除了在分类帐中记录每一次数据交互之外，我们还需要使用正式的方法，以及经过专家审计的代码和数据中心，以证明数据中心中的每个软件的每次数据访问都由这些日志记录。

　　我们对确保硬件的可信赖也很感兴趣——这是计算机科学领域的一个研究热点。

　　2. 不同组，不同用法

　　部署的核心将是一个接口，以允许我们的合作医院可证实、实时检查数据使用情况，我们只在经过允许的目的中使用病人数据。如果这些合作伙伴希望将这种能力扩展到其他人，例如患者或患者团体，还有复杂的设计问题需要解决。

　　日志条目的长列表对许多患者可能不是有用的，并且一些人可能更喜欢阅读统一视图或者依赖于可信的中介。同样，患者组可能没有权限查看识别的数据，这意味着允许我们的合作伙伴提供某种形式的系统信息，避免无意地揭示患者数据。 例如，是否已经在特定数据集上运行机器学习算法。

　　有关我们如何提供已验证的子集的访问或数据的概要的技术详细信息，请参阅我们的开源项目Trillian project，我们也将使用这个项目，然后这篇论文解释了其工作原理。

　　3. 分散的数据和日志没有差别

　　英国还没有一个患者识别信息数据库，因此治疗过程涉及数据在医疗提供者、IT系统，甚至患者控制的服务（如可穿戴设备）之间的传输。使这些系统可协同操作需要很多工作（我们的移动产品 Streams 是为可协同操作标准构建的），以令它们可以一起安全地工作。这些标准也包括可审计性，以避免数据在从一个系统传递到另一个系统时造成不可复制的缺陷。

　　这并不意味着像 DeepMind 这样的数据处理器可以看到来自其他系统的数据或审计日志。日志会保持分散，就像数据本身一样。审计的可相互操作性只提供额外的保证，这些数据不会被篡改，因为它们在系统之间传播。

　　这是一个重大的技术挑战，但我们认为应该是可行的。具体来说，有一个被称为 FHIR 的新的医疗可相互操作性的开放标准，可以扩展来以可行的方式包含可审计性。

　　我们希望能够在今年晚些时候实现这些计划的第一部分，并计划随时在博客上发表我们的进展和我们遇到的挑战。我们知道这非常困难，而且最艰巨的挑战并不是技术上的挑战。我们希望通过分享我们的流程和公开记录我们遇到的困难，将能够与尽可能多的人合作并获得反馈，增加这种基础设施在医疗保健领域得到更广泛使用的机会。

　　DeepMind Health 宗旨：永远跟随一线医护人员

　　DeepMind联合创始人、DeepMind Health 负责人的Mustafa Suleyman在伦敦的国王基金会（King's Fund）发表演讲。

　　2016年，DeepMind联合创始人、DeepMind Health负责人Mustafa Suleyman 在伦敦的国王基金会（King's Fund）发表演讲，表明其宗旨是“永远跟随一线医护人员”（Always be clinicians led）。NHS公共医疗数据风波时，DeepMind Health也明确自己只作为“数据处理器”。服务于医护人员而非病患，atv，或许是DeepMind这个智能医疗新玩家最大的不同。