价值互联网时代，区块链被认为是可信基础设施，相继掀起资本与市场的集体狂欢。作为继金融之后的第二大战场，医疗领域的区块链应用热度不断升温，成为投资者和创业者的关注焦点。那么，区块链将如何改变医疗健康行业?又有哪些问题亟待解决?

1. 区块链技术着陆医疗领域

“利用区块链分布式账本和不可篡改等技术特性，可以实现医疗病例的电子化，保证医疗信息的真实性。”浙江大学软件学院副院长蔡亮如是说到。

蔡亮提到的病历电子化，是利用区块链对个人医疗记录进行保存，无论是看病还是做健康规划，都有历史医疗数据可供查询，而且区块链电子病历的真正掌握者并非某家医院或第三方机构，而是患者自己。

今年4月，腾讯宣布将在医疗领域落地区块链技术，以实现电子处方不可更改。其实早在2017年，阿里健康就已经有所动作，将区块链应用于常州市医联体底层技术架构体系中，并实现当地部分医疗机构之间安全、可控的数据互联互通。

以阿里健康布局区块链的分级诊疗为例：居民在社区卫生院进行体检时，如果被筛查罹患心脑血管疾病，可以由社区医生通过区块链实现病历向上级医院的授权和流转，而上级医院的医生，在被授权后可迅速了解患者的过往病史和体检信息，患者也不需要重复做二次基础检查，享受医联体内各级医生的“管家式”全程医疗服务，实现早发现早诊疗的“治未病”模式。

同样是在2017年，国外的某公司也宣布推出了一款移动平台，利用区块链、移动技术和数据管理技术，帮助患者整理病历数据，让患者可以随时随地安全访问自己的数据库。

在这一层面，区块链技术很好地解决了电子病历数据共享和安全问题。对于不可篡改、去中心化、可追溯性等区块链核心优势，蔡亮说，“区块链技术还可以运用到药品的防伪中，实现药品从生产、运输到销售的全流程可视化监控，从而可以防止药品造假等市场乱象的出现。”

2017年，某制药公司发起了一个药品供应链追踪及药品溯源的项目。这是一个开放平台，其中的溯源系统并不是由一个实体或组织运作，而是由多家实体，包括开发商、分销商和医院这些上下游单位共建数据库。区块链技术可以保证数据在流传过程中的不可篡改、不可变更，解决各方的信任问题，同时节省成本。

与此同时，区块链在大数据交易和清算方面，也在医疗行业发挥着积极的作用。据IDC预测，到2020年全球数据量将达到40万亿GB，是2010年的30倍，海量的数据存储和管理恰好能让区块链技术派上用场。

区块链的“多中心化”可以避免从中心转发数据带来的流量压力。以上海数据交易中心为例。虽然有政府的信用保障，相关方可以在平台上自由交易，但是流量太大很容易引发“消化”难题，而区块链则容易将其解决。其次，区块链可以解决数据交易的信用问题。点对点的“一次性买卖”式数据交易很难持续，因为购买方拿到数据之后，就会卖掉，而通过区块链技术，既可以实现数据共享，又能保证数据不流出医院的边界，将主动权留在医院，对研究数据的交易尤其有价值。

2.落地难题待解

事实上，区块链本身也存在一定的缺陷。

（1）效率问题：数据写入区块链，至少要等待十分钟，若所有节点都同步数据，则需要更多的时间。以比特币为例，当前产生的交易有效性受网络传输影响，比特币交易每次的确认时间大约10分钟，6次确认则需要一个小时，因此区块链的交易数据有延迟性。

前央行行长周小川曾在2016年初接受专访时说，目前为止，区块链占用资源还是太多，不管是计算资源还是存储资源，应对不了现在的交易规模。

（2）能耗问题：区块的生成需要矿工进行无数次无意义的计算，这是非常耗费能源的。英国一家电力信息网POWER-COMPARE提供的预测数据显示，按照目前比特币挖矿、交易耗电量的增长速度，至2020年比特币耗电量将会与目前全球用电量持平。

（3）隐私问题：在区块链公有链中，每一个参与者都能够获得完整的数据备份，所有交易数据都是公开和透明的。如果想知道一些商业机构的帐户和交易信息，就能知道他的所有财富还有重要资产和商业机密等，隐私保障难。

（4）博弈问题：区块链的去中心、自治化的特点淡化了国家监管的概念。在监管无法触达的情况下，一些市场的逐利特性等会导致区块链技术应用于非法领域，为黑色产业提供庇护所。

区块链自身存在的这些问题，落地在医疗行业同样会显现。目前，医疗健康行业面临的两个关键问题也是区块链技术应用的重大障碍，即：

（1）数据所有权：谁拥有健康数据，谁可以授予共享权限。

（2）唯一识别符：由于每个区块链都依靠唯一标识符将事件链接在一起，所以区块链技术会要求医疗数据中的每位患者拥有一个唯一的标识符 ( 注：暂时各家医疗机构的患者识别号都是不同的 )。

“这一点在心理方面是一个挑战。在我们的文化中，每个医疗保健提供者都认为自己是储存在所在机构数据的唯一管理者。”

近年来，健康数据泄露和医疗身份盗用事件频发，医疗保健提供方正在积极寻求最有效果的确保个人健康信息安全的方式，区块链技术是解决数据安全问题的答案吗?这个答案尚待商榷。但是，需要强调的是，除了考虑健康数据本身的敏感性质之外，相互操作性、患者记录匹配、健康信息交换诸多方面的因素也会带来源源不断的挑战。