, VerticalIndustryResearch and5 . Consulting，“IDC：中國醫療IT 市場預測，20172021”，2017年 5 月6 . 艾瑞咨詢，中國健康醫療大數據行業報告，2018 年 6 月7 . Nebula GenomicsWhitepaper8Pokitdok White Paper9 . Lym White Paper