翻译：弗格森 刘小芹

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　　【新智元导读】 DeepMind 不能光靠打游戏获取关注度来过日子，能否持续发展，医疗项目是非常关键。医疗最麻烦的就是数据隐私问题，从本文看来，他们是想用区块链机制来解决，并且在2017年年中就会推出相应技术——“可验证的数据审计” （Verifiable Data Audit），本文带来这一技术的详细介绍。在医疗领域的落地中，DeepMind 能否再造“AlphaGo奇迹”？

　　2016年7月，立志要在智能医疗上发力的 DeepMind 首次将机器学习用于纯粹医疗研究。——NHS 的 Moorfields眼科医院将向 DeepMind 提供100万份匿名的眼球扫描资料，后者被用来对机器学习算法进行训练，以便更好地发现湿性年龄相关黄斑变性以及糖尿病视网膜病变等眼疾的早期迹象。

　　半年过去，DeepMind发现：“监管上的创新与技术上的创新同等重要”，因为在医疗领域，数据隐私和安全的重要性是怎么强调都不为过的。为了保证能获得足够多的数据进行技术研发，DeepMind从区块链的机制获得启发，提出了“可验证的数据审计” （Verifiable Data Audit）的项目，并计划在今年年中的时候发布，对接合作医院。

　　“可验证的数据审计” 是什么？工作原理是怎样的？能带来什么影响？下文这篇DeepMind的官网文章进行了深入的介绍：

　　数据可以成为社会进步的强大驱动力量，帮助我们最重要的机构提高服务社会的能力。随着城市、医院和交通系统都找到了新的方法从数据中理解大众的需求，他们也正在发掘出新的机会，来改变工作方式，为更好的未来找到更多令人兴奋的创意。

　　只有获得社会的信任和信心，数据才能够造福社会，在这一点上，我们都面临一个艰巨的挑战。现在，你可以用数据来做各种各样的事，人们可能不仅会问到底是谁持有这些信息，或者这些数据是不是得到保密，他们还想得到更进一步的保证，那就是——这些数据会被用来干什么？

　　在这种背景下，（数据的）可审计性（auditability）成为了一个越来越重要的品性。任何精心制造的数字化工具都应该记录自己是如何使用数据的，并且在面对质疑时，要能够展示和合理化这些记录。

　　我们把这种审计的过程做得越强大、越稳当，那么，关于数据在实践中是如何被使用的这件事，我们就越容易在公众中建立起真正的信任。

　　想象一下，如果有这样一种服务，关于每一个人的数据的使用情况，它都能提供数学上精确的保证，剔除掉任何伪造或遗漏的可能性。

　　想象一下，该系统的内部工作能够被实时检查，以确保数据只能按照既定的目的进行使用。

　　想象一下，支持这种功能的基础设施可以作为开源项目免费提供，因此世界上任何组织都可以开发自己的版本的工具，只要他们想。

　　这一项目的名称是“可验证的数据审计” （Verifiable Data Audit），我们真的很兴奋，可以在这跟大家分享我们的计划中的更多细节。

　　DeepMind Health 可验证的数据审计揭秘

　　在今年年中，我们将开始为DeepMind Health建立可验证数据审计工具，我们致力于为医疗服务提供可帮助临床医生预测，诊断和预防严重疾病的技术 ，这是DeepMind 部署为社会造福的技术的一个关键任务。

　　鉴于健康数据的敏感性，我们一直认为，我们在监管上也应该像在技术上一样追求创新。我们已经邀请外部人士对 DeepMind Health进行额外监督，我们任命了一组未独立审核员，负责审核我们的医疗工作，完成审计，并发布年度报告及其调查结果。

　　我们把可验证数据审计工具看成是这种监督的一个强有力的补充，给予我们的合作医院一个额外的实时并且可以完全验证的机制，以检查我们是如何处理数据的。考虑到私人医疗数据的敏感性，以及每一次对数据的处理都应该获得授权，获得病人同意，我们认为这一方法在医疗中尤为有用。比如，一个拥有医疗数据的机构不能把用于提供医护的病人数据简单地用来进行研究，也不能未经许可重新调整研究数据库以进行使用。