时隔大半年，区块链这个一度沉寂的话题再一次被推上高峰。

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28日，区块链概念股集体上涨，多只个股涨停。这是资本市场对国家重视区块链技术发展做出的积极响应。但也有不少人担心，这会不会成为币圈新一轮的炒作机会。

上一次人们集中讨论区块链，还是在去年春节前后。在各种名字里挂着“三点钟”字样的群里，“大佬”们热火朝天地讨论区块链。如果说，当时有哪个话题能让马化腾、李彦宏、周鸿祎、姚劲波、马云这些互联网圈的名人同时发声，可能非“区块链”莫属。

区块链究竟是泡沫还是风口需要时间证明，但我们已经看到，不少人已经投身于热潮之中。

黄铭钧（Ooi Beng Chin），新加坡国立大学杰出教授、浙江大学长江学者讲座教授、新加坡科学院院士。

身为「数据库界泰斗」的他曾连续三次受邀作为唯一华人代表出席参加美国西雅图参加国际数据库前沿展望会议（The Database Research Self-Assessment Meeting）。

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此外，他还是 CCF 海外杰出贡献奖获得者，身兼新加坡科学院院士、ACM Fellow、IEEE Fellow、浙江省人工智能发展专家委员会委员等职位，由他领导的新国大人工智慧系统研究院设计的 SINGA 深度学习系统，是第一个进入国际顶级开源社区 Apache 孵化器的深度学习系统项目——一个可以让用户制定运营战略和开发新产品的分布式深度学习平台。

黄铭钧的研究兴趣包括数据库性能、索引技术、大数据、多媒体及空间数据库处理、内存数据管理、云计算和并行系统的研究与应用等，这些年来陆续在 ACM SIGMOD、VLDB、IEEE ICDE 等国际会议和 ACM TODS, IEEE TKDE, VLDB 等期刊发表 200 多篇论文，并且多次受邀担任 SIGMOD、VLDB 和 IEEE ICDE 等多个数据库业内顶尖会议的委员会主席。

在担任新加坡国立大学计算机学院院长期间（2007 年—2013 年），黄铭钧成功将新国大在 QS 计算机学科的排名提升到世界第 8。

近年来，随着硬件和数据的日渐完善，机器学习与深度学习在业界得到了广泛的应用，然而在具体落地的过程中依然存在数据提取耗、存储格式不统一、非结构化数据、数据清洗、数据缺失、数据重复等问题，尤其在 AI 医疗诊断领域，医疗编码规范的不统一和医疗信息的复杂性更是制衡着该领域的发展。

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黄铭钧带领团队打造出了 MediLot——一个基于区块链的医疗保健数据管理和分析平台，借助区块链的防篡改特点，保障不同医疗保健机构之间的医疗记录的归档，使得数据来源追踪、数据分析以及根据病人喜好量身订造的医疗变得可能，将医疗管理和研究推向更好的未来。

患者可以授权 MediLot 将自身病史数据的访问权限记录在区块链上，当第三方机构向医院请求患者数据时，医院根据区块链上的授权信息对第三方机构的数据使用资格进行审核。当审核通过（即授权成功）后，医院通过链下点对点网络将患者数据发给第三方机构使用。，医生也可以通过平台上的算法和分析模型预测病人病情的发展，从而做出最精准的医疗诊断。

目前，MediLot已经在新加坡国立大学医院（NUH）中落地使用。

2018年10 月 25 日—27 日，中国计算机大会（CNCC 2018）上，黄铭钧冷静地指出目前区块链领域尚存在的一些问题：区块链系统的性能有限，远远低于最先进的数据库系统的预期。

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