楊紹禹 譚叢

摘? 要： 2020年初的這場新冠疫情給我國經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展造成了廣泛的影響。實時、高效、可信度較高的疫情相關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)布與共享，對及時解決此類突發(fā)公共衛(wèi)生事件造成的社會影響有著積極的意義。本文整理了疫情發(fā)生初期，信息不對稱造成的社會影響，分析了產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因。提出了一種基于區(qū)塊鏈技術(shù)的疫情數(shù)據(jù)發(fā)布與共享框架，建立網(wǎng)格化信任管理的區(qū)域性私有鏈和跨域信任傳遞的行業(yè)內(nèi)聯(lián)盟鏈結(jié)合的體系架構(gòu)。這種體系解決疫情防控工作中傳染源注冊，傳染軌跡溯源和輿情信息監(jiān)控等方面的需求，為突發(fā)公共衛(wèi)生事件提供可信的數(shù)據(jù)發(fā)布和共享方案。

關(guān)鍵詞： 區(qū)塊鏈;數(shù)據(jù)發(fā)布;數(shù)據(jù)共享;突發(fā)公共衛(wèi)生事件

中圖分類號： TP309.2? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A? ? DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.10.058

本文著錄格式：楊紹禹，譚叢. 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的突發(fā)公共衛(wèi)生事件數(shù)據(jù)發(fā)布與共享體系研究[J]. 軟件，2020，41（10）：225228

【Abstract】： In the early of 2020， the COVID-19 outbreak has brought about comprehensive impact on Chinas economic and social development. The real-time， efficient and reliable mechanism of data publishing and sharing can be used for solving the social impact caused by such public health emergency. This paper straighten out the social influence caused by information asymmetry in the early stage of the epidemic， and analyzes the reasons for this phenomenon. We propose an epidemic data publishing and sharing framework based on block-chain technology， and establish an architecture that combines the regional private chain of grid trust management and the? alliance chain of cross-domain trust. This system solves the requirement of infection source registration， infection trajectory history and public opinion information monitoring. And it provide a credible data publishing and sharing scheme for public health emergency.

【Key words】： Block-chain; Data publishing; Data sharing; Public health emergency

0? 引言

2019年與2020年新舊交替之際，神州大地被一場突如其來的疫情席卷，給國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民健康生活帶來了極大的傷害。在舉國上下團(tuán)結(jié)一致的抗疫斗爭中，疫情已經(jīng)得到了有效的控制?；厮莸饺ツ昴甑滓咔楸l(fā)之初，各種輿情數(shù)據(jù)和專業(yè)信息被忽視或誤判，還是引起了我們很多的反思。加強(qiáng)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急響應(yīng)體系建設(shè)，提高有效和專業(yè)信息的信息觸達(dá)能力，利用區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)，打通信息壁壘，建立自下而上的順暢信息通道;構(gòu)造有效信息溯源機(jī)制，消除無效或者負(fù)向輿情信息對突發(fā)事件處理造成的影響，這是擺在公共衛(wèi)生事件應(yīng)急響應(yīng)體系建設(shè)過程中亟需解決的問題。

1? 新冠疫情事件初期發(fā)展分析

此次突發(fā)公共衛(wèi)生事件相比較17年前的SARS事件，在信息披露和輿情擴(kuò)散過程中信息技術(shù)和手段的應(yīng)用都有了很大的進(jìn)步[1]。但是也暴露出一些有效信息發(fā)布失信，傳遞失靈，專業(yè)知識介入失效等問題。很多時候我們的信息手段不是應(yīng)用得太少，而是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)組織過于復(fù)雜，數(shù)據(jù)共享不充分和業(yè)務(wù)流程銜接不暢造成疫情信息縱向消息匯總無效，橫向協(xié)同效率低下的問題[2-3]。如下圖示，這是一個從2019年12月1日到武漢封城2020年1月22日之間，武漢醫(yī)療系統(tǒng)涉及疫情發(fā)展情況的信息匯總，數(shù)據(jù)來自于Github武漢新型冠狀病毒防疫信息收集平臺[4]。從這個疫情發(fā)展時間線可以看出：

1.1? 專業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)有效性反饋

在突發(fā)性強(qiáng)，擴(kuò)散范圍廣，應(yīng)急響應(yīng)時間段的重大事件面前，來自專業(yè)機(jī)構(gòu)的一線數(shù)據(jù)有效性反饋顯得格外重要。2019年12月25日已經(jīng)有醫(yī)療機(jī)構(gòu)報告有醫(yī)護(hù)人員感染病例，接下來不斷有報告醫(yī)護(hù)人員感染事件。經(jīng)過6天時間的信息上報，審核，甄別和綜合研判，31日國家衛(wèi)健委開始介入調(diào)查此事件。此次新冠疫情是突發(fā)公共衛(wèi)生事件，在疫情初期，缺乏對感染者的診斷依據(jù)和檢測方法。一線醫(yī)護(hù)人員對感染情況的判斷，需要經(jīng)過逐級上報和鑒別。期間可能還會遇到一些誤判的情況。這些都說明一線有效的數(shù)據(jù)在采集端可信機(jī)制上存在問題，很多一線上報的信息沒有得到快速有效的反饋。

1.2? 有效信息精度不夠

2019年12月1日，頂級醫(yī)學(xué)雜志《柳葉刀》就已有關(guān)于新冠病毒的論文發(fā)表，其后武漢衛(wèi)健委也做了首例感染病例信息發(fā)布。隨后在國家衛(wèi)建委專家組對病毒發(fā)現(xiàn)地-華南海鮮城進(jìn)行實地調(diào)研后，所發(fā)布信息為“未見明顯人傳人”。在之后的武漢衛(wèi)健委通報的信息中，也描述為“未見明顯人傳人”，但此時在一線醫(yī)護(hù)人員有確切人傳人案例。直到2012年1月20日，鐘南山院士通過央視確認(rèn)新冠病毒的“人傳人”特點(diǎn)，方才引起大家重視。在這個過程中，匯總信息和數(shù)據(jù)不能說匱乏，調(diào)研過程也很充分，但是過程中沒有充分綜合多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合研判，數(shù)據(jù)精度不夠。

1.3? 疫情謠言追溯和真?zhèn)伪孀R存在缺失

在中央媒體沒有發(fā)布主流信息之前，有很多的信息被辨識為謠言，包括2019年12月30日，武漢中心醫(yī)院李文亮醫(yī)生等8人所反饋的信息。在疫情爆發(fā)信息發(fā)布之后，又出現(xiàn)虛假謠言信息被盲目信任的問題，其中不乏一些具有一定公信力媒體發(fā)布的消息。這說明突發(fā)事件中，圍繞集中的信息點(diǎn)，會有大量的衍生信息被發(fā)布或轉(zhuǎn)發(fā)。對于這些信息的真?zhèn)伪孀R極為重要，尤其是在人民活動區(qū)域受限，信息采集方式單一的形勢下，更需要去偽存真，讓人民群眾對整體抗疫形勢有真實的了解。

2? 面向疫情防控的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)發(fā)布與共享體系

面對這次疫情，全國各地各界人士都積極地投入到疫情防控攻堅戰(zhàn)當(dāng)中來。大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等信息技術(shù)手段在處理此次突發(fā)公共衛(wèi)生事件當(dāng)中，發(fā)揮著重要的作用，在廣泛應(yīng)用取得了很好的效果。區(qū)塊鏈+疫情防控的應(yīng)用，諸如捐助信息存證上鏈、疫情監(jiān)測溯源平臺等相繼設(shè)計并投入應(yīng)用，有效地助攻了全國的疫情防控工作[5]。

2.1? 基于區(qū)塊鏈的疫情防控框架

區(qū)塊鏈技術(shù)能夠建立一個持久性保護(hù)，分布式和實時數(shù)據(jù)采集，開放可訪問的數(shù)據(jù)存儲平臺。區(qū)塊鏈技術(shù)使用分布式一致性協(xié)議去管理各個采集中終端的上鏈數(shù)據(jù)，使得這些數(shù)據(jù)具有較高的可靠性和安全性。經(jīng)過Hash處理的區(qū)塊數(shù)據(jù)能夠有效地記錄信息傳遞的情況，方便進(jìn)行信息安全發(fā)布和溯源。

2.2? 數(shù)據(jù)層基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)層主要包括底層數(shù)據(jù)區(qū)塊及其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由哈希算法，時間戳，Merkle樹以及相關(guān)的非對稱加密算法等內(nèi)容組成。利用SM2國產(chǎn)非對稱加密體系對數(shù)據(jù)采集人員身份進(jìn)行加密，以地址公鑰形式對外發(fā)布信息。Merkle樹用于記錄上鏈數(shù)據(jù)的信息傳遞路徑，保證區(qū)塊體中存放的信息無法偽造和篡改。哈希算法和時間戳對滿足上鏈條件的數(shù)據(jù)完成記賬操作。

2.3? 網(wǎng)絡(luò)與共識層

網(wǎng)絡(luò)層和共識合約層是區(qū)塊鏈的關(guān)鍵，包括了區(qū)塊鏈上數(shù)據(jù)傳遞機(jī)制，交易驗證機(jī)制，訪問控制機(jī)制等內(nèi)容。區(qū)塊鏈的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是建立在P2P網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的，通過對分布式節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳遞與驗證。由于沒有中心化的信任和管理中心，需要建立適當(dāng)?shù)腜2P網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，信息資源的訪問控制方法以及身份驗證機(jī)制。共識層是保障分布式節(jié)點(diǎn)之間數(shù)據(jù)一致性和真實性的關(guān)鍵。共識機(jī)制中包括傳統(tǒng)的分布式一致性算法（Byzantine fault tolerance，BTF），工作量證明（Proof of work，PoW）以及授權(quán)股份證明（Delegated proof of stake，DPos）。在面向疫情防控公共衛(wèi)生事件處理過程中，由于其特殊性，不能完全使用去中心化的信任驗證方式，同時需要快速地達(dá)成上鏈數(shù)據(jù)的共識。DPos機(jī)制可以通過類似股東投票方式選出代表得到記賬權(quán)，保證分布式數(shù)據(jù)的一致性。同時，為了避免出現(xiàn)權(quán)重過高的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，破壞分布式去中心的數(shù)據(jù)采集架構(gòu)，在DPos基礎(chǔ)上，采用隨機(jī)化的方法保持投票選擇過程的隨機(jī)分布。在完成前面的功能以后，可以面向疫情應(yīng)用，設(shè)計用于搜集疫情信息的智能合約、用于采集相關(guān)輿情數(shù)據(jù)的智能合約以及用于溯源感染者行動軌跡的智能合約。

2.4? 應(yīng)用層

應(yīng)用層是建立在各類鏈上腳本算法及智能合約之上的可記錄，可溯源，可編程，可共享的各類區(qū)塊鏈應(yīng)用實體。對疫情發(fā)生過程中，各個分布式終端實時地發(fā)布上鏈數(shù)據(jù)，以便及時感知相關(guān)信息。這些信息包括區(qū)域性網(wǎng)格內(nèi)感染信息，感染者傳播軌跡信息，輿情信息等內(nèi)容。數(shù)據(jù)通過共識機(jī)制成功發(fā)布后，全網(wǎng)內(nèi)終端節(jié)點(diǎn)都可以共享鏈上數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)實時性和利用效率。用戶層面向不同的應(yīng)用環(huán)境，諸如高風(fēng)險感染區(qū)域，醫(yī)護(hù)機(jī)構(gòu)，網(wǎng)格化社區(qū)等。

2.5? 聯(lián)盟鏈和私有鏈結(jié)合的突發(fā)應(yīng)急事件處理體系

在突發(fā)公共事件中，科學(xué)精準(zhǔn)的決策需要透明，共享多維度的數(shù)據(jù)信息，以便協(xié)調(diào)各個方面的資源和力量。目前的管理體制中，單位之間或者單位中不同部門之間存在著信息壁壘和數(shù)據(jù)冗余問題。很多的數(shù)據(jù)存在多次采集，多頭采集的問題，數(shù)據(jù)利用效率低。在疫情防控體系中，可以建立起以基層數(shù)據(jù)網(wǎng)格為基礎(chǔ)的區(qū)域性私有鏈。通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)來源可追溯，建立“誰舉證，誰負(fù)責(zé)”的群智數(shù)據(jù)采集激勵機(jī)制。私有鏈能夠快速地完成區(qū)域性有效數(shù)據(jù)匯總與管理工作。在此基礎(chǔ)上，建立各個基礎(chǔ)數(shù)據(jù)網(wǎng)格之間的聯(lián)盟鏈，實現(xiàn)區(qū)域性私有鏈的區(qū)塊互聯(lián)，建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)共享體系。

3? 區(qū)塊鏈技術(shù)在疫情防控工作中的應(yīng)用

利用區(qū)塊鏈技術(shù)可以建立起分布式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的去中心信任基礎(chǔ)，信息通過上鏈數(shù)據(jù)建立網(wǎng)格化區(qū)域管理內(nèi)的信任，通過跨域的方式建立區(qū)域之間的信任傳遞。結(jié)合不用的應(yīng)用需求，形成了豐富的區(qū)塊鏈+疫情防護(hù)方面的應(yīng)用。

3.1? 區(qū)塊鏈+信息存證

2018年9月7日，最高院在《關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)法院審理案件若干問題的規(guī)定》中指出，“可以用區(qū)塊鏈來解決電子證據(jù)的存證問題，對使用新技術(shù)解決司法行業(yè)痛點(diǎn)表示支持”。利用區(qū)塊鏈技術(shù)對信息數(shù)據(jù)尤其是輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行電子證據(jù)保存，綁定輿情數(shù)據(jù)與發(fā)布人員的權(quán)屬關(guān)系，做到防止篡改、事中留痕、事后審計，確保電子證據(jù)的可信度和真實性。基于區(qū)塊鏈技術(shù)建設(shè)輿情數(shù)據(jù)存證平臺，結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，對輿情信息進(jìn)行搜集和證據(jù)保存。采用區(qū)塊鏈技術(shù)能夠安全有效地標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)事件參與者身份，將虛擬網(wǎng)絡(luò)世界發(fā)布的信息和現(xiàn)實世界中發(fā)布者身份之間建立其唯一的關(guān)聯(lián)關(guān)系，確保物理世界人的行為不可篡改、不可抵賴，使得信息和行為的追溯成為可能。大大降低造謠傳播的追查成本，提高新聞消息的管控效率。

3.2? 區(qū)塊鏈+醫(yī)療信息共享

本次疫情可以看到，一線的專業(yè)技術(shù)人員在內(nèi)部和外部信息平臺上，發(fā)布了很多報警信息。如果這些信息能夠被有效采集并引起足夠重視，能夠幫助決策者更加快速地掌握疫情防控的主動權(quán)?；趨^(qū)塊鏈技術(shù)的去中心化信任機(jī)制，能夠建立各醫(yī)院、政府部門、高校科研機(jī)構(gòu)、疫情監(jiān)管部門所組成的聯(lián)盟鏈，實現(xiàn)跨平臺跨部門的醫(yī)療信息與相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域的信息共享。聯(lián)盟鏈能夠構(gòu)建起系統(tǒng)內(nèi)部閉環(huán)的，具有較強(qiáng)專業(yè)性和權(quán)威性的高效應(yīng)急預(yù)警平臺。這種平臺能夠有效保障電子病例上鏈的真實性、傳遞共享中的可信性，同時又能便于用戶手機(jī)查詢?nèi)撞±搬t(yī)院共享情況，實現(xiàn)醫(yī)院電子病例生成上鏈、患者隱私數(shù)據(jù)保護(hù)、跨醫(yī)院就診、病例信息同步、傳染源跟蹤、傳染病學(xué)分析等，從而提升疫情防控信息化、數(shù)字化、云端化整體的能力和應(yīng)用，實現(xiàn)聯(lián)動共同防治。

3.3? 區(qū)塊鏈+公共安全監(jiān)測

在疫情防控和病患救治過程中，涉及大量的獨(dú)立機(jī)構(gòu)，主要包括醫(yī)院、政府各部門、疾控中心和相關(guān)公益組織等。利用區(qū)塊鏈分布式存儲、不可篡改、匿名性和可追溯性等特點(diǎn)，構(gòu)建跨部門跨組織的快速應(yīng)急響應(yīng)處理公共安全監(jiān)測平臺。利用去中心信任機(jī)制、P2P網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，加快公共衛(wèi)生系統(tǒng)在緊急情況下的響應(yīng)速度，改進(jìn)疫情監(jiān)測預(yù)警網(wǎng)絡(luò)和決策流程，防止相關(guān)信息造假，保持信息的透明性。通過數(shù)字簽名和加密技術(shù)保證不同機(jī)構(gòu)在共享信息的同時，保護(hù)患者隱私;利用監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)采集的地理位置信息，快速定位感染者活動位置，有助于掌握傳染軌跡和疫情發(fā)展整體趨勢。

4? 區(qū)塊鏈技術(shù)在疫情防控過程中應(yīng)用的思考

區(qū)塊鏈技術(shù)具有很好的跨平臺性和可溯源性，但是技術(shù)應(yīng)用還處于發(fā)展的早期。對于今年突然爆發(fā)的疫情，在防控工作中尚未發(fā)揮最大的效能。對于疫情防控工業(yè)各個業(yè)務(wù)場景的探索還不夠深入，無法在各種應(yīng)用場景大規(guī)模地落地，還沒有形成技術(shù)生態(tài)布局。

區(qū)塊鏈技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)相比較，在此次疫情防控中發(fā)揮的作用有限。這是由于區(qū)塊鏈技術(shù)相對于后兩者，需要進(jìn)行信息化平臺底層的重構(gòu)，更加需要提前布局和規(guī)劃。而進(jìn)行這種底層架構(gòu)設(shè)計與實施，勢必會對現(xiàn)有的信息化基礎(chǔ)設(shè)施正常運(yùn)作造成影響。對于處理突發(fā)事件來說，普遍認(rèn)為采用已經(jīng)運(yùn)行穩(wěn)定的系統(tǒng)上尋找信息化的解決方案更加穩(wěn)妥、安全。但是，沒有暢通快速的高速公路，就無法承載安全快捷的物流運(yùn)輸。隨著我國經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展，各種突發(fā)應(yīng)急事件都將為國民經(jīng)濟(jì)造成或多或少的影響。信息化3.0時代中，區(qū)塊鏈進(jìn)行應(yīng)當(dāng)加快與現(xiàn)有的信息化平臺整合步伐，聯(lián)合企業(yè)和政府的力量，構(gòu)建面向公共事件應(yīng)急響應(yīng)的區(qū)塊鏈技術(shù)生態(tài)圈。

區(qū)塊鏈技術(shù)還沒有形成完整的公信力體系，需要借助政府和相關(guān)機(jī)構(gòu)的信任體系，整體布局區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，形成上下信息暢通，平臺間協(xié)同便利的突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急響應(yīng)體系。

5? 結(jié)論

這次疫情的爆發(fā)，是對我國各級行政組織和黨群部門執(zhí)政能力和動員執(zhí)行能力的綜合考驗。在周圍發(fā)生危險的時候，民眾首先想到的是如何從可信任的渠道獲取有效信息。突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急響應(yīng)體系就是需要建立專業(yè)性信息共享聯(lián)盟鏈結(jié)合信息追溯區(qū)塊鏈與一體的綜合信息處理平臺。一方面對民眾網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行正向引導(dǎo)，另一方面消除負(fù)向信息對民眾的影響。真正意義上做到在突發(fā)事件處理中，形成人民群眾相信政府，相信媒體，甄別謠言，團(tuán)結(jié)抗疫的良好氛圍，避免陷入總書記曾經(jīng)提醒我們的“塔西佗陷阱”。

參考文獻(xiàn)

[1]林潔. 從非典到新冠肺炎報道的三點(diǎn)變化[J]. 中國記者， 2020（5）： 10-12.

[2]劉春年， 田琦. 基于突發(fā)事件的信息管理技術(shù)演化與系統(tǒng)實現(xiàn)進(jìn)展研究[J]. 情報理論與實踐， 2019， 42（8）： 90-96.

[3]張聰聰， 李思彤， 湯藝， 等. 基于數(shù)據(jù)挖掘的國際涉華輿情分析關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 軟件， 2018， 39（12）： 172-176.

[4]Pratitya@GitHub. 以社會學(xué)年鑒模式體例規(guī)范地統(tǒng)編自2019年12月起武漢新冠肺炎疫情進(jìn)展的時間線[EB/OL]. https：//pratitya.github.io/wuhan2020-timeline/， 2020.

[5]謝?？?， 張佳偉. 區(qū)塊鏈在疫情應(yīng)對與治理現(xiàn)代化中的應(yīng)用[J]. 國家治理， 2020（13）： 18-21.

[6]M. Crosby， P. Pattanayak， S. Verma， and V. Kalyanaraman， Blockchain technology： Beyond bitcoin， Applied Innovation， vol. 2， pp. 6-10， 2016.

[7]F. Reid， M. Harrigan， An analysis of anonymity in the bitcoin system， in： Security and privacy in social networks， Springer， 2013， pp. 197-223.

[8]L. S. Sankar， M. Sindhu， M. Sethumadhavan， Survey of consensus protocols on blockchain applications， in： Advanced Computing and Communication Systems （ICACCS）， 2017 4th International Conference on， IEEE， 2017， pp. 1-5.

[9]王志偉， 張玉會， 操江峰. 淺析隱私保護(hù)與人工智能等技術(shù)在新型冠狀病毒疫情防控信息輔助系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 中華醫(yī)學(xué)科研管理雜志， 2020， 33（00）： E011-E011.

[10]喬蕊， 曹琰， 王清賢. 基于聯(lián)盟鏈的物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)溯源機(jī)制[J]. 軟件學(xué)報， 2019（6）： 1614-1631.

[11]薛騰飛， 傅群超， 王樅. 基于區(qū)塊鏈的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享模型研究[J]. 自動化學(xué)報， 2017（9）： 73-80.

[12]丁祥武， 孫震. 基于區(qū)塊鏈的個人診療信息共享模型[J]. 軟件， 2018， 39（8）： 131-133.