全球醫(yī)療數(shù)據(jù)由于現(xiàn)有管理體制的落后及各地政策的差異，使得數(shù)據(jù)使用低效，無法進行全球化共享。另外醫(yī)療數(shù)據(jù)不易獲得，使得大數(shù)據(jù)和人工智能的結合十分困難。而醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析挖掘需要強大的算力及出色的人工智能算法和應用支持。因此，醫(yī)療人工智能領域急需一個開放的平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)、算力市場、人工智能算法平臺及各類服務應用的互聯(lián)互通。

Amrita團隊旨在打造一個基于區(qū)塊鏈的醫(yī)療數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡及醫(yī)療人工智能應用網(wǎng)絡。通過同態(tài)加密技術及區(qū)塊鏈技術，建立一個全球化的分布式醫(yī)療數(shù)據(jù)共享網(wǎng)絡及醫(yī)療人工智能應用的市場，使得全球的醫(yī)療數(shù)據(jù)得以安全地共享、交換及更高效地發(fā)掘、分析和處理，推動疾病診斷、新藥研究和人工智能醫(yī)療領域的進步。

Amrita將醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)以中心化為導向到去中心化的轉變，充分利用去中心化存儲、算力及人工智能資源，真正實現(xiàn)以人為本，以此來達到現(xiàn)有醫(yī)療信息系統(tǒng)不具備的信息的可靠性、透明性、安全性。Amrita 將對接不同的參與方，通過激勵，將各方的資源通過區(qū)塊鏈技術連接起來，建立一個以健康為核心的生態(tài)圈。

Amrita的團隊由世界頂級的醫(yī)學、人工智能、大數(shù)據(jù)及區(qū)塊鏈專家構成。團隊的核心成員曾完成開發(fā)涉及海量數(shù)據(jù)的醫(yī)學影像及人工智能診斷平臺，該系統(tǒng)會成為Amrita 網(wǎng)絡上第一個落地的應用，在去中心化系統(tǒng)中，實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)的儲存、交換及人工智能診斷。

Amrita Network的優(yōu)勢

1. 安全性及可靠性

Amrita 的數(shù)據(jù)通過點對點加密，且通過授權管理，使得數(shù)據(jù)的使用和個人授權直接掛鉤。將信息加密的權限從醫(yī)療機構向個人轉移。通過區(qū)塊鏈技術，將信息的加密權交還給患者，只有患者才可以解密自己的數(shù)據(jù)，基本上可以杜絕醫(yī)療機構泄露患者信息的可能，減少數(shù)據(jù)泄露風險。

Amrita可以讓用戶選擇將醫(yī)療信息存儲在去中心化數(shù)據(jù)存儲空間中（ipfs 系統(tǒng)），從而提供一個可以避免中心化儲存單點失敗的風險。另外，Amrita 平臺上會有身份認證管理系統(tǒng)，只有經(jīng)過認證的醫(yī)護人員才有權限生成他人的醫(yī)療記錄，通過區(qū)塊鏈進行驗證，進一步提升生成的醫(yī)療數(shù)據(jù)的可靠性。醫(yī)療服務提供者若想要查看他人的醫(yī)療信息，也需要經(jīng)過認證及授權，才可以查看。

2. 靈活的資源匹配及成本優(yōu)勢

Amrita 倡導開放式平臺，通過區(qū)塊鏈實現(xiàn)各種去中心化平臺的資源導入。比如存儲上，直接對接去中心化的存儲平臺（比如 ipfs）及去中心化算力平臺（Golem、iExec 等）。這些平臺的對接給用戶提供多樣選擇，可以在選擇系統(tǒng)的支持資源的時候，配置這些去中心化的資源，從整體上降低資源使用的成本。由于去中心化平臺基本上是在使用網(wǎng)絡參與者的共享資源，因此，在整體成本上相對于中心化平臺有比較大優(yōu)勢。

3. 便捷及數(shù)據(jù)互通性

Amrita 是基于區(qū)塊鏈的公鏈平臺，因此一開始就具有全球性，在數(shù)據(jù)存儲、交換、處理上，都在全球的網(wǎng)絡中進行。用戶只要有網(wǎng)絡連接，就可以非常便利的登陸和訪問。另外由于在平臺上醫(yī)療數(shù)據(jù)使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，因此具有良好的互通性，醫(yī)療機構分散管理和數(shù)據(jù)孤島問題也得到很好的解決，使得醫(yī)療數(shù)據(jù)可以得到有效的流通和交換。

4. 人工智能應用的多樣性及無限擴展的計算能力

由于 Amrita 提供了一個有競爭力的醫(yī)療數(shù)據(jù)人工智能應用的市場，另外也對接多個算力平臺，因此其計算能力及算法進化能力遠遠大于任意一家醫(yī)療機構。而且通過我們引進的代幣激勵及競爭機制，使得優(yōu)秀的應用算法能通過競爭排名及市場的力量脫穎而出。相信隨著網(wǎng)絡的不斷成長，會有越來越多的人工智能應用在 Amrita 平臺上大展身手。

技術細節(jié)

1. 平臺架構

Amrita 旨在打造一個醫(yī)療數(shù)據(jù)分享、交換及對接算力資源、醫(yī)療人工智能應用的區(qū)塊鏈平臺。由于平臺的各個模塊都已有了成熟的解決方案，我們會充分利用市場現(xiàn)有的公有鏈及去中心化平臺的資源，打造一個連接各個功能模塊的網(wǎng)絡，具體而言分為三個層面：第一個是共識層（核心層），作為核心的任務調配、支付結算及存儲和算力連接的最核心部件；第二層是應用層，用于對接基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用和人工智能應用的接口，由共識層的區(qū)塊鏈協(xié)議協(xié)調控制和完成與其它模塊的交互；第三層是支持層主要包括算力支持和數(shù)據(jù)支持兩個子模塊，算力支持子模塊允許用戶對算力在平臺上進行共享或購買以達支持應用層的需求，數(shù)據(jù)支持子模塊主要是醫(yī)療數(shù)據(jù)的儲存，同時也可以通過共識層實現(xiàn)與其他用戶或應用的交互與交易。

第一層 核心層（區(qū)塊鏈層）

區(qū)塊鏈技術是通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸價值的一種手段，無需中間人（如銀行或支付處理器）即可實現(xiàn)點對點的數(shù)據(jù)交互。它使用分布式賬本，在社區(qū)內(nèi)達成共識，受到社區(qū)的監(jiān)督。智能合約是在區(qū)塊鏈上運行的自我執(zhí)行的邏輯塊。智能合約中包含了雙方約定的若干時間邏輯，當合同規(guī)定的條件滿足時，合同自動執(zhí)行。

核心層提供包括連接、管理及協(xié)調數(shù)據(jù)層和應用層所有核心功能；實現(xiàn)對支持層及應用層各種直接或間接交互的支持。比如面向數(shù)據(jù)支持模塊的脫敏醫(yī)療數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)支持模塊連接到人工智能或大數(shù)據(jù)應用的任務和數(shù)據(jù)分配等；核心層也可以實現(xiàn)連接支持層中算力支持資源、數(shù)據(jù)支持模塊與應用層的交互。核心層以區(qū)塊鏈為動力，以區(qū)塊鏈中心存儲的信息為基礎，通過與 Amrita 核心層的鏈接來執(zhí)行數(shù)據(jù)的輸入 / 輸出功能以及各層級復雜交易的管理。由于以太坊 （Ethereum） 現(xiàn)在具有最大的社區(qū)生態(tài)和成熟的開發(fā)社區(qū)，我們優(yōu)先支持以太坊系統(tǒng)，未來還將擴展對其他成熟區(qū)塊鏈社區(qū)的支持。

在內(nèi)部，服務層可以分為以以太坊虛擬機 （EVM） 為基礎的智能合約和連接應用層與核心層的部分。智能合約包括含有 AMN 代幣信息的賬戶信息以及核心層的醫(yī)療數(shù)據(jù)的鏈接等。

由于現(xiàn)在以太坊的處理吞吐量仍不足 （ 大概是 15 tps 的吞吐能力 ），鏈上交易執(zhí)行成本相對較高，我們前期只會將平臺核心的部分 （ 比如支付、結算 ） 部署在公鏈上。隨著以太坊擴展性提升 （ 比如預計的 Plasma、分片的部署及將來向 PoS 轉變 ），以太坊的吞吐量會增加，我們會把更多的功能模塊遷移到鏈上執(zhí)行。而最終，系統(tǒng)將會部署在跨鏈平臺上 （Cosmos、Polkadot），實現(xiàn)對多個區(qū)塊鏈平臺的支持，進一步提升 Amrita 的處理能力。

第二層 支持層

支持層提供平臺運行所需的支持原料，包含數(shù)據(jù)支持子模塊與算力支持子模塊兩個部分，雖然數(shù)據(jù)與算力都在這一層中，但各個子模塊都可以通過共識層完成子模塊內(nèi)部的資源共享交互。比如個體用戶可以直接在數(shù)據(jù)支持子模塊內(nèi)完成數(shù)據(jù)的交換與分享，也可以在算力支持子模塊中實現(xiàn)算力資源的共享與交易。與此同時，在共識層的支持下，數(shù)據(jù)支持和算力支持兩個子模塊也可以完成對應用層中大數(shù)據(jù)應用與人工智能應用的對接，實現(xiàn)諸如大數(shù)據(jù)醫(yī)學影像診斷分析、DNA 折疊、新藥研發(fā)等應用。

本平臺的數(shù)據(jù)支持子模塊將可以支持成熟的云存儲解決方案，如亞馬遜 S3，微軟 Azure，以及具有某些優(yōu)質特性的分布式解決方案如 BigChainDB， Ocean，IPFS，Maidsafe， Sia，Storj 等。

數(shù)據(jù)支持子模塊

數(shù)據(jù)支持子模塊使用 Amrita 醫(yī)療數(shù)據(jù)網(wǎng)絡中的最新加密技術來保護數(shù)據(jù)。因為尤其在早期可以存儲在區(qū)塊鏈上的數(shù)據(jù)非常有限，所以需要額外的空間來支持醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲。在 Amrita 平臺中生成并傳送的醫(yī)療數(shù)據(jù)將會通過 Amrita SDK 加密后再傳送，數(shù)據(jù)的授權也都需要經(jīng)過完整的驗證，這就使得除了擁有解密數(shù)據(jù)密鑰的數(shù)據(jù)持有者本人外，任何他人未經(jīng)授權將無法獲取原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)支持子模塊在完成安全授權后也可以通過 Amrita 的共識層協(xié)調進行允許各模塊及應用層的人工智能應用調用。

本平臺提供了一種完全不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫式的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲、訪問和貨幣化交易方法，醫(yī)療數(shù)據(jù)以加密形式以可選的方式保存在中心化或分布式存儲層中。系統(tǒng)的目標并不是取代現(xiàn)有的電子病歷、醫(yī)療數(shù)據(jù)系統(tǒng)，而是將傳統(tǒng)的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行更好的整合和利用，并為數(shù)據(jù)的所有者以及具有挖掘數(shù)據(jù)價值的人提供了一個可信的，匿名化的交互平臺。一方面單一病人可以通過去隱私的分享自己的數(shù)據(jù)換取代幣（token），從而可以購買與自身數(shù)據(jù)有關的基于人工智能應用的最先進研究成果，以便于更好地治病。另一方面，由于眾多個體的參與以及數(shù)據(jù)的共享，也為基于數(shù)據(jù)的各種人工智能應用提供基礎素材，有利于開發(fā)出更好的智能算法和智能應用。最終來源于病人的數(shù)據(jù)將為疾病的治療以及同類疾病的研究提供巨大的價值。

在功能上，數(shù)據(jù)支持子模塊主要提供以下核心功能

（1） 提供獲取和收集數(shù)據(jù)的容器，為應用層及算力子模塊提供支撐；

（2） 對存儲的數(shù)據(jù)進行有效的劃分，歸類以及整合，從而提升數(shù)據(jù)使用的效率；

（3） 完整的數(shù)據(jù)訪問流程，提供不同級別的數(shù)據(jù)訪問和使用授權；

（4） 通過共識層的協(xié)調，實現(xiàn)數(shù)據(jù)擁有者的安全共享與數(shù)據(jù)使用權的交易。

算力支持子模塊

算力支持子模塊為 Amrita 醫(yī)療數(shù)據(jù)平臺提供算力資源的支持，并通過共識層的協(xié)調可實現(xiàn)算力資源的有效分享和使用?；趨^(qū)塊鏈技術的平臺在進行數(shù)據(jù)加密解密，以及人工智能運算的過程中需要大量的算力資源，而所有參與在平臺中的用戶也可以貢獻自己的分布式算力。算力支持子模塊一方面可結合數(shù)據(jù)支持子模塊為應用層的人工智能算法和應用提供支持，另一方面也可以為所有不同層級的用戶提供算力資源的交互。同數(shù)據(jù)支持子模塊一樣，算力支持子模塊也允許用戶自由地選擇中心化的云計算算力資源（如 AWS，阿里云等）或者分布式的算力資源（如 Golem， iExec 等）完成相應的需求。

第三層 應用層 - 人工智能算法和人工智能應用層

醫(yī)療數(shù)據(jù)分析挖掘在充分的數(shù)據(jù)儲備和強大的算力資源支持下仍然需要優(yōu)秀的人工智能算法和最有價值的人工智能應用支持才可發(fā)揮出最大的效用為醫(yī)療市場做出貢獻。Amrita 旨在建立一個開放的資源整合平臺，同時支持中心化及分布式的存儲、算力資源，通過成熟的共識層的連接與協(xié)調，實現(xiàn)不同的算力平臺，個體與大型醫(yī)療數(shù)據(jù)提供者支持下的人工智能算法和應用交互，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)和算力資源及基于人工智能的各類應用對接，最終為醫(yī)療數(shù)據(jù)分析、分享創(chuàng)造環(huán)境，使得這些具有重大價值的醫(yī)療數(shù)據(jù)、算力資源可以最大化利用，以使得基于醫(yī)療數(shù)據(jù)的人工智能應用更快更好地造福人類。

Amrita 應用層是在本平臺上進行醫(yī)療信息數(shù)據(jù)管理和利用的所有應用程序的統(tǒng)稱。形態(tài)上來講，它支持移動端和 Web 端環(huán)境下的所有應用程序。這些應用可以通過共識層訪問平臺中的數(shù)據(jù)及算力資源。利用即將提供的 SDK 可以使應用程序的開發(fā)變得更加輕松快捷，這樣可以方便地開發(fā)用以連接 Amrita 平臺的應用程序。即使不使用 SDK，如果遵循即將發(fā)布的 API 和開發(fā)協(xié)議，也可以開發(fā)連接到 Amrita 平臺的各類應用。 除了允許各類應用開發(fā)者的參與，Amrita 也會率先開放和提供一系列已經(jīng)獲得業(yè)界認同的優(yōu)秀人工智能應用程序為用戶服務也為其他的開發(fā)者提供參考。更多基于 Amrita 開發(fā)的一些應用和服務示例將在后面章節(jié)詳細說明。

世界各地的數(shù)據(jù)科學家及應用團隊，都可以接入 Amrita 的平臺，通過他們優(yōu)秀的算法及應用服務，對醫(yī)療數(shù)據(jù)做加工，為服務請求者提供服務。在平臺的早期階段，我們會優(yōu)先支持中心化的應用，比如我們已經(jīng)簽署合作的部署在亞馬遜上的醫(yī)學影像分析的平臺，逐漸地我們會支持去中心化算力平臺（iExec、Golem）及去中心化人工智能市場（如 SingularityNet）。

Amrita 平臺主要有三種信息類型：Amrita 代幣信息、個人信息和醫(yī)療信息。雖然將所有信息都存儲在區(qū)塊鏈上的方法最為理想，但是由于成本、存儲空間和性能等現(xiàn)實因素的限制，將最大限度的減少直接存儲在區(qū)塊鏈上的信息量，占用較大存儲空間的個人信息和醫(yī)療信息將以加密的形式存儲在區(qū)塊鏈外部 ， 使用亞馬遜中心化的儲存或者去中心化的儲存（IPFS 文件系統(tǒng)、Maidsafe、Storj 等）。

2. Amrita 的擴展性 - 應用層人工智能網(wǎng)絡

Amrita 的擴展性來自于豐富的應用層提供的對外人工智能應用及各類人工智能服務提供商的廣泛接口。在實現(xiàn)應用層智能算法及智能應用的過程，系統(tǒng)將以點對點的方式組織，其節(jié)點稱為網(wǎng)絡參與者。這種架構可以保持了支持層中的數(shù)據(jù)及算力子模塊、應用層及與共識層的相互獨立，并使得向網(wǎng)絡添加新的數(shù)據(jù)解決方案和人工智能服務變得非常簡便快捷。下圖是系統(tǒng)的概括圖：

服務提供者是在節(jié)點上運行的軟件過程以及相應的區(qū)塊鏈客戶端。面向區(qū)塊鏈的API 將服務提供者鏈接到區(qū)塊鏈，以及一個面向人工智能的接口，以便與網(wǎng)絡上的其他服務商進行互操作。加入 Amrita 只需要很少的工作；開發(fā)人員只需要通過這些接口，就可以為許多流行的人工智能技術和框架提供標準實現(xiàn)。系統(tǒng)還將為有興趣將其現(xiàn)有軟件部署到 Amrita 上的研究人員和公司提供詳細的文檔和教程，并且歡迎各開發(fā)人員與 Amrita 一起合作將最先進的人工智能技術提供給 Amrita 的用戶。

2.1 服務參與節(jié)點和網(wǎng)絡

本系統(tǒng)中服務參與節(jié)點的設計包含了面向區(qū)塊鏈的 API。這使我們可以實現(xiàn)對不同區(qū)塊鏈系統(tǒng)的支持，進一步提升系統(tǒng)的擴展性（scalability），未來從以太坊擴展到其他公鏈會非常平滑。Amrita 的初始實施基于以太坊，但將來可以實現(xiàn)靈活切換。區(qū)塊鏈 API 使服務參與節(jié)點能夠加入網(wǎng)絡，離開網(wǎng)絡，宣傳自己的服務，尋找服務提供商，以及協(xié)商合作關系。Amrita 還將為服務參與節(jié)點部署智能合約，其中包括其公鑰、代幣賬戶和服務能力描述。每個服務參與點都將有相應的服務標準合約，并保存在自己的智能合約中，并且在網(wǎng)絡中實時更新。如上所述，一些服務參與節(jié)點將向客戶提供服務，充當其他代理商的客戶。當這些服務參與節(jié)點加入網(wǎng)絡時，他們將通過瀏覽他們的廣告來搜索合適的服務提供商。

2.2 提供數(shù)據(jù)及人工智能服務

服務參與節(jié)點負責廣告其服務，包括如何向客戶收費，如何接受數(shù)據(jù)（文件格式，存儲位置，協(xié)議等）以及如何提供結果。還應該盡最大努力使網(wǎng)絡知曉它目前是否可以提供服務。在任何時刻，限于存儲和資源以及運算能力的有限性，個別服務參與節(jié)點都有可能無法真正執(zhí)行服務。它可能沒有計算或存儲資源，它可能無法連接到它所需的特定資源，或者可能需要另一個服務參與節(jié)點來提供一個特定的子服務。任何工作報價都以價格建議和服務準備狀態(tài)形式提出。代理商可以同意定價建議或者進一步議價。服務參與節(jié)點也可以在其廣告中聲明價格，服務內(nèi)容還可能包括數(shù)據(jù)傳遞的首選機制等談判內(nèi)容。一旦邀約被約定，它將作為合同被添加到區(qū)塊鏈中，并且鏈接到托管賬戶（可以指定一個服務參與節(jié)點作為仲裁方）。一旦工作完成，客戶已經(jīng)獲得了結果，代管賬戶將資金轉交給執(zhí)行服務的服務參與節(jié)點。每項工作完成后，客戶也可以評估服務提供者。服務評級是公開的，并存儲在代理智能合約中，以供潛在客戶和合作伙伴查詢。網(wǎng)絡協(xié)議獨立于數(shù)據(jù)儲存的選擇，存儲解決方案選擇權屬于服務參與方。這使得平臺可以支持成熟的基于云的解決方案，如亞馬遜 S3，以及像BigChainDB，Ocean，IPFS，Maidsafe，Storj 等分布式儲存方案。

2.3 多服務節(jié)點協(xié)同

隨著網(wǎng)絡平臺的逐漸成熟，Amrita 將鼓勵服務參與方節(jié)點進行更加復雜的交互以獲取及提供更好的服務，服務節(jié)點還可以將其服務分包給其他服務節(jié)點。一個服務參與方節(jié)點可以從其他服務參與方節(jié)點獲取硬件、數(shù)據(jù)以及人工智能應用服務。當服務節(jié)點提供特定服務時，如果需要與該服務相關子任務的合作伙伴，它將搜索現(xiàn)有的廣告并選擇潛在的合作伙伴。如果找不到合作伙伴提供需要的服務，則不能接受該服務的工作機會。由于每個服務參與方節(jié)點都管理自己的供應商關系，網(wǎng)絡允許非常復雜的協(xié)作安排。但是，從用戶的角度來看，這一切都是在幕后透明進行的。

AMN 代幣

1. 為什么需要 AMN 代幣

Amrita Network 為了創(chuàng)建一個豐富的生態(tài)，激勵各個參與方，確保網(wǎng)絡能自主演變成一個全球性的醫(yī)療數(shù)據(jù)和人工智能市場，我們需要為 Amrita Network 創(chuàng)建一個原生代幣 Amrita Network Token （AMN） ，具體來說 AMN 具有以下的使用功能：從生態(tài)需求來看，體現(xiàn)在以下幾點：

（1） 通用代幣：AMN 是 Amrita 網(wǎng)絡上的通用代幣，將來的生態(tài)參與者需要通過AMN 作為支付手段，服務提供方需要通過 AMN 作為服務的保證金支付，進入 Amrita 的生態(tài)體系。

主要支付功能體現(xiàn)在以下幾方面：

·任務請求方需要針對的任務向服務方通過 AMN 做支付 ;

·服務商在參與某些高價值任務招投標時，需要通過 AMN 支付保證金 ;

·醫(yī)療數(shù)據(jù)的買方向醫(yī)療數(shù)據(jù)的賣方需要通過 AMN 對數(shù)據(jù)交易做支付 ;

·其它的服務交易所涉及的支付。

（2） 微小服務及支付需求：Amrita Network 的用戶千千萬萬，而且分布在全球各個地方，因此，一個可以通過區(qū)塊鏈實現(xiàn)的代幣，可以極大減少網(wǎng)絡和區(qū)域交易摩擦，實現(xiàn)大規(guī)模微小交易服務。

（3） 應用幣的錨定幣：將來隨著 Amrita 網(wǎng)絡的逐漸成熟和應用的豐富，我們將會允許不同的應用開發(fā)商基于自己的需求及業(yè)務模式，在 Amrita 平臺上發(fā)行應用幣。所有基于 Amrita Network 產(chǎn)生的應用幣發(fā)生的手續(xù)費，會在AMN 持有人中分配。

（4） 治理功能：在網(wǎng)絡成熟之后，社區(qū)治理會逐漸過度到 DAO （ 分布式自治組織 ） ，完全在區(qū)塊鏈上實現(xiàn) AMN 代幣持有人管理和維護網(wǎng)絡更新。

2. AMN 代幣發(fā)行政策

Amrita Network Token （AMN）

總量幣數(shù)：10 億

小數(shù)點：18 位

3. 募資用途

項目的資金只用于 Amrita 網(wǎng)絡的開發(fā)和推動其向有益方向發(fā)展，募集額度會影響資金的分配及使用狀況，然而 AMN 代幣儲備及交易機制將確保項目按照我們最初設定的目標穩(wěn)步前進。

應用前景與市場機會

1 Amrita Network 服務及應用領域

（1） 人工智能應用市場對接

鑒于全球醫(yī)療人才的緊缺，及醫(yī)療資源匹配的不平衡，缺乏標準化、可靠且充足的醫(yī)療數(shù)據(jù)是限制人工智能發(fā)展的重要瓶頸。Amrita 平臺實現(xiàn)了醫(yī)療數(shù)據(jù)的標準化及提供了人工智能研究重要的基礎，將大大提高人工智能的發(fā)展。在 Amrita 的生態(tài)系統(tǒng)中，最優(yōu)算力及算法的提供者將獲得 AMN 代幣作為回報。

（2） 臨床研究、醫(yī)藥研究及新藥試驗跟蹤

Amrita 將連接研究機構、藥廠及愿意共享其健康數(shù)據(jù)的用戶，為臨床研究提供便利。用戶將會提供給研究者可靠的、有依據(jù)的健康信息。作為回報，參與者將通過AMN 代幣中得到回報。Amrita 平臺建立臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，為臨床各項治療、醫(yī)護提供參考意見。通過 Amrita 平臺，部分新藥的實驗樣本可擴大到全世界，完善樣本取樣群體，為醫(yī)藥研究測試后評估等提供參考意見。

（3） 個人健康信息管理及診斷

Amrita 平臺通過集成不同個體的體檢、醫(yī)療、護養(yǎng)等機構的大數(shù)據(jù)，動態(tài)管理個人的健康信息，形成個人健康檔案，同時根據(jù)輸入信息的變動，及時利用平臺計算能力，更新健康檔案，同時對病癥進行預防和診斷，形成個人健康信息及電子病歷。

（4） 保險費用計算和自動理賠系統(tǒng)

在使用者允許的情況下，Amrita 平臺可為醫(yī)療保險機構提供使用者的健康信息，利用平臺計算能力快速確定保費，同時利用智能合約處理保險賠付等問題。

（5） 遠程醫(yī)療及治療

遠程醫(yī)療是一項醫(yī)生與患者使用網(wǎng)絡連接的在線咨詢，Amrita 不僅提供了這種既定的和成功的咨詢形式，而且可以讓醫(yī)生與他們進行互動交流，以適應醫(yī)生的需求。 患者可以授權醫(yī)生訪問他們的健康記錄，同時付給 AMN 給醫(yī)生作為服務的回報。Amrita 連接患者和遠程醫(yī)療服務提供者，患者通過授權醫(yī)生訪問自己的健康記錄并授予 AMN 代幣實現(xiàn)遠程醫(yī)療服務的實現(xiàn)。

（6） 醫(yī)療糾紛可追溯性查詢

通過對 Amrita 網(wǎng)絡的醫(yī)療信息查詢，醫(yī)療管理者可以對醫(yī)療服務的完整過程進行監(jiān)控和質量控制，并回溯調查醫(yī)療糾紛。

（7） 社交網(wǎng)絡服務

對于平臺內(nèi)的慢性疾病患者，可通過平臺搜索同類患者，大家可以通過社群共同勉勵，分享經(jīng)驗，提高社群內(nèi)病人的關懷度。

（8） 醫(yī)養(yǎng)大數(shù)據(jù)信息指導

人口老齡化的腳步已經(jīng)迫近，醫(yī)養(yǎng)大數(shù)據(jù)可在 Amrita 平臺上提供給養(yǎng)老機構，讓養(yǎng)老金實行細致養(yǎng)老，精準養(yǎng)老。

2. 市場合作機會

2.1 首個落地應用戰(zhàn)略合作

Amrita 將與“腦醫(yī)生”團隊深度合作，使之成為 Amrita 平臺第一個重要的落地應用。“腦醫(yī)生”團隊將幫助基金會搭建一個基于大數(shù)據(jù)和人工智能的云平臺，首先從醫(yī)學影像數(shù)據(jù)分析開始，逐漸向其它類型的數(shù)據(jù)延展（比如電子病歷數(shù)據(jù)，患者基因數(shù)據(jù)等）。具體而言，Amrita 會做任務協(xié)調，由服務請求方發(fā)起醫(yī)療影像數(shù)據(jù)分析的請求，然后 Amrita 首先將所有標準化圖像從客戶端加密上傳到 Amrita 分配好的服務提供商的系統(tǒng)進行自動結構分析，生成準確的腦區(qū)域體積和厚度。同時對原始數(shù)據(jù)進行預處理，用于后期深度學習模型的預測。最后，網(wǎng)絡向服務請求方反饋一個全面的大腦輔助診斷報告和一個人工智能報告來預測特定的疾病。

2.2 大數(shù)據(jù)分析

醫(yī)學圖像和深度學習的結合需要大量的標記和高質量的數(shù)據(jù)。“腦醫(yī)生”的大數(shù)據(jù)來自中國的一些頂級醫(yī)院，他們已經(jīng)獲得了數(shù)萬例標準醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，包括阿爾茨海默病、帕金森病、白質病變等。該數(shù)據(jù)庫每天都在增加。所有的大腦高質量影像數(shù)據(jù)依據(jù)國際通用標準建立，具有相同的掃描參數(shù)（例如序列，層厚及分辨率等）以確保醫(yī)療數(shù)據(jù)的高標準。此外，所有的數(shù)據(jù)都包括重要的臨床信息，有助于進行多模態(tài)的人工智能數(shù)據(jù)分析。“腦醫(yī)生”用于產(chǎn)品的數(shù)據(jù)集完全匿名，沒有任何標識信息。

2.3 腦醫(yī)生系統(tǒng)與分布式算力市場云計算架構

腦醫(yī)生系統(tǒng)將在 Amrita 網(wǎng)絡上部署，首先支付及任務分配會在區(qū)塊鏈上通過智能合約實現(xiàn)，而后將儲存層逐漸遷移到分布式儲存平臺，另外算力市場也逐漸從亞馬遜及騰訊等中心化算力平臺遷移到去中心化算力平臺（如 iExec 或者 Golem）。服務請求方可以在網(wǎng)頁端訪問和操作腦醫(yī)生系統(tǒng)，并調用 “腦醫(yī)生”的應用程序和數(shù)據(jù)。

2.4 深度學習架構

腦醫(yī)生人工智能系統(tǒng)需要處理 3D MRI 圖像，因此采用了 3D 卷積體系結構。與 2D 體系結構相比，3D 卷積體系結構能夠在兩個連續(xù)切片之間獲取空間信息，有助于解決影像數(shù)據(jù)的連貫性，與臨床實踐更為接近。然而，增加一個維度意味著更多的訓練參數(shù)，這進一步需要更多的訓練實例。腦醫(yī)生的深度學習算法引入了一種自動編碼器，它是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠產(chǎn)生與輸入相同的輸出，以降低原始MRI 圖像的維度和捕獲有用特征。自動編碼器由兩部分組成，即編碼器和解碼器。編碼器將原始輸入的 MRI 圖像映射到具有比原始輸入低的維度的隱藏特征，而解碼器將這些特征映射回輸入圖像。提取的特征被送到另一個稱為分類網(wǎng)絡的神經(jīng)網(wǎng)絡，輸出患者具有 AD 的概率。圖 14 顯示了自動編碼器和分類網(wǎng)絡的詳細結構。

腦醫(yī)生系統(tǒng)采用的 3D CNN 深度學習算法，其包括自動編碼器（Autoencoder）和分類網(wǎng)絡（Classification）的體系結構。自動解碼包括兩個方面，編碼和解碼。圖像特征的提取從編碼其中獲取，并作為輸入端進入分類網(wǎng)絡。

腦醫(yī)生的深度學習算法可以取得優(yōu)秀的診斷結果，在區(qū)分 AD 患者和正常人的分類上達到了 88% 的特異性，80% 的靈敏度和 85％的平均準確率。其研究成果被2018 年國際核磁共振協(xié)會收錄并發(fā)表。

2.5 更多臨床應用場景

近年來，越來越多的研究側重于深度學習及其在醫(yī)學影像中的使用，包括分類、檢測、分割和配準等幾個醫(yī)學領域。對于分類，圖像分類和對象 / 病灶分類是基于MRI 圖像的醫(yī)療用途中最常見的類型。在所有發(fā)表的論文中，大多數(shù)使用 CNN 來訓練他們自己的模型，根據(jù)不同的研究，準確率在 60％到 90%。與無監(jiān)督體系結構，CNN 通常被認為是目前標準的疾病分類檢測技術，分割和配準也很大程度上取決于CNN 的架構，深度學習算法大大提高了醫(yī)療數(shù)據(jù)的信息提取和解讀，大幅提高了對疾病診斷的準確性和實現(xiàn)了對疾病進程和療效評估的預測。Amrita Network 的首要臨床應用關注中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病，將在多種臨床應用場景上實現(xiàn)突破，解決臨床問題。

阿爾茲海默癥和認知障礙

阿爾茨海默病 （AD），是一種慢性神經(jīng)退行性疾病，可以緩慢地破壞人類的腦細胞，最終導致人類記憶力的喪失和處理最簡單日常任務的能力。在中國，阿爾茲海默病患者平均每人年花費為 13.2 萬元；其中年直接醫(yī)療費用人均 4.0 萬元，年直接非醫(yī)療費用人均 2.4 萬元，年間接費用人均 9.5 萬元。中國阿爾茲海默病患者總花費超過11562.4 億元人民幣。傳統(tǒng)的 AD 診斷嚴重依賴于放射科醫(yī)生和神經(jīng)科醫(yī)生的檢查。

因此，大部分患者處于 AD 后期才有明確診斷。一般情況下，AD 在正常和輕度認知障礙 （MCI） 期間的早期篩選和分類是困難的，MCI 是及時干預和延遲疾病過程的關鍵時期。

帕金森病

帕金森病 （PD） 主要影響運動系統(tǒng)，是一種中樞神經(jīng)系統(tǒng)的長期退行性疾病?；谌斯ぶ悄芩惴ǖ脑\斷平臺可以通過精確計算大腦各個區(qū)域結構數(shù)據(jù)達到早期診斷帕金森疾病并評估治療的療效。

自閉癥 （Autism）/ 注意力障礙 （ADHD）

自閉癥是一種神經(jīng)發(fā)育障礙，導致社會交往和交流的普遍異常，重復行為和限制性興趣。注意缺陷 / 多動障礙 （ADHD） 是最常見的兒童心理障礙之一。注意力缺陷多動障礙始于兒童時期，隨后可能表現(xiàn)為終生癥狀，包括注意力不集中，運動過度活躍或躁動不安，沖動控制能力差。因此，有越來越多的科研機構開發(fā)系統(tǒng)探索如何檢測大腦結構的細微變化并預測這些疾病。

腦血管疾病

除了 MRI 圖像之外，深度學習還可用于包括 CT 和 X 射線在內(nèi)的其它醫(yī)學圖像。在 CT 方面，深度學習算法可以早期診斷腦卒中及評估預后，有助于臨床醫(yī)生制定有針對性的診療計劃和改善中風的病人管理 （ 圖 15）。

以 Amrita Network 為基礎的醫(yī)療人工智能生態(tài)通過與“腦醫(yī)生”系統(tǒng)的整合，實現(xiàn)了對多種中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷的突破，比如系統(tǒng)實現(xiàn)自動預測 AD 患者的準確率高達 85％，對 PD 患者的診斷準確率超過 80%，對 Autism 的診斷準確率超過88%，對腦卒中的診斷準確率超過 90%。所有這些數(shù)據(jù)都大大超越經(jīng)過專業(yè)訓練的醫(yī)生的準確率。

開發(fā)路徑

Amrita Network 是一個基于區(qū)塊鏈的分布式的醫(yī)療數(shù)據(jù)儲存、交換及醫(yī)療人工智能應用網(wǎng)絡，通過同態(tài)加密技術及區(qū)塊鏈技術，建立一個全球化的分布式醫(yī)療數(shù)據(jù)共享網(wǎng)絡及醫(yī)療人工智能算法的交易市場，使得全球的醫(yī)療數(shù)據(jù)得以更好的共享、發(fā)掘、分析和處理，加快新藥研究、疾病診斷，推動全球醫(yī)療事業(yè)的進步。

Amrita Network 開發(fā)路徑分幾個階段：

前期準備階段 （2016 年 6 月 - 2017 年 1 月 ）：通過“腦醫(yī)生”項目，團隊初步形成底層技術積累，并且建立了“腦醫(yī)生”的醫(yī)療影像人工智能算法和大數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡，已經(jīng)形成數(shù)萬例標準醫(yī)學影像數(shù)據(jù)。與全球的研究機構已經(jīng)達成初步合作，與國內(nèi)多個甲級醫(yī)院展開落地合作，醫(yī)療影像人工智能分析網(wǎng)絡將成為 AmritaNetwork 的第一個落地應用。

區(qū)塊鏈籌備、代幣私募及公募階段 （2017 年 2 月 -2018 年 5 月 ）：初定完成私募及公募并上交易所交易。

單細胞時代 （2018 年 5 月 -2018 年 10 月 ）：Amrita 網(wǎng)絡的 Beta 主網(wǎng)絡開發(fā)及運行。共識層建立在以太坊上，可以實現(xiàn)部分去中心化的功能 （ 比如連接去中心化的存儲 （IPFS，Storj， Maidsafe 等 ） 及去中心化的算力平臺 （iExec、Golem），實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的初步共享、分析及人工智能挖掘。落地應用上，初步實現(xiàn)人腦醫(yī)療MRI 及其它類型的掃描數(shù)據(jù)的提交、共享及交換，另外通過人工智能算法對人腦的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)做深度分析并反饋結果，與“腦醫(yī)生”的神經(jīng)網(wǎng)絡做深度對接。

多細胞時代 （2019 年 ）：徹底在醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲、計算力、算法提供上去中心化，充分建立一個多方參與的良性生態(tài)。實現(xiàn)多樣醫(yī)療數(shù)據(jù)的大規(guī)模對接，并逐步實現(xiàn)算法及算力市場的開放。

哺乳動物時代 （2020）：基礎協(xié)議全面去中心化，Amrita 將全球生態(tài)參與提高到更高高度，生態(tài)延伸到全球 200 個國家，實現(xiàn)多種醫(yī)療數(shù)據(jù)的支持及多樣化人工智能算法。

智人時代 （2021+）：完全實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的提供、管理、共享及分析，建立完善的人工智能算法及算力市場，使 Amrita 成為全球最大的醫(yī)療數(shù)據(jù)的分享、交易、分析的人工智能網(wǎng)絡。社區(qū)治理由前期基金會主導轉為 Amrita 的 DAO 主導，通過持幣人投票參與管理和社區(qū)生態(tài)發(fā)展。