帮你拥有自己的“专属医生”，“Dr.Agent”要做一个去中心化的 P2P 医疗服务社区

主要应用场景为慢性病的跟踪以及疾病复诊。

文 | 芦荟

在区块链+医疗领域中，医疗数据体系的互联互通，才有可能实现区块链价值的最大化。

然而受竞争及合规等各方限制，当前医疗数据各成孤岛。针对该痛点，星球日报此前采访的区块链项目 Dr.Agent 认为其可行的解决方案在于：利用 token 经济激励自造一个 P2P 医疗服务社区，伴随着社区的增长， 自然产生医疗数据和交易数据，基于此实现数据的集成、共享或交换。

在这个社区里，通证名为 DRA。患者则可自建个人电子健康档案，获取 DRA 奖励，找到适合自己的医生，且可建立长期联系，拥有自己的“专属医生”；医生则可利用盈余时间，提供医前、中、后的帮助，提高医诊效率，防止误诊漏诊的同时获得 DRA 收益；两方之间产生的医疗数据经过确权和脱敏后，再在获取 DRA 奖励的前提下提供给第三方应用（如 AI 团队、药商、医生等），第三方经过价值的再次发挥再回馈给社区服务， 使医疗数据在 Dr.Agent 社区形成闭环性流转。

细节来说，患者数据来源于外部数据与内部数据：一方面通过“数据挖矿”建立电子健康档案，从外部上传基本健康档案资料，如年龄、性别、体重、身高、过敏史、家庭病史、特殊期等（不包含敏感信息）；一方面在社区问诊中自动产生内部数据，如在线与医生产生的问诊数据、复诊数据，与医生共享，主要应用场景为慢性病的跟踪以及疾病复诊。另外患者违约等行为也将会产生服务性数据，体现征信价值。

医生数据则来源于自身注册认证以及征信信息：一方面早期上传注册和认证的服务信息，如个人资料、职称、学术成果、是否享受国务院津贴等；一方面则为其自身征信数据，如投诉情况，用户好评度，违约情况等。

其中，患者在上传数据时，可依据 AI 智能体的指导正确上传数据，另外一种场景则在于与医生建立长期联系后的复诊业务，医疗数据由医生掌握。

在整个闭环中，分为认证、征信、 交易、摩擦、分配五个信任维度，具体来说：

认证与征信

在认证上，双方数字身份一方面采用人工智能人脸识脸技术、指纹识别、虹膜识别等技术来验证 ，另一方面比对卫生局信息进行核实。

在征信上，则基于个人资料、协议、支付、投诉、违约、 评价、投票七个维度 ，通过共识算法来计算用户评级。征信评级低于某个值时，将会被合约惩罚出社区，良好的征信将会带来征 信的价值回报。

交易与摩擦

诊疗过程即为 P2P 医疗服务的交易过程，交易费用使用通证 DRA 结算。经过双方数字签名，智能合约自动分配费用 DRA。费用包含本次的诊疗费、少量交易手续费和摩擦的保证金。保证金应用于服务摩擦场景，如发生投诉行为，合约将会冻结双方钱包一定数量的 DRA，通过问责机制完成本次摩擦的消除，冻结的资产作为保证金，用以履行审计结果的执行。审计方则来自于社区 101 个节点中随机选择的 11 个节点（也将获得审计 DRA奖励），审计节点的投票规则由社区投票决定，在后期则将通过引入人工智能预测审计结果，协助审计节点共同完成工作。

分配

通证 DRA 采用四次分配机制 ，首次发行25%给予初创团队，二次发行30%分别用于给予上传认证数据的用户、投资者；三次发行35%给予社区主体，于Dapp上线后通过医疗服务数据挖矿产生，四次分配10%投放到二级市场，为医疗 Dapp 应用项目提供专项基金。另外，团队采用回购机制，以服务手续费积累的盈利资金池回购部分 DRA，实现代币的升值。

据创始人赵青山介绍，在团队设想中，项目进展为：第一步建设用户社群，第二步将 token DRA 上交易所，token的价值在二级市场中体现，第三步吸引医生入驻，第四步做dapp应用，数据上链；第五步成立基金会，旨在项目开发建设、运营、指导和发展，保证项目的公开透明及安全运营。 未来也将应用至更多医疗场景，如在线问诊、医疗教育、医生联盟、家庭医生等以及法律教育等领域。

目前，该项目已开发出一个熵医生智能体，融合 AI 自然语言处理、计算机视觉辅助诊断技术，作为医疗健康咨询助手，已服务 80 多个微信群，7 月上线“数据挖矿”微信小程序。

Dr.Agent 在 2017 年 7 月获上海漂视网络科技有限公司 100 万天使投，团队人数 10 余人，创始人兼 CEO 赵青山是自然语言处理领域早期从业者，哈工大自然语言处理实验室早期研究员，熵医生智能体项目负责人，曾提出分散经济概念者，团队其他主创人员分别具备肿瘤学博士后、人工智能、计算科学、区块链技术背景，其中 AI 团队占比 40 %。

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