落地案例带你认识隐私计算如何赋能健康医疗

伴随医疗数字化转型进程的加速，数据安全流通共享成为医疗领域发展刚需。近几年来，我国对隐私保护相关法律的逐步完善，隐私计算支撑的医疗应用成为来自监管方、应用方和服务方关注重点。在上个月举办的“首届医疗隐私计算大会暨第二届DataX大会”上，中国信息通信研究院发布了由互联网医疗健康产业联盟、隐私计算联盟、翼健（上海）信息科技有限公司主导，医疗机构、技术服务企业等相关单位共同参与编写的《隐私计算医疗应用白皮书（2022）》（以下简称白皮书）。白皮书梳理了隐私计算技术的总体发展情况，汇总了国内该技术在医疗健康领域的应用发展现状，结合医疗、医药、医保领域的多个关键场景，详细阐述了隐私计算技术方案的落地实践案例。翼方健数在医疗隐私计算领域有着丰富的成功经验，为白皮书提供了在医院信息化平台、公共卫生预警系统、新药研发、医保业务系统等多场景的应用案例。

从产业来看，在数据量庞大并对数据使用监管要求极高的医疗行业，健康医疗数据共享与其安全隐私是一对难解的矛盾，其发展在相当程度上受困于数据质量和安全流通。隐私计算、人工智能等新型技术手段的发展，有望在保护医疗原始数据安全的前提下实现其价值的合规流通和共享，目前已在医疗、医保、医药、器械等领域开展了多方面探索。

医院作为医疗场景的最前线，也是数据诞生、数据使用以及数据授权分享的场地，高价值的医疗数据应该在医院率先发挥价值，造福民生。上海交通大学医学院附属瑞金医院副院长胡伟国在首届医疗隐私计算大会上进行专题分享，他谈到，未来医院的建设背景是依赖于信息化建设，需要智慧医疗、智慧服务和智慧的管理。未来医院建设当中，数字安全与隐私技术是很重要，所有未来医院的数字化建设都离不开数据，因为智慧医疗、智慧科教、智慧管理以及智慧服务的基石就是数据。隐私计算技术可以保障更多的服务方参与加快建设推进的步伐；推进医院和医院之间的协作，加速医联体和医共体发展；深入探索外部的需求，深度发掘数据要素的价值。

医院数据资产管理：为业务场景的“数智超能力”打下基础

基于隐私安全计算技术，为医疗机构建设数据资产管理平台，能够帮助其医疗数据发挥临床价值、科研价值、运营价值和社会价值。医疗数据不仅可以在医院内高效协作、充分共享，也可以在院外安全、受控使用，从而达到实现医疗数据资产化的目的。江苏省人民医院通过构建院内隐私计算平台，将治理后的院内数据形成标准化数据资产，以数据资源目录的形式向院内职工提供数据服务。

江苏省人民医院数据资产管理平台

关键步骤包括：一是院内数据申请与授权。院内医师获取的外部数据，如实验室数据、测序数据等，通过数据所有方上传至平台，并设置数据访问权限，实现外部数据内部化，支持平台用户进行数据分析作业。二是敏感数据可用不可见。药品使用信息、患者个人隐私信息等关键信息，可以在不可见前提下进行模型训练，开展某种药品在特定疾病下使用的频率等统计学方面的研究，但不涉及直接统计某个药品的使用量。三是集成计算与存储能力。隐私计算平台提供的第三方应用以及自己的应用可以让用户在平台上进行全部的数据相关作业，结果可在平台上进行验证或应用。

对于一个完整的数据资产管理流程来说，隐私计算是其中的一个核心技术，但平台是一整个系统工程。在这个系统工程中，首先要保证的是全流程的通畅。从数据的汇集到数据的治理，以及归一、结构化、标准化等，围绕能够实现数据全流程管理的平台，才能够帮助医院衍生出在科研、传染病监察哨点、智能分级诊疗、医院运营等场景下的智能应用。

科研：实现安全、高效、可信的科研数据服务

隐私计算的医疗应用实践主要依托于联邦学习、多方安全计算和可信执行环境等技术，同时根据不同实践场景融合其他信息技术，实现更高级别的应用效能。以医院科研平台为例，临床科研是以患者为主要研究对象，主要的痛点包括：维护患者信息安全、协同多方数据标准、确保授权使用范围。翼方健数提供隐私安全计算全栈技术，结合单中心及多中心场景具体需要，选择最为适合的隐私安全计算方式，能够保障数据不出域，数据可用不可见。

单中心临床科研——中山肿瘤肝细胞癌症科研课题

患者就诊记录信息，包括医疗服务、检验检查、药物处方、入院记录、医嘱等相关信息需要医疗机构信息管理部门在患者临床数据管理方面加强安全与隐私保护能力。如单中心临床科研方面，中山大学肿瘤防治中心以现有的肠癌及肝转移肠癌患者诊疗及测序数据为基础，依托翼方健数提供的隐私安全计算全栈技术，构建围绕安全沙箱技术的临床科研平台。平台实现患者临床诊疗信息与肠癌生物信息融合，形成高质量的临床及组学数据集，结合翼方健数提供的科研应用、数据治理及分析能力，支持临床及生物信息相关研究。

中山大学肿瘤防治中心

基于隐私计算建立的多模态全息数据平台

同时，在保障院内临床资料安全及个人隐私的前提下，平台支持第三方服务公司加入，共同开展科研。目前，中山大学肿瘤防治中心及其合作方关于甲胎蛋白及脱-γ-羧基凝血酶原在肝癌预后作用的研究成果已在《Journal of Hepatocellular Carcinoma》期刊发表。对标国际的The Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER)和 The Cancer Genome Atlas (TCGA)数据库，建设形成我国肠癌及肝转移肠癌专病数据集，支持国民健康相关研究。

多中心协作科研——长三角生物医学产业大数据联盟生物数据合作平台

在多中心协作科研方面，多中心研究在跨机构数据采集与整合工作中存在一定困难，涉及医学术语差别大、数据标准不统一、跨机构患者数据难融合等基础治理难题。在确保授权使用范围中，医疗机构须满足数据留存在院内本地服务器上，同时实现对机构间的数据联合计算分析，并满足数据授权使用、最小可用原则。

长三角生物医学产业大数据联盟生物数据合作平台

针对以上的一些痛点及准则，上海中科院营养与健康研究所、厦门大学健康医疗大数据国家研究院、翼方健数、上海计算机软件技术开发中心等12家单位联合发起了长三角生物医学产业大数据联盟。凭借翼方健数提供的隐私安全计算全栈技术，结合区块链技术，构建以联邦学习等技术为重点的隐私计算平台，可根据不同信任假设采用不同的隐私计算技术，实现数据使用全生命周期管理，提升安全能力和利用效率，解决生物医学大数据研究协作共享等实际场景问题。通过对原始数据进行联邦学习能够实现样本量高效扩大，提取不同节点数据深度特征，实现科研数据从采集、处理、计算的全生命周期管理，进一步挖掘数据的科研价值，并在下游任务中获取更优效果。在单细胞亚群识别相关分类任务中，模型准确率达到85.92%，相较于单节点的准确率72.94%，提升17.80%。在训练性能方面，通过优化模型训练与网络传输，整体训练性能相较单节点速度仅轻微下降。

临床科研是以患者为主要研究对象，隐私安全计算技术在保障患者的隐私及数据安全的前提下，通过对患者诊疗记录的分析，研究疾病发生发展、诊断治疗方法及预后基本规律，提高诊断水平与治疗效果，推动医疗技术发展，进一步调整疾病预防措施，提升人民健康水平。而基于医院科研平台汇集总结出的众多模型及数据库，依托隐私安全计算技术，传染病预警的精确性得到了进一步提升，形成数据驱动的智能传染病防控。

传染病预警监测系统：数据驱动的城市级智能疫情防控

随着大数据融合应用和隐私保护的双重需求驱动，各地政府对医疗数据要素高度重视，隐私安全计算等一类技术也参与到相关建设项目的规划中。要实现真正的落地应用，不仅是技术的支持，更需要行业各方的协作，宜昌市传染病多点触发监测预警信息系统正是翼方健数在医疗领域多方协作的经典案例。通过打通全民健康平台、政务数据平台，关联卫健、医保、社保、民政、出入境、教育、气象监测及空气质量等数据，实现病例和症状监测信息直接抓取、实时汇集。基于这些数据的联邦学习时空预测模型，不仅可以提前数天预知高风险人群的数量，还能够帮助医生提高传染病诊断的准确率。

宜昌市传染病多点触发监测预警信息系统

利用隐私安全计算、人工智能、大数据等技术赋能各级医疗机构，进行多部门数据资源整合，精准筛选、消除误报，实现数据驱动的智能传染病防控。平台有效预警高达700次/月，法定传染病网络直报运行率达到100%，医疗机构传染病漏报率城区低于2%、县市低于4%。这不仅仅是医疗数字化的有效运用，更是城市数字化转型实践的深刻体现。通过将传染病多点触发预警监测平台与智慧城市运行管理中心有机结合，宜昌市形成政府协同管理的一体化城市运行管理体系，实现城市级医疗信息的全面感知智能化、态势监测可视化、事件预警可控化。

城市医疗大数据应用开放平台以传染病疫情疾控为出发点，逐步促进政府公共数据与社会企业数据融通。项目中使用的疾控模型开发环境，也适用在隐私安全保护前提下为社会企业提供数据开发环境，以促进城市医疗数据要素市场发展。

除了隐私计算在医院端的应用以外，白皮书还引入了包括药械研发与应用管理、商业健康保险、智能穿戴设备等领域的应用实例，欢迎扫描下方二维码申请下载白皮书。

去年11月，国家卫生健康委发布了十四五全民健康信息化规划，提出推动多方安全计算等关键技术研发和应用，这是隐私计算技术首次写入行业政策，也是对隐私计算技术释放医疗数据价值的一份期待。翼方健数在医疗健康领域深耕多年，于2019年发布全球首款医疗数据隐私计算平台翼数坊XDP，基于数据流通的关键技术隐私安全计算技术以及适应真实业务场景的全栈技术能力，真正将医疗数据作为资产进行管理和共享开放。并且以构建“数据和计算的互联网”(IoDC，Internet of Data and Computing)为愿景和使命，布局医疗、生物信息、医药、医保等相关细分领域，协助建立数据底座和基础设施建设，利用隐私计算技术打通医疗行业的关键节点，将宝贵的医疗数据利用起来，用多元化的技术和方式全面解锁数据价值。未来，翼方健数将持续深耕垂直行业，充分发挥技术实力，深度探索并助力构建医疗IoDC。

关于翼方健数

翼方健数（BaseBit.ai）是“数据和计算互联网（IoDC , Internet of Data and Computing）”的先行者，是一家专注大数据、人工智能和隐私安全计算的高科技公司，有“隐私计算四小龙”之称。翼方健数总部位于上海，在北京、厦门、深圳、香港、宜昌、成都、杭州、海南等地都设有办事处。

翼方健数（BaseBit.ai）旨在通过核心技术“隐私安全计算”，实现数据可用不可见，不分享原始数据，输出数据价值，打造数据生态，搭建数据要素与数据价值间的桥梁。降低数据利用门槛，推动智能化应用的进步。以隐私安全计算为根，为政务、医疗、科学、金融、营销等行业的数据资产提供安全计算和应用开放赋能，解决方案覆盖区域大数据应用开放平台、科研平台、生信分析平台、辅助决策、电子病历质量控制等。相关产品解决方案已应用在首批国家健康医疗大数据试点城市厦门、宜昌、健康医疗大数据国家研究院、香港科技园、国内著名三甲医院等。

翼方健数是中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会全权成员单位，已参与多项隐私计算国家标准制定。翼方健数成为在工业化和信息化部相关司局的指导和支持下，由中国信息通讯研究院牵头成立的“隐私计算联盟”副理事长单位及医疗应用工作组组长，同时也是中国信通院“医疗科技安全实验室”成员单位。此外，翼方健数作为“代表性厂商”入选Gartner发布的《中国AI软件市场指南》，在《预测2022年：人工智能核心技术》报告中列入“ 联邦机器学习供应商 ”，在《2022中国网络安全技术成熟度曲线》中被列为“多方安全计算代表供应商”。

商务合作：[e-mail]