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摘要

本報告總結了聯合研究中心就能源系統區塊鏈解決方案進行的幾項實驗研究的主要成果。它為歐洲政策制定者提出了關于跨能源價值鏈部署區塊鏈的考慮和建議。

本報告的成果來自一個多年項目，該項目由歐洲議會向歐盟委員會提出明確要求資助，并在聯合研究中心智能電網和網絡安全實驗室進行了實驗。

執行總結

歐洲的未來將受到實現數字化和綠色雙重轉型的強烈影響。 Covid-19 大流行危機清楚地放大了數字和能源技術對人、企業和經濟的作用。我們看到了我們對數字和能源解決方案的依賴程度，使我們能夠遠程辦公、為家庭供暖、管理醫院和經營業務。監測數字技術的發展以識別最有前途的技術對于支持和加速歐盟朝著更綠色和更可持續的未來邁進至關重要。

支持數字化和綠色雙重轉型的新興技術

在眾多正在使用和開發的數字技術中，區塊鏈技術正在證明它們在支持和簡化氣候和可持續能源領域的循證決策方面可以提供很多幫助。區塊鏈可以想象成一個分布在無數計算機和節點上的電子登記簿，每個節點都可以更新和存儲登記簿的副本。

區塊鏈在氣候和能源領域具有吸引力的一些原因是：

• 去中介化：目前世界上大多數金融、能源和其他業務都是由銀行和市場運營商等中介機構實現的。區塊鏈消除了此類受信任的第三方監督和驗證信息/價值交換的需要。

• 透明度和可驗證性：記錄在區塊鏈上的交易能夠被獨立檢查。非法交易被檢測到并被排除在區塊鏈之外，使相關各方無法執行惡意操作。

• 不變性和安全性：幾乎不可能修改或篡改記錄在區塊鏈上的信息（即使許多節點同時受到攻擊）。

能源行業區塊鏈應用現狀

2018 年，歐洲議會要求委員會調查區塊鏈對能源行業的影響。因此，聯合研究中心（歐盟委員會的科學和知識服務機構）對區塊鏈如何啟用并可能徹底改變能源市場和系統運營進行了桌面和實驗項目分析。

研究發現：

• 能源和數字行業對挖掘區塊鏈的潛力有著明顯的興趣。試點和用例已經在歐洲各地蓬勃發展。對技術性能和可擴展性的內部測試證實了這些行業使用區塊鏈的潛力。然而，消費者尚未充分參與數字能源項目，獨立開發商仍面臨參與電力市場的進入壁壘。

• 區塊鏈的可持續性和能源足跡是一個備受爭議但并不總是經過充分分析的問題。

• 用于更高級別能源系統功能的區塊鏈應用程序（即在不處理物理電網操作的層上運行的應用程序）數量更多且成熟。

• 與能源系統運營（即直接影響物理電網運營，如電力調度）相關的區塊鏈應用開發較少，這主要是由于在安全、認證和標準化方面缺乏足夠的保證。

• 區塊鏈顯示出作為能源社區分布式驅動大腦的巨大潛力。區塊鏈似乎適合支持能源交易的財務結算、本地或更廣泛市場的能源交易、能源管理和靈活性服務供應以及多個認證和計費流程。

• 充足且可互操作的智能計量基礎設施對于為能源社區和點對點能源交易激活區塊鏈服務是必不可少的。

建議

在研究過程中，很明顯，仍然必須澄清幾個方面，以成功管理基于區塊鏈的電力輸送選項和服務的引入。為此，根據所進行的桌面和實驗研究，確定了以下針對新出現的趨勢和問題的建議組：

1、安全、隱私和身份

• 應定義確保區塊鏈應用程序保持足夠的網絡安全和電力供應安全級別的要求。

• 應進一步發展保障數據安全和完整性的機制。

• 數據應該受到“設計”的保護，并且只在需要激活同意的區塊鏈服務時共享。

• 數據保護和網絡安全計劃之間需要有效的整合策略。

• 應從網絡安全的角度評估現代電信網絡和互聯網的彈性和安全性，以評估能源數字化的影響。

• 網絡安全認證計劃應越來越多地涵蓋區塊鏈核心基礎設施領域以及最終用戶應用程序和設備領域（例如物聯網）。

• 強大的身份驗證方案應該嵌入到區塊鏈解決方案的設計中。

圖：對能源轉型的區塊鏈部署的建議

2、數據訪問、責任和市場

• 應設計具有商定的數據訪問和使用規則的強大能源數據中心/平臺。

• 應調整市場規則以考慮新的“自動代理”參與者的出現。

• 電力供應和交付的分散責任應明確界定和分配。

3、公平和接受

• 公平應該是設計更加分散的能源市場的指導原則，不歧視任何參與者，無論是個人還是企業。

• 消費者應進一步參與并激勵他們投資區塊鏈項目。

• 應在消費者授權和保護之間找到平衡。

4、可擴展性和可持續性

• 歐盟和國家立法者應繼續為數字應用開發一個全面的支持創新的法律框架。

• 應進一步采用監管試驗。

• 對正在測試/部署的區塊鏈解決方案的能源足跡的分析應始終伴隨對可擴展性和性能要求的研究。

5、互操作性和標準

• 歐盟和成員國利益相關者應繼續參與國際標準組織的工作。

• 應促進支持區塊鏈的設備（包括儀??表、傳感器和電器）的適當標準和互操作性。

歐盟關于區塊鏈用于能源行業的下一步工作

鼓勵歐盟和國家立法者繼續為數字應用制定全面的創新法律框架，同時更好地規范區塊鏈數字資產和智能合約。

歐盟委員會能源數字化行動計劃代表了一個強大的工具箱，可用于實施行動以在能源領域更廣泛地部署包括區塊鏈在內的數字技術

雖然數字化轉型是實現綠色協議目標的關鍵推動力，但同樣需要在監管多個跨領域部門（能源、運輸、金融等）方面采取一致的方法。

區塊鏈可以在多大程度上支持或顛覆轉型電力系統和市場中的商業模式還有待觀察。事實上，區塊鏈只是電力系統創新的使能技術之一，可以與人工智能、大數據和物聯網等其他數字技術相結合，以實現氣候中和和可持續發展的目標。

聯合研究中心智能電網和網絡安全實驗室隨時準備擴大其研究活動，以支持政策決策并確定部署區塊鏈和其他新興數字和能源技術的關鍵問題。

圖：區塊鏈在智能能源應用案例

人工智能 (AI) 在規劃和支持軍事行動方面發揮著越來越大的作用，并成為情報和分析敵人情報的關鍵工具。人工智能的另一個應用領域是自主武器系統和車輛的應用領域。預計人工智能的使用將對人機界面的軍事功能（機器學習、人機協作）產生更大的影響。人工智能有望克服大數據的“3V挑戰”（數量、多樣性和速度），也有望降低其他“2V”（準確性、價值）的風險，并使數據處理處于可控水平基于人工智能知識的決策。本文的目的是概述人工智能在軍事中的應用潛力，并強調需要確定和定義可衡量的指標，以評估有望改進的最先進技術和解決方案，評估的質量和性能側重于態勢感知和決策支持以及后勤和運營規劃以及建模和模擬 (M&S) 等關鍵領域。

?以消費者和企業為中心的新技術的爆炸式增長已成為美國民眾體驗醫療保健和福祉的顛覆性力量。這些技術——統稱為“數字健康”——有可能改變個人、家庭和社區管理他們的醫療保健和福祉的方式。

美國機構和其他利益相關者正在對新工具進行大量投資；獲取、提供和使用數據的方法；以及提供衛生服務的創新方式。然而，對于指導眾多創新實現共同目標、協作工作和高優先級成果的國家優先事項集，并沒有達成一致意見。需要一個包括協作治理流程在內的戰略框架，以建立一個值得信賴、透明和公平的數字健康生態系統。

被統稱為“數字健康”的技術正在擾亂美國乃至世界各地的醫療保健和福祉現狀。在這方面，COVID-19大流行似乎是一個分水嶺。環境促使遠程保健的使用激增，在這一過程中產生了關于遠程保健的交付、影響、價值和可持續性方面的數據和潛在教訓。大流行可能產生對個人、家庭和社區產生積極影響的轉變。替代方案——在當前系統之上簡單地分層數字技術——將不僅僅維持現狀。這將使那些在連通性、數字素養和獲得護理方面已經落后的人的處境更加糟糕，并將進一步為濫用、欺詐和浪費打開大門。在一個如此富有和創新能力的國家，這樣的結果是不可接受的。國家需要采取戰略性行動，充分考慮數字衛生帶來的獨特挑戰和機遇。

該戰略為指導美國數字健康生態系統的發展提供了一個框架。該戰略包括六個目標，每個目標都有建議的行動。總的來說，這些目標旨在實現數字健康生態系統推動的改善國民健康和福祉的愿景。

• 目標1。通過及時、安全的數據交換，形成互聯的健康生態系統。醫療數據的語義互操作性對于推進數字醫療服務至關重要。一個聯網的美國生態系統將在需要的時候安全可靠地將可操作的數據傳輸給需要的人，這將改善健康結果。能否成功實現這一愿景，將取決于患者身份識別、衛生數據和衛生架構的標準化格式，以及建立一個安全、可靠和有彈性的數字衛生生態系統。
• 目標2。增強個人能力，使其能夠負責自己的健康和福祉。數字技術和工具應使個人能夠在任何地點、任何時間、無需特別努力地更好地管理自己的健康和獲取健康信息。實現這一目標的基礎是個人擁有個人健康數據，并輔之以部署資源加強數字掃盲。數字設備和系統必須為個人和提供者提供有意義和可共享的信息，并使個人能夠更多地參與到最大限度地提高他們的健康和福祉中。
• 目標3。將人工智能(AI)打造為數字健康值得信賴的基石。人工智能可以以多種方式加強醫療保健的數字化交付。它可以提高護理服務的生產率和效率，允許醫療系統向更多的人提供更多更好的護理，改善醫療從業者的經驗，并增加接受者對其護理的信任。利用人工智能需要它的應用是值得信賴的，具有透明、公平、公平和可靠的特點。
• 目標4。使快速共享公共衛生綜合數據制度化。公共衛生當局及其合作伙伴需要獲得完整、及時的數據，以支持決策。數字技術可以使信息在聯邦公共衛生生態系統中流動。至關重要的是匯集個人和提供者從初級保健和公共衛生領域生成的數據。采用一種綜合的和可互操作的系統方法來資助公共衛生可以維持這些變化。
• 目標5。建設一支熟練應用數字衛生的勞動力隊伍。一支可持續的衛生人力隊伍將使用新技術提供以人為本的綜合優質護理。數字衛生技術將使個人能夠在醫療保健和社會服務部門獲得以家庭和社區為中心的協調和協作的衛生服務，并得到數字增強的勞動力隊伍的支持。
• 目標6。擴大數字公平，以實現衛生公平。數字技術現在是獲得衛生服務、支持和信息的基礎。個人必須能夠獲得和采用負擔得起的寬帶技術，并充分熟悉數字系統，以滿足其個人和家庭的健康相關需求。

本文檔旨在為領導者提供實施變革的框架。其中涉及的變化范圍很廣——不僅是技術上的，還有政治、社會和文化上的。這里的想法的實施需要大量的時間、金錢、資源的投資，最重要的是領導能力。其他國家也在國家規劃的指導下進行這些投資。美國必須采取明智的行動，但不能拖延，以實現數字衛生生態系統的愿景。

戰略的最后一個組成部分是治理。我們需要對支離破碎且過時的治理結構進行廣泛改革。避免重復、協調努力并代表全國做法的戰略投資將受益于數字衛生。該策略詳細說明了所需治理結構的關鍵組成部分，并建議了實現有效治理機制的步驟。

在醫療保健領域，患者有興趣了解自己的健康狀況，以改善自己的福祉，而企業需要以最佳的患者護理標準來回應這些新的期望。

根據他們的數字消費產品的經驗，患者希望在他們生活的所有領域都有一個個性化的方法。通過數字技術，我們可以實現醫療保健的個性化，創造個性化的、以人為中心的健康體驗，使人們能夠更好地控制自己的健康和幸福。

實現這一目標最有希望的技術之一是人工智能(AI)，特別是強化學習(RL)，它被用于某些消費行業，例如改善Facebook的應用內推薦或優化微軟的廣告。

通過采用強化學習，MedTech和制藥公司可以長期優化醫療流程，隨著數字醫療解決方案的不斷發展，利用數據改善患者的結果。

白皮書為您提供了如何使用RL為您的業務提供價值的全面觀點，并為那些對它如何工作的具體細節感興趣的人提供了進一步的閱讀。

摘要

通信技術和醫療物聯網的最新進展改變了由人工智能(AI)實現的智能醫療。傳統上，人工智能技術需要集中的數據收集和處理，但由于現代醫療網絡的高度可擴展性和日益增長的數據隱私問題，這在現實的醫療場景中可能不可行。聯邦學習(FL)是一種新興的分布式協同人工智能范式，通過協調多個客戶(如醫院)在不共享原始數據的情況下進行人工智能訓練，對智能醫療保健特別有吸引力。因此，我們提供了一個關于FL在智能醫療中的使用的全面綜述。首先，我們介紹了FL的最新進展、在智能醫療中使用FL的動機和要求。最近FL設計智能醫療然后討論,從resource-aware FL,安全和privacy-aware FL激勵FL和個性化FL。隨后,我們提供在關鍵的新興應用FL醫療領域的綜述,包括健康數據管理、遠程健康監測,醫學成像,和COVID-19檢測。本文分析了最近幾個基于FL的智能醫療項目，并強調了從綜述中得到的關鍵教訓。最后，我們討論了有趣的研究挑戰和未來FL研究在智能醫療可能的方向。

引言

醫療物聯網(IoMT)的革命改變了醫療保健行業，改善了人類的生活質量。在智能醫療環境中，IoMT設備(如可穿戴傳感器)被廣泛用于收集醫療數據，用于人工智能(AI)[2]啟用的智能數據分析，以實現大量令人興奮的智能醫療應用，如遠程健康監測和疾病預測。例如，人工智能技術，如深度學習(DL)已證明其在生物醫學圖像分析方面的巨大潛力，可通過處理大量健康數據來促進醫療服務[3]的提供，從而有助于慢性病的早期檢測。

傳統上，智能醫療系統通常依賴于位于云或數據中心的集中AI功能來學習和分析健康數據。隨著現代醫療網絡中健康數據量的增加和IoMT設備的增長，由于原始數據傳輸的原因，這種集中式解決方案在通信延遲方面效率不高，無法實現很高的網絡可擴展性。此外，依賴這樣的中央服務器或第三方進行數據學習引起了關鍵的隱私問題，例如，用戶信息泄露和數據泄露[4]。在電子醫療保健領域尤其如此，在電子醫療保健領域，與健康有關的信息高度敏感，屬于私人信息，受《美國健康保險便攜性和問責法》(HIPPA)[5]等衛生法規的約束。此外，在未來的醫療系統中，這種集中式AI架構可能不再適用，因為健康數據不是集中放置的，而是分布在大規模的IoMT網絡上。因此，迫切需要采用分布式AI方法，在網絡邊緣實現可擴展和保護隱私的智能醫療保健應用程序。

在這種背景下，聯邦學習(FL)已經成為一種很有前途的解決方案，可以實現具有成本效益的智能醫療應用程序，并改善隱私保護[6-9]。從概念上講，FL是一種分布式人工智能方法，通過平均從多個健康數據客戶(如IoMT設備)匯總的本地更新，而不需要直接訪問本地數據[10]，從而能夠訓練高質量的人工智能模型。這可能防止泄露敏感用戶信息和用戶偏好，從而降低隱私泄露風險。此外，由于FL吸引了來自多個衛生數據客戶的大量計算和數據集資源來訓練人工智能模型，衛生數據訓練質量(如準確性)將得到顯著提高，而使用數據較少和計算能力有限的集中式人工智能方法可能無法實現這一目標。

目前還沒有針對FL在智能醫療中的應用進行全面綜述的工作。此外，在開放文獻中仍然缺少在新興醫療保健應用中使用FL的整體分類。這些限制促使我們對FL在智能醫療中的集成進行廣泛的綜述。特別地，我們首先確定了在智能醫療中使用FL的關鍵動機并強調了其需求。然后，我們發現了用于智能醫療的最新先進FL設計。隨后，我們提供了關于FL在智能醫療領域新興應用的最新調研，如電子健康記錄(EHR)管理、遠程健康監測、醫學成像和COVID-19檢測。本文還總結了調研所得的經驗教訓，供讀者參考。本文總結貢獻如下：

(1) 我們介紹了在智能醫療中使用FL的最新調研，首先介紹了FL的概念，并討論了使用FL智能醫療的動機和技術要求。

(2) 我們介紹了最近先進的FL設計，這些設計將有助于聯合智能醫療應用，包括資源感知的FL、安全和隱私增強的FL、激勵感知的FL和個性化的FL。

(3) 我們通過廣泛的關鍵領域提供了關于FL在智能醫療中的關鍵應用的最新綜述。即聯邦EHRs管理、聯邦遠程健康監視、聯邦醫學成像和聯邦COVID-19檢測。本文提供了與FL醫療保健用例相關的正在出現的實際項目，并強調了從調研中吸取的關鍵教訓。

(4) 最后，我們強調了FL-smart 醫療的有趣挑戰并討論了未來的發展方向。

歐盟委員會在2020年2月19日發布《人工智能白皮書》，提出一系列政策措施，旨在大力促進歐洲人工智能研發，同時有效應對其可能帶來的風險。

　　人工智能戰略是歐盟數字戰略的核心支柱之一。歐盟提出要建立一個“可信賴的人工智能框架”，重點聚焦三大目標：研發以人為本的技術；打造公平且具有競爭力的經濟；建設開放、民主和可持續的社會。并提出了一項雄心勃勃的投資計劃，將在今后10年內每年投入高達200億歐元的技術研發和應用資金。歐盟在保護公民隱私和數據安全方面制定了一系列措施。例如，人工智能企業必須通過相關部門的安全測試和資質審核才能進入歐盟市場。

　　《人工智能白皮書》將在未來三個月內接受各界人士的公開咨詢，再根據反饋結果進行相應修訂。根據計劃，歐盟將于今年年底制定出臺《歐盟數字服務法》等具有法律約束力的數字規則，從而對規范市場準入、強化企業責任和保護基本權利等問題作出明確規定。

　　分析人士指出，歐盟此舉不僅是要補足前沿科技短板，更是要搶抓數字時代的全球規則主導權。

白皮書指出，人工智能 (AI) 是一項戰略性技術，有益于社會、公司和個人。AI以人為本，基于道德，可持續發展，尊重最基本的權利和價值。AI帶來的效率和生產率不僅能夠提升歐洲的產業競爭力，提升人們的生活福祉，還能夠有效應對氣候變化、環境退化、人口變化、民主權益、社會犯罪等一些急迫解決的社會問題。

在激烈的全球競爭大背景下，歐盟需要在2018年4月發布的《歐盟AI戰略》基礎上找到一條堅實可靠的歐洲路徑。面對AI帶來的機遇與挑戰，歐盟需要秉持歐洲價值觀，以自己獨有的方式行動起來，推動AI的發展和部署。歐盟委員會致力于推動AI科技創新，保持歐盟AI科技的領先地位，確保新技術為全歐洲服務，在提升人們生活質量的同時尊重相關權益。為了抓牢本次AI帶來的機遇，歐洲必須加強產業和技術能力建設。與歐洲AI戰略相呼應的《歐洲數據戰略》中指出，仍需要采取措施使得歐洲成為全球數據中心。《歐洲數據戰略》旨在讓歐洲成為世界上最具吸引力、最安全、最動態的數據經濟體。

歐盟委員會支持的這項投資導向的監管路徑有著雙重目標：一是推動AI進步；二是應對在使用AI過程中產生的相關風險。歐洲AI路徑旨在提升歐洲在AI領域的創新能力，同時提升貫穿歐盟經濟的道德性和可靠性。AI應該服務于人類生活福祉的提升和社會更好的發展。

白皮書分六個章節。一是引言，包含問題界定、可能需要修訂的現存與AI相關的歐盟立法框架、未來歐盟監管框架范圍、要求類型。二是“利用產業和專業市場的優勢”。三是“抓住面前的機遇—下一個數據浪潮”。四是“卓越生態系統”。五是“信任生態系統—AI監管框架”。六是結束語。

白皮書主要圍繞“卓越生態系統”（ecosystemof excellence）和“信任生態系統”（ecosystem of trust）兩個方面的建設展開：

一、“卓越生態系統”。是要建設一個歐洲、國家和地區三個不同層面措施協同的政策框架。公共部門和私營部門共同合作，調動資源，沿著整體價值鏈建設“卓越生態系統”，從研發創新開始，建設正確的激勵機制來加快AI解決方案的在包括中小企業在內的應用。

二、“信任生態系統”。它是歐洲AI未來監管框架的關鍵要素。要做到這一點，必須確保體系遵守歐盟的規則，包括保護基本權利和消費者權利，尤其是那些在歐盟運行的、風險較高的AI系統。這個政策為市民使用AI應用增添了信心，為企業和公共組織的AI創新提供了法律保障。歐洲委員會強烈贊同“以人為本”。

白皮書指出，歐盟資金項目（EU fundingprogramme）在集中力量辦大事上具有重要貢獻，能夠避免重復建設，并撬動歐盟成員國公共部門和私營部門的投資。在過去的三年中，歐盟資金用于AI研究和創新的費用15億歐元，與之前相比增長了70%。

然而，歐洲的AI投入在世界也僅占一小部分。2016年，歐洲用于AI的投入為32億歐元。北美為121億歐元。亞洲為65億歐元。作為回應，歐洲需要大幅度提高AI研究和創新領域投資水平。目標是在未來10年，歐盟資金每年在成員國范圍內吸引200億歐元的AI技術研發和應用資金。

//ec.europa.eu/info/sites/info/files/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf

簡介：

近年來，由于機器學習（ML）/深度學習（DL）技術使用多維醫學圖像，在從一維心臟信號的心臟驟停的預測到計算機輔助診斷（CADx）的各種醫療保健應用中的卓越性能，見證了機器學習（ML）/深度學習（DL）技術的廣泛采用。盡管ML / DL的性能令人印象深刻，但對于ML / DL在醫療機構中的健壯性仍然存有疑慮（由于涉及眾多安全性和隱私問題，傳統上認為ML / DL的挑戰性很大），尤其是鑒于最近的研究結果表明ML / DL容易受到對抗性攻擊。在本文中，我們概述了醫療保健中各個應用領域，這些領域從安全性和隱私性的角度利用了這些技術，并提出了相關的挑戰。此外，我們提出了潛在的方法來確保醫療保健應用程序的安全和隱私保護機器學習。最后，我們提供了有關當前研究挑戰的見解以及未來研究的有希望的方向。

內容大綱：

論文摘要： 數據就是知識，知識就是力量。在這個信息過載的時代，數據分析改變了人們如何有效解決許多行業問題的觀點。數據分析可以取得非常積極成果的潛在領域之一是醫療保健領域。醫療保健分析不僅可以使患者受益，而且可以使醫療保健行業的所有利益相關者和關鍵參與者受益。它具有預防疾病爆發，識別和檢測疾病，降低手術成本的潛力，因為醫院管理者可以幫助政府制定醫療保健政策，從而改善整體生活質量。機器學習是計算機科學的一個領域，我們可以開發從提供的數據中有效進行自我學習的算法。其主要目的是讓計算機在無需人工干預的情況下自學。數據分析和機器學習齊頭并進。在本文中，我們回顧了有關醫療保健領域采用的一些關鍵機器學習技術的文獻。這項系統旨在確定機器學習在醫療保健中的應用和挑戰。