小林医生的罕见病诊断助手小林是位年轻的医生，在接诊一位患有罕见遗传病的孩子时，遇到了难题。全球病例稀少，研究数据分散且不

zhurong688

小林医生的罕见病诊断助手小林是位年轻的医生，在接诊一位患有罕见遗传病的孩子时，遇到了难题。全球病例稀少，研究数据分散且不透明，她无法快速验证所用AI诊断工具的训练数据和决策依据。
这时，医院接入了基于@OpenLedger  的“疑难病症诊断网络”。这个网络汇集了全球医疗机构贡献的匿名病例数据（称为 Datanets），并通过 贡献归因证明（PoA） 技术，确保每一份数据的使用都被精确记录和溯源。
1. 数据贡献与确权：之前，小林医院将脱敏后的罕见病例数据上传至该网络，每个数据都被“打上”了唯一的、不可篡改的贡献者标识。
2. 模型训练与透明溯源：AI开发者利用这些高质量的数据集训练出专业的诊断模型。当小林使用这个模型分析小患者的基因序列时，模型不仅能给出诊断建议，还能一键生成一份“贡献报告”。报告清晰列出了是哪些医院的哪些相似病例数据影响了本次判断，让诊断过程不再是“黑箱”。
3. 高效低成本部署：这个诊断网络利用 OpenLoRA 技术，可以在同一组服务器上同时运行上千个针对不同疾病的轻量化专业模型，极大降低了运营成本，使得像小林所在的普通医院也能负担得起这样的专业工具。
小林很快找到了与孩子情况高度相似的病例参考，迅速确定了治疗方案。她所在的医院也因为数据贡献，每当其数据被用于诊断，都会自动获得$OPEN 代币奖励，实现了“数据产生持续价值”的良性循环。
#OpenLedger