什么是数据共识？

一、什么是数据共识？

识，简单理解就是指大家都达成一致的意思。其实在现实生活中，有很多需要达成共识的场景，比如开会讨论，双方或多方签订一份合作协议等。而在区块链系统中，每个节点必须要做的事情就是让自己的账本跟其他节点的账本保持一致。如果是在传统的软件结构中，这几乎就不是问题，因为有一个中心服务器存在，也就是所谓的主库，其他的从库向主库看齐就行了。在实际生活中，很多事情人们也都是按照这种思路来的，比如企业老板发布一个通知，员工照着做。但是区块链是一个分布式的对等网络结构，在这个结构中没有哪个节点是“老大”，一切都要商量着来。

所以在区块链系统中，如何让每个节点通过一个规则将各自的数据保持一致是一个很核心的问题，这个问题的解决方案就是制定一套共识

二、共识数据优点？

1数据共识是通过共识机制来对数据进行存储加密，然后使一串数据产生价值，进而为我们用户提供有用的高质量的数据信息，简化用户获取和处理数据的手段和方式以及时间。

2在信息发达的网络时代，互联网以及大数据时代，已经是我们现在的社会共识，所有的人都在说大数据，任何人都与大数据相关，我们任何人的信息也是大数据当中的一部分。根据目前的状况来看，我们已经进入了5g时代，但是还没有完全的普及，但是我们可以相信在不久的未来，大数据共享以及大数据时代，将会为我们的经济文化生活提供更方便快捷的生活方式。

三、共识数据合法吗？

共识数据合法。

数据共识是通过共识机制来对数据进行存储加密，然后使一串数据产生价值，进而为我们用户提供有用的高质量的数据信息，简化用户获取和处理数据的手段和方式以及时间。

在信息发达的网络时代，互联网以及大数据时代，已经是我们现在的社会共识，所有的人都在说大数据，任何人都与大数据相关，我们任何人的信息也是大数据当中的一部分。根据目前的状况来看，我们已经进入了5g时代，但是还没有完全的普及，但是我们可以相信在不久的未来，大数据共享以及大数据时代，将会为我们的经济文化生活提供更方便快捷的生活方式。

四、共识数据怎么玩？

共识数据问题本质上可以从两个维度来认识：一是如何就某一个值达成一致的决策；二是如何就一系列连续的值达成一致的顺序决策。很显然，如果我们能够找到问题一的解决方案，那么问题二也就迎刃而解了。下面我们就从一个生活中的小问题来入手，看看如何去设计一个合理的算法来解决问题一。

有这样一个家庭，由6个成员组成，分别是爸爸妈妈、爷爷奶奶、姐姐和一个3岁的弟弟。这一天，大家要线上决定一下明天出游时，弟弟戴什么颜色的帽子。由于此时5位家长分处在不同的地方（分布式系统），因此只能通过微信来交流（部分同步网络）。我们尝试通过这样一个案例来剖析一个最简单的共识问题。

单点故障，既然目的是要做出一个一致的决策，最简单的方式就是找出一个公信度最高的人，由他负责给出一个决策，大家都同意即可。比如，我们始终选择妈妈的决策，因为平时都是妈妈负责弟弟的着装。可是如果每次决策都需要等待妈妈的提案的话，难免有时候妈妈的手机会不在线，比如在坐飞机的时候手机开了飞行模式。因此，始终选择一个人来做决定是不行的。这种因为一个参与方就导致整个集群出现阻塞的情况就是典型的单点故障问题。

少数服从多数，既然由一个人来做决策不可靠，最容易想到的一个解决方案就是：少数服从多数。即每次决策都至少得到半数以上人的同意才可以通过。当然，这里我们不考虑有人乱投票，即向不同人发送不一样的投票（拜占庭错误）。以当前的场景为例，5个人当中需要至少3个人接受（accept）同一个提案才能表明该提案值被选定（chosen）。并且我们需要保证一旦某个提案值被选定了，就不可能在后续出现另外一个提案值也被选定。

注：这里的选定（chosen）是全局视角的，而接受（accept）是单个人的视角的，即同一个人可能会接受多次提案，但是整个群体最终只能选定一个提案值。

五、共识数据平台产品？

中外学术论文，中外标准，中外专利，科技成果等。

六、什么是共识数据？

其实是共识机制，所谓“共识机制”，是通过特殊节点的投票，在很短的时间内完成对交易的验证和确认；对一笔交易，如果利益不相干的若干个节点能够达成共识，我们就可以认为全网对此也能够达成共识。

区块链从 2009 年发展至今，已经演变出多种的共识机制了，首先，了解下，共识机制的概念：

所谓“共识机制”，是通过特殊节点的投票，在很短的时间内完成对交易的验证和确认；对一笔交易，如果利益不相干的若干个节点能够达成共识，我们就可以认为全网对此也能够达成共识。

通俗来讲，共识机制是要解决所谓去中心化的信任问题，因为每个节点之间默认是不认识且不可靠的，同时每个节点都不能知道其他节点是否宕机或者背叛的情况下，尽可能的保证记录信息的准确性以及安全性。同时节点越分散，效率越低，网络对于信息的满意度越高，越安全。

举例来说：

如中国一名微博大 V、美国一名虚拟币玩家、一名非洲留学生和一名欧洲旅行者互不相识，但他们都一致认为你是个好人，那么基本上就可以断定你这人还不坏。

七、如何评价健康医疗大数据行业？

随着互联网信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的数量、规模不断扩大，一个新概念——“大数据”迅速风靡各行各业。来自互联网、人工智能领域大鳄回头一瞅医疗，咋还这么落后呢。于是，“大数据赋能医疗”狂潮席卷三界。实际情况并不如他们期望的那般美好，甚至还有点儿一地鸡毛。他们往往痛苦于那些从医院得来的的数据质控之糟糕、“数据垃圾”之堆积。这些都需要花费很大力气去做“数据治理”、“数据标准化”云云，然而谁也无法放弃，因为生怕错过好！多！亿！

各种医疗数据宛如“鸡肋”这些所谓的“大数据”，往往是“一大堆数据”。这些医疗数据大多数来自院内信息系统（如HIS,LIS,PACS等），这些系统是服务于诊疗流程的，采集的目的是基于管理的需要，而非科研。很多情况下这些资料不够完全，缺乏一些必要数据或数据质量不够。举个例子，医院数据库通常记录的是处方药物的信息，不能反映患者是取药并服药。 这些病历包括患者既往史、现病史、吸烟饮酒史、门诊记录（症状、体征和诊断）、门诊手术、入院记录、出院总结等等。你听，是住院医师疯狂码字的声音。这些都是非结构化数据，如何把他们转变可以用于科研的结构化数据，每家医疗大数据公司都有自己的神技，机器学习、深度学习、自然语言、知识图谱云云。结构化的准确度，咳咳，此处不表。 图表炫酷完美“TO领导“那么真的可以说这些数据没有一点点儿用吗？好像还真有。必须说大数据行业的BI可视化页面都受了海尔空调感染，科技蓝呀！各种维度展示：这样的：

这样的：

和这样的：

（感觉美学也需要加强...）加上“患者病历360度全景视图”、“患者就诊事件时间轴”、“近n年就诊患者的三间分布”等高端大气上档次的词汇不绝于耳，非常适合向领导汇报和产品宣讲等场合。但是，这些真的是临床研究中的需求吗？是行业的痛点吗？ 看来可能目前还不全是。比如现在各大科研平台都有的统计分析功能模块，通过点选统计方法，秒级返回统计结果（probably not）、三线图，感觉离科研文章result section差得就是一根灵活手指。但为什么别的统计分析软件像SAS、SPSS、Stata、R studio等都各有复杂之处。有coding有逻辑，有对数据格式、质量的要求，因为确实很复杂，有各种参数需要调整。所以产品经理、工程师在开发过程中还是要回归临床科研，多聆听市场痛点，没准需要解决的并不是统计软件，而是业务流程呢。 一大波RWS正赶来救场2019年，“真实世界研究”极速蹿红。这源于当年4月，辉瑞的爱博新获FDA批准男性乳腺癌新适应症，成为第一例仅基于真实世界证据（RWE）获批的新药物适应症；5月，CDE发布《真实世界证据支持药物研发的基本考虑（征求意见稿）》。这一新概念又给医疗大数据淘金者打了一剂强心针，增强了”这海量医疗数据里一定有金子“的信念感。脏乱差=垃圾？？？不，脏乱差=真实！！！ 谁是真正的“救场王”数据永远是根据观察、观点、立场和理论而来的。如果没有理论，没有观察的角度，就不存在数据。我拿出一个苹果，要你写下关于这个苹果的数据，把这个苹果给记录下来，你马上就会问：薛老师，你要记录什么呢？是它的形状、色泽、甜味、重量、硬度，还是别的什么维度呢？你必须先有一个维度，才可能有记录下来的数据。 所以不存在什么纯粹的、没有立场的、不从任何理论角度出发的数据。也就是说，我们在进行大数据收集的时候，本身就需要理论的创新、角度的创新、维度的创新。你得先有想法、先有角度，才会有数据。（此处致敬薛兆丰老师）

临床研究数据同理，首先得是基于临床研究的。关于临床研究的设计本身就有一套方法论，那就是流行病学，而且发展多年才成为今天的模样（得从1840s末期的伦敦霍乱说起。。。）

因此，“以数据分析研究医学”“以研究结果促进健康”这件事情，并不是在大数据火了一把之后，才开始出现。可能互联网人士对医疗领域的业务细分没有太多了解，他们眼里的医学只是临床医学，对循证医学等其他不太了解，对临床数据如何最终变为医疗决策证据的套路一无所知，才会觉得把“数据”和“医学”结合在一起，这件事情很创新很有搞头，一片市场空白。 而对于临床数据的问题，流行病学提供了解决思路：那是一整套的花式控制混杂因素、最大化减少偏倚从而尽量避免错误结论的措施。 另外，RWS和传统临床研究的区别不是研究设计和研究方法，而是研究实施场景。“真实世界研究”是对药物监管过程而言，监管部门接受了新的临床研究实施场景，或为一些特殊情况的药品审评提供了新的思路。而对于真正的研究者，请大家抛开所谓定义的桎梏，回归初心。只要我们科学的制定研究方案，尽可能全面的收集样本，用尽可能完善的统计学方法校正混杂和偏倚，得到尽可能客观的数据，那我们就是在进行高质量的研究，产生真正有益于行业的证据。韩梅梅冬日有感2020-11一群热爱临床研究的年轻人欢迎咨询科研客服Wechat:medatalkEmail:medatalk@163.com

八、消费医疗科技共识

消费医疗科技共识

在当今快速发展的医疗科技领域，消费者对于医疗健康信息的关注和需求日益增加。消费医疗科技共识逐渐成为行业内关注的热点话题。消费者对于医疗科技的了解和接受程度直接影响着医疗科技行业的发展和创新。

消费医疗科技共识的形成需要多方共同努力，包括医疗科技企业、医疗机构、政府监管部门以及消费者自身。只有建立起共识，才能推动医疗科技的应用和发展，为更多人群带来更好的医疗服务和健康管理。

消费者角度

从消费者角度来看，他们希望能够通过医疗科技获得更便捷、高效、精准的医疗服务。消费者关注的焦点主要集中在医疗科技的安全性、效果性和可靠性方面。消费者需要清晰的信息和指导，希望能够更好地了解医疗科技的作用和应用范围。

消费者也希望医疗科技能够更好地与传统医疗服务相结合，形成一个完整的医疗健康体系。消费者对于医疗科技的选择和使用有着自己的倾向和偏好，消费医疗科技共识的形成将有助于满足消费者多样化的需求。

企业角度

在医疗科技领域，企业起着至关重要的作用。医疗科技企业需要注重产品研发的质量和安全性，同时也要积极开展科普宣传，提升消费者对医疗科技的认知和理解。

企业应该注重与医疗机构和行业协会的合作，形成共识和规范。通过共同努力，推动医疗科技行业的规范化和健康发展，为消费者提供更好的医疗健康解决方案。

政府角度

政府在推动消费医疗科技共识方面发挥着重要作用。政府需要加强监管和引导，推动医疗科技的规范化和标准化。政府应该支持医疗科技的创新和发展，同时也要加强消费者权益保护，确保消费者在使用医疗科技时能够得到有效的保障。

政府还应该促进医疗科技与传统医疗服务的融合，建立起完善的医疗健康管理体系，为公众提供更全面、更优质的医疗服务。

结语

消费医疗科技共识的形成是一个复杂而长期的过程，需要消费者、企业和政府共同努力，建立起一个健康、和谐的医疗科技共识体系。只有形成共识，医疗科技才能更好地为人们的健康和幸福提供保障。

九、健康医疗大数据课程有什么？

保健养生，预防疾病，医疗单位等介绍

十、健康医疗大数据博士就业如何？

就业率很高，每年在95%-98.5%。

大数据在医疗健康领域已经有了非常丰富的应用场景，不管是优质资源的下沉还是眼下正在进行的医改，大数据的引入都可以助一臂之力。如今的医疗健康产业正在从以治病为中心转向以健康为重，一个万亿元规模的市场正在形成。健康医疗大数据的应用发展，将带来医疗模式的深刻变革，对疾病的预防、诊断、治疗及居民健康管理产生深刻影响，提升健康医疗服务的效率和质量，培育新业态和经济新增长点，推动医药、金融、物流、养老、保险、教育、健身等产能释放，带来健康产业加快升级。