早读笔记—年11月02日（周五）

1.泰尔实验室以中天微CPU架构的TEEeSIM芯片获首张安全认证证书。〔图〕

2.我国医疗数据质量低的“顽疾”该怎么治？吕旭东等人提出用openEHR。

3.瑞银估计，明年AppleWatch出货量将增长40%至约万块。

4.阿里云IoT携手6所高校发布“物联网大学合作计划”。

5.百度发布AI眼底筛查一体机：10秒出结果功力不输专业医生。

6.多伦多领先的数字医疗平台供应商ThinkResearch融资万美元。

1.物联网的世界里，传统插拔SIM卡联网的方式早已不适用，逐步取而代之的是eSIM。eSIM全称embeddedSIM（嵌入式SIM）。主流的实现方式是将eSIM芯片集成在设备中（也就是说还是需要一颗实体芯片，尽管它比可插拔SIM卡小得多），和传统SIM相比，eSIM低功耗、小型化、轻薄化、三防等级高、可远程写卡的特点让它无论在大规模物联网还是消费电子领域的优势都不言而喻。而苹果在iWatchseries3中试水eSIM蜂窝网络连接后，今年更是在新iphone上增加了eSIM，关于eSIM的C端用户教育正在被以苹果、华为为首的终端厂商大规模进行。然而另一方面，年以来物联网安全事故不断，智能玩具信息频遭泄露，安保摄像头、广告显示牌、智能家居等联网设备频遭攻击，这让市场对于物联网安全性的担忧从来没有停止过。“安全”已经变成了阻碍物联网大规模部署的绊脚石，这让主要用于物联网领域的eSIM产业十分警惕——验证所有eSIM连接方案的安全性，不安全的eSIM方案，宁愿弃之不用。除了前面提到的实体芯片eSIM方案（eUICC、eSE）外，还有无实体芯片eSIM方案（TEE），以及纯软件方案（softSIM）。其中eUICC是目前GSMA承认的标准eSIM方案，依托于硬件实现，安全级别高，早在年GSMA就公布了基于eUICC的远程SIM配置规范。eSE（嵌入式安全芯片）是一种防篡改芯片，基于硬件芯片的模块，安全级别可以做到最高。例如年初NXP和国内eSIM技术方案商果通科技联合推出的eSEeSIM融合芯片组SNU，安全级别达到Eal6+，适合应用在在NFC、指纹支付、移动票务等对于安全要求较高的应用中。但它的软肋和eUICC一样：成本高，难以大规模部署。TEE成本和安全级别均低于eUICC和eSE，此前在市场上争议较大，但是今年起，泰尔实验室发起联合运营商、芯片/模组厂商等上下游企业共同制定了《基于TEE的eSIM技术要求》，相当于将TEEeSIM市场规范化。基于此“要求”，今年10月19日泰尔实验室为以中天微CPU架构，果通科技、阿里云、中兴微提供技术支持的TEEeSIM芯片（SiT）颁发了首张安全认证证书（证书编号：CTTL-T）。

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泰尔实验室专家国炜表示，TEEeSIM安全级别可以达到一些大规模物联网应用的要求，适合部署在工程检测、农业环境检测等设备设置在危险区域的应用场景。TEE的低成本优势，让终端设备厂商更容易在安全与成本之间找到一个平衡点。目前有不少国产手机厂商都加入了“全球漫游”功能，即出国可不插卡购买当地流量包联网（例如小米漫游、oppo漫游等），的确方便了出国游用户。目前国内手机厂商都采用的是纯软件方案softSIM，关于softSIM，国炜点评：softSIM成本低容易部署，但是由于纯软件方案安全级别过低，极易受到攻击，已经被主流运营商以及设备厂商弃用，泰尔实验室的“eSIM标准体系”完善计划中不包含softSIM。

?通过对每种方案的了解我们发现，没有完美的eSIM方案，但是不同领域、不同终端应用都能在成本和安全性的协调下找到最匹配的方案。我们期待看到更多有eSIM功能的终端出炉，也希望未来的物联网应用不再出现安全事件。

2.经过20多年的医疗信息数据化，中国已经拥有庞大的医疗数据基础。据IDC显示，全球医疗数据量年已达到EB，年超过了EB，预计到年将达到2.PB。也正是有了医疗大数据的深厚积淀，近年来，在深度学习等AI技术兴起后，不少创业公司尝试利用自然语言理解、图像识别等技术进行临床数据的清洗。在这个过程中，人们发现，医疗数据的数量是够了，但医疗数据质量却让人担忧。在前不久深圳国际BT领袖峰会上，中医院院长胡盛寿在其主题演讲中就曾提到，现阶段医疗机构的数据合格率若能达到50%到60%就已经相当不错了。而现阶段大部分人工智能企业在医疗数据的清洗过程阶段，依旧要请大量有经验的医生专家进行人工标注，机器辅助，以此才能建模。到底怎样才能从一开始就产生高质量医疗数据？近日，在第80届中国国际医疗器械博览会上，浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教授、博士生导师吕旭东，医院研究员赵东升、深圳中兴网信科技有限公司医疗产品线总经理张思昱等人，就“如何利用开放式国际标准openEHR为建设高质量、标准化医疗大数据问题”发表了主题演讲。医疗大数据的应用领域可谓广泛，包括智能辅诊、新药研发等。但不少企业在“快马加鞭”的发展过程中却发现，医疗数据质量低成了“绊脚石”。以临床医疗数据为例，出现质量低的原因主要有：

第一，医生在使用临床数据采集系统时，病历的书写标准不统一和不完整，医院，医生的日常工作量较大，很容易草率地对待电子病历的填写。

第二，在医院电子病历数据处理环节，医疗行业虽信息化程度很高，但数据化程度很低，医院已经实现了HIS系统全覆盖，通过HIS系统可以采集到不少患者数据。但由于患者信息的底层逻辑不清晰，使得这类患者数据多数为非结构化的文档数据，没办法直接做数据分析与应用。

第三，是在数据质控分析环节，质控团队对于数据的核查不够认真。这就容易让垃圾数据通过审核，进入到医疗大数据中。

在会上，浙江大学吕旭东就曾提出要利用openEHR从源头来打造高质量医疗数据。但目前看讲，大部分人对于openEHR都比较陌生。据openEHRChina的







































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