【Technews科技新报】目前，医生在依据乳房X光摄影判断乳腺癌时，约有四分之一的病例无法被及时准确识别。为提高乳腺癌诊断效率，科学家计划利用数百万份包含健康女性和乳腺癌患者的乳房X光摄影数据来训练人工智能，以期提升诊断精度。正如放射技师随着经验积累能更好地区分肿瘤，人工智能也能通过更多样、更大量的数据训练，增强识别癌症的能力。

加州大学旧金山分校的Dexter Hadley医生认为，只要用上百万张乳房X光摄影训练算法，人工智能就能比人类医生更准确地检测乳腺癌。这听起来并不困难，但真正的问题在于如何获取大量数据，因为大多数国家对个人信息有法律保护，研究者和科技公司难以获取敏感的个人医疗信息。

因此，身为医生和计算生物学家的Hadley开始尝试更主动的解决方案。他和同事建立了一套系统，让民众可以安全地分享个人医疗信息，同时保留对信息使用的控制权。该系统采用与加密货币比特币相同的区块链技术，预计很快进入测试阶段。研究团队计划收集300万至500万美国女性的乳房X光摄影结果，并于5月开始训练人工智能识别乳腺癌。

研究团队集合了学术界和新创公司成员，希望利用区块链技术更简单有效地分享医学扫描结果、医疗记录及基因测序等信息。有些计划甚至会向信息提供者付费，而需求方则计划从区块链系统获取这些信息，用于训练人工智能算法。

近年来，民众越来越关注科技巨头利用个人甚至医疗信息获利的问题。2016年，谷歌旗下的人工智能公司DeepMind因媒体披露英国国民保健署在未经知情同意的情况下提供160万份患者记录而陷入舆论风波，其中包含患者姓名、性病史等敏感信息。

麻省理工学院计算机科学家Andrew Lippman表示，谷歌和Facebook已逐渐放弃用户无法自行管理的数据集，但医疗领域缺乏类似Facebook的角色。因此，利用区块链技术建立去中心化的信息共享平台并保障隐私，或许是一种可行的数据控制策略。

需要大量临床数据才能推动医疗进步

区块链是一种分布式电子信息系统，通过相互连接的分布式数据库记录交易内容。由于其分散特性，系统相对稳定，入侵者必须逐一破解各个分散单元，使得入侵更加困难。

在这项研究中，区块链扮演交换分流的角色，引导数据在医疗人员和研究者之间流通。提供信息的女性可以通过区块链保障云端数据的安全性，并决定是否开放或撤销他人读取数据的权限。

通过构建用户主导且保障安全的系统，研究团队希望女性更愿意分享她们的乳房X光摄影数据，以提升人工智能识别乳腺癌的能力。参与者可以在breastwecan.org网站查看自己的乳房X光摄影信息，并获得医生根据组织密度、年龄及其他已知癌症因素对乳腺癌风险的评估。

这项研究并非首次将区块链技术用于个人数据与学术界及企业界的交流。例如，哈佛大学遗传学家George Church共同创立的新创公司Nebula Genomics，也尝试提供平台让企业找到愿意进行全基因组测序的民众，并在测序完成后共享结果。自费进行全基因组测序的民众可自行决定是否将基因信息出售给Nebula，费用以可兑换美元的数字代币形式支付。

Church表示，Nebula会确保合作企业遵守承诺，仅在约定期限内保留用户个人信息。相比之下，其他基因测序公司如23andMe，虽然同意与学术界分享测序结果，但分享后并不管控信息用途。此外，许多测序公司将匿名基因信息分散出售给生物技术公司或药商。

Lippman表示，让民众掌握自己的医疗记录还能对他们的健康管理产生直接益处。他与研究生开发的基于区块链的健康记录共享平台MedRec，今年将在波士顿的贝斯以色列女执事医疗中心进行测试。该系统能直接收录用户通过可穿戴设备收集的信息，拥有浏览权限的医生或研究者可据此为用户设计合适的治疗方案。

Hadley表示，当医疗人员收集的大量临床数据被分享并用于研究分析，对医疗进步当然有益，但前提是在获取数据的同时提供良好的安全隐私条件，才能让民众愿意分享隐私信息。这正是研究团队借助信息技术实现有效数据管理的主要原因，而与区块链技术的结合也应运而生。