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LEBEN每日荟萃:大厂频落子区块链场景LEBEN技术全面升级

2020-04-05 LEBEN同医 来源:区块链网络

【头条】支撑产业落地 LEBEN技术全面升级

日前,LEBEN公布了包括先心安、区域人群防控系统、专病临床研究中心在内的多个项目。这些项目的稳步推进与产业落地,将进一步提升LEBEN在医疗区块链领域的领先地位。

为了支撑项目顺利落地,LEBEN以区块链为基础,采用全新智能合约架构构建产业数字基础资源流通平台,以构建数据可信交换网络和促进数据资产价值最大化为核心任务,对其自身技术进行了升级。

在自身技术升级的同时,LEBEN也选择了更加优秀的合作伙伴。在医疗领域方面,与国内各大专科医院已经进行了长期有效的合作,将推动更多专项病的项目上线。对于专项病研究中心与注册中心,则选择了国内知名医疗机构与国内顶尖大学,以覆盖更加全面的医疗数据。而金融、AI等其他领域,LEBEN也将在目前的基础上进行持续探索,并且已经与重点园区、国内外相关机构以及区块链领跑企业达成了相关合作。

图1-LEBEN合作伙伴

相信随着与更多机构、平台、项目的不断合作,LEBEN将完成更多的技术突破,并在2020年获得新的发展契机,全面提升行业影响力与认知度。

【头条】LEBEN推多阈值报告机制防控流行病传播

在过去的一年,LEBEN从各项目中认识了越来越多的合作伙伴,并开始着手大规模流行病学研究的相关项目。

人类每个个体都拥有十分庞大的数据,例如吃掉的食物、呼吸的空气质量,但这些数据散布在各处,也无法共享,庞大的数据群呈现出碎片状态。LEBEN与国际顶尖大学共同探索,以每个人的数字身份收集这些数据,为流行病学的研究提供更广的覆盖。通过这项技术,可以为未来疾病防控的研究和相关风险控制提供帮助。

在目前的环境下,为了防止将来再次发生新型冠状病毒类似状况,LEBEN与多家医院展开研究,规范管理质量控制和报告标准。当前的情况,中央医院必须派团队抵达地方医院,检查对患者的管理是否规范,而这无疑将需要大量的人力,并且无法对患者全面抽样。通过LEBEN的技术体系,可以针对地方医院的个案提供管理质量控制,并证明其是否符合标准。在上报疾病时,标准的检验将通过算法实现,从而使报告标准统一并减少错误报告。

针对全球疫情现状,LEBEN还将实施多阈值报告机制。在此次全球疫情防控过程中,世界范围内尤其是欧美地区,由于政府层级联系相对稀疏,缺乏有效的上报机制,防控效果相比中国地区有所差距。通过多阈值报告机制,在低级别层级设置相对宽松的阈值,由高级别层级对下层报告进行修正,并创建新的报告系统,从村镇级别到城市级别再到国家级别层层递进,调节阈值以降低误报率。这项机制也将在近期进行试点性质的实施。

【政策】北京要求地方金融组织增加区块链技术高层次人才

4月3日,北京金融监管局《关于地方金融组织应对新冠肺炎疫情影响 加强高层次人才金融服务的若干措施》(下称《措施》)。

据介绍,《措施》从债权融资、金融创新、股权融资、要素匹配和风险控制五个方面对地方金融组织支持高层次人才及其企业,做出了部署。其中,北京金融监管局要求地方金融组织,应积极建设基于大数据的风控评价体系,增加区块链等新技术运用场景,以实施差异化风控安排。

【海外】法国央行将启动数字货币实验计划

法国央行(Banque de France)现已正式宣布启动一项实验计划,并发布文件《法国央行关于申请参加数字货币实验的招募书》,目的在于帮助法国央行了解CBDC的风险和机制,测试CBDC用于银行间结算,并邀请潜在参与者提交申请。

【热闻】腾讯阿里试水供应链金融

区块链技术基于去中心化、共识机制、不可篡改、信息可追溯等特点,备受互联网巨头青睐。3月30日,国家网信办公布首批197个区块链信息服务名称及备案编号,BATJ有多个区块链项目获得备案,引起广泛热议。

在布局方面,蚂蚁金服在区块链领域布局最广,目前落地应用场景已超30个。在供应链金融领域,专注于应收账款的流转和融资,今年初发布“双链通”技术,在试点时消灭了产业链最末端供应商原本需要3个月的账期占用,只用1秒即可获得2万元融资。

此外,蚂蚁金服的区块链技术已经走出国门,在跨境汇款领域,继去年6月全球首个基于区块链的电子钱包跨境汇款服务在香港上线后,1月8日,巴基斯坦首个区块链跨境汇款项目也正式上线。区块链跨境汇款技术升级,有望缓解等待时间长、汇款到账慢等难题。

腾讯则于2015年成立了区块链团队,并确认自研技术路线,明确做深做透应用场景,目前已经相继落地区块链电子发票、供应链金融、智慧医疗、物流信息、法务存证、游戏等场景。2017年,腾讯云发布区块链金融解决方案BaaS,探索在智能合约、互助保险、大数据交易及资产交易、供应链金融与供应链管理、跨境支付/清算/审计等场景下,为用户提供区块链服务。

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    编译者/作者:LEBEN同医

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