为什么要用区块链技术，改进国家传染病监测预

笔者在最近连续写了两篇关于利用区块链技术改进和优化传染病预警系统的文章：《用区块链技术改进国家级传染病监测预警网络》和《用区块链建设“区域基层联动预警网络”》 。文章发布后很多感兴趣的朋友联系我，大家一起讨论了一些问题，这里我梳理和总结了如下问题，供大家参考。

（1）为什么必须要用区块链技术？大数据或者其他技术不能解决吗？

首先，区块链并不是一种单一技术，它是多种技术的集成的框架。

其次，区块链技术的最大优势其实是整合现有分布式资源的最优方案（我们目前的公共卫生资源，包括：医院、CDC、药店、卫生院、实验室等其实都是分布式的，属于不同的管理体系），使用区块链不代表不使用大数据，不使用AI,可以简单理解为区块链是框架，大数据、AI、IoT等技术是其中的功能。

（2）很多人提到本次疫情爆发的问题不是技术问题，是CDC的行政体系、当地政府管理缺失和制度的问题，所以认为技术并不能解决一切，你们怎么看？

技术确实不能包治百病，区块链也不是万金油，但我们也应该看到技术和管理制度的演进一直以来都是相辅相成的。工业革命带来了现代企业制度和国家管理体系的变革，移动支付技术带来金融政策的调整，所以用技术革新推进制度改革并不是空中楼阁。

（3）文中讲传染病预警为什么要强调隐私保护和医疗机构数据安全共享？

其实制约大数据监测和预警最大的掣肘，是风险特征数据的采集范围和深度问题，而制约大规模采集公共卫生数据的最大难题，是如何保障个人隐私和医疗机构医疗机密数据的安全，如何保障数据各方的利益。这也是要充分解决传染病预警的必要条件，区块链是一个开放式安全架构，它可以在兼顾多方利益的基础上，实现数据的互联互通，这是其他单一技术不具备的。

（4）区块链能解决疫情上报和预警的效率问题吗？

区块链这样的分布式数据传输机制，并不是解决数据传递效率的最优技术路线，要解决数据传递的效率，常用的中心化数据直采模式是最快的（国家传染病网络直报系统传递数据只需要秒级）。

但是效果如何呢？我们可以从本次疫情中的表现一窥究竟。

所以我们理解的“疫情上报和预警的效率”，其实不是指数据从医院到国家传染病自动预警系统的数据直接传输时间，而是指综合了：个人、医院、CDC、政府行政部门等多方博弈和权衡后的结果。这些决策效率的因素本质上是分布式的，所以如何在分布式的环境中实现最优路径才是我们最关注的。目前来看，区块链技术是最优方案。

（5）疫情数据完全透明会带来社会恐慌和经济动荡，所以数据透明化其实是理想主义，没有可实践的意义，你们怎么看？

这种看法目前是主流，这是因为大家对于技术的进步完全没有深刻的理解，目前基于密文的自动校验和计算已经逐渐商业化，联邦学习、多方安全计算、同态加密、密钥交换、非对称加密等技术的不断演进，已经可以解决信息透明和社会维稳的矛盾。信息透明可以依据法律，设置预定义的规则，逐级公开。

（6）到底是国家级中心化的预警体系好？还是区域的预警体系好？

其实区块链的运用并不是简单用一种方案代替另一种方案，区块链的优势其实是整合资源。在疫情爆发地的早期预警，需要的是区域预警的实时性，那个时候没有专家组，没有国家级实验室参与，也不需要要明确的病毒分析结果和致病原因分析。

需要得是区域内全方位的警惕和预防，也许就是一个口罩的事情，就能减缓疫情的扩散。而国家级监测预警是解决控制疫情跨区域大范围传播、国家资源调度和最终治病救人的事情。所以顶层和基层双层预警模型才是最合理的。

（7）目前我国传染病的监测预警体系的问题到底是IT技术性问题？病毒学问题？政府管理问题？法律问题？还是经济学的问题？

我国现行传染病监测预警系统的问题并不是单一的，很大程度上是复杂因素综合作用的结果。我们如果只从某个方面入手，头疼医头脚疼医脚，很难彻底解决。我们推荐区块链技术也不是说其他因素不重要，而是因为区块链技术本质上是集成框架，它可以把其他因素整合在一种可信任的环境下实现共同治理。

这也是为什么习总书记强调“要探索‘区块链+’在民生领域的运用，积极推动区块链技术在教育、就业、养老、精准脱贫、医疗健康、商品防伪、食品安全、公益、社会救助等领域的应用，为人民群众提供更加智能、更加便捷、更加优质的公共服务。”

传染病监测、预警和控制是我们全社会的共同责任，我们需要利用一些开放式和分布式技术，整合全社会资源，搭建区域内的医院、社区、交通、疾控、药店等公共实体和企业的多方数据的可信链接网络，区块链是其中一种选择。

#专栏作家#

黄锐，人人都是产品经理专栏作家。高级系统架构设计师、资深产品经理、多家大型互联网公司顾问，金融机构、高校客座研究员。主要关注新零售、工业互联网、金融科技和区块链行业应用版块，擅长产品或系统整体性设计和规划。

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题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

时间:2020-03-19 23:46  来源:    转发量:次