全解析 | 隐私计算医疗应用白皮书（2022）
背景
医疗行业数字化发展迅速，各级医疗机构累积了大量医疗数据，包括电子病历、健康档案及人口信息等，均具有极强隐私性。隐私计算技术能够促进健康医疗数据跨机构、跨地域的流通共享，充分释放数据价值的同时，保障数据拥有方的权益和个人隐私。目前，隐私计算技术已在医院信息化平台、公共卫生预警系统、新药研发、医保业务系统等多种场景中应用实践。
经前期多方调研及论证研究，互联网医疗健康产业联盟等相关单位进一步总结提炼行业实践经验，共同完成了《隐私计算医疗应用白皮书（2022）》。该报告梳理了隐私计算技术的总体发展情况，汇总国内医疗健康领域的应用发展现状。本文将对这份报告进行详细的分析整理，帮助读者更好地认识隐私计算在医疗健康领域的探索和实践。
报告结构
1.背景和目的 - 介绍隐私计算技术在医疗领域中的应用趋势 - 阐述编写该报告的目的和意义
2.隐私计算技术总体发展情况 - 介绍隐私计算技术的定义、特点和分类 - 分析国内外隐私计算技术发展现状和趋势
3.医疗健康领域中隐私计算技术应用现状 - 概述医疗健康领域中数据共享和隐私保护面临的挑战 - 介绍医疗健康领域中隐私计算技术应用案例，包括数据共享、医学影像处理、基因组学等方面
4.隐私计算技术方案在医疗健康领域的落地实践案例 - 结合医疗、医药、医保等多个关键场景，详细阐述了隐私计算技术方案在实践中的应用情况
5.隐私计算技术评估指标体系 - 介绍隐私计算技术评估指标体系，包括技术性能、通用性、安全性和可信方面
6.隐私计算技术在医疗行业实践中面临的挑战 - 分析隐私计算技术在医疗行业实践中面临的挑战，包括数据共享、计算效率、安全保障等方面
7.隐私计算技术在医疗行业中的未来发展建议 - 提出隐私计算技术在医疗行业中的未来发展建议，包括加强技术研发、完善政策法规、推动标准化等方面
8.总结和展望 - 总结报告的主要内容和贡献 - 展望隐私计算技术在医疗健康领域中的应用前景和发展趋势
痛点与逻辑
医疗数据流通痛点
数据孤岛：医疗机构之间数据难以共享，导致医生无法获取到全面的患者信息。
隐私泄露：传统的数据共享方式可能会导致患者隐私泄露，例如患者个人信息被不法分子盗取或滥用。
数据质量问题：由于医疗机构之间的数据格式和标准不一致，导致数据质量参差不齐。
隐私计算技术应用逻辑
隐私计算技术可以在不暴露原始数据的情况下进行计算和分析，从而保护患者隐私。
隐私计算技术可以将多个医疗机构的数据进行加密处理后进行共享，从而打破了数据孤岛。
隐私计算技术可以通过安全可控的方式对多个医疗机构的数据进行整合和清洗，从而提高了数据质量。
隐私计算医疗应用场景
医疗领域-传染病预警系统
适用场景
新冠疫情发生以来，依托个人行为、医疗健康、政务等数据，构建智慧化多点触发多渠道监测预警机制，成为健全公共卫生体系的关键能力，提高监测敏感性和准确性。传染病防控及治疗过程中，临床医学、统计分析、行政管理等不同专业工作者均需参与，通过安全权限保护机制构建及技术支持，确保敏感数据在多个参与方开展规模化流通应用。
技术方案
利用隐私计算、大数据、人工智能等技术手段，整合卫生健康、民政、社保、医保、公安、教育、通信等部门的数据，在多源数据共享机制基础上建立多主体、多层级的与传染病相关的多点触发监测预警系统，自动化地采集传染病危险因素、病原体、相关症候群、疑似病例和确诊病例信息等传染病发生、发展过程中多个关键节点的数据，结合深度学习的智能预警模型算法，提供新冠肺炎监测预警、传染病监测预警、症候群监测预警、新发传染病和异常检测、传染病预测仿真模拟、流行病学研究分析以及传染病病理管理服务等内容，构建疫情防控智能化平台，满足疫情常态化下对传染病监测预警实现信息来源多渠道、监测预警智能化多点触发的目标。
传染病监测预警系统（如上图）以多点触发为工作原则，在各级医疗机构部署智能辅助诊疗哨点软件，以插件形式直连医院现有电子病历软件系统，向基层医疗哨点人员提供传染病风险智能提醒。同时，在城市职能管理中心部署软硬件集成的多点触发预警监测平台，平台收集各方数据进行分析处理，利用传染病管控规则和传染病预警模型，探查已知和未知传染病的风险，并及时向相关部门发出预警。
医药领域-药械研发与应用管理
适用场景
支持新药开发。在引进国外的疫苗产品时，须向国家药品监督管理局药品审评中心申请国内临床III期试验，通过区域内健康医疗数据开展疾病发生率及疾病负担分析，积累真实世界证据，可支持药企尽快获批临床试验。
支持医学证据形成。通过区域医疗数据进行回顾性疾病负担分析，形成经济学评价等客观依据，可支持医保主管部门与药械企业就准入、价格等关键维度做出适宜协定。
支持发展策略调整。通过回顾性分析目标患者诊疗路径，分析疾病诊断与用药选择间的内涵关系，进一步发掘细分领域患者的治疗需求，明确药械产品的未来发展提升方向。随着国内外在真实世界研究的重视，医药企业逐渐关注支持真实世界研究的数据资源，目前存在“数据不可用”和“数据不可及”两大关键问题，限制真实世界数据应用实践及推广效果。
真实世界数据（Real-WorldData,RWD）经分析论证后，产生的真实世界证据能够进一步指导药物研发和疾病诊疗，其应用的必要性及需求的广泛性日益显现。
技术方案
通过隐私计算技术构建数据服务平台（如上图），联接区域内数据提供方、数据服务方及数据需求方，提供数据发现、最小化授权、数据治理及分析建模等关键应用，加强健康医疗数据安全有序流通，围绕疾病诊治和药品使用的不同阶段，支持科研院所及药械企业安全合规地开展数据多样化联合分析。
医保领域-商业健康保险
使用场景
前端核保业务。以消费者为中心的多源数据，支持保险核保从健康、社会、财务、互联网以及行为等方面更深入了解客户风险水平，满足保险公司在风险评估的低成本、广覆盖、高效率需求，实现客户分层管理，促进保险合理定价。
保险反欺诈。在安全管控个人隐私数据信息的基础上，破除数据信息孤岛，联合分析健康、财务、行为、爱好等数据，建立各类风险模型，完善保险客户画像，精确识别欺诈风险，破除高费率而导致健康客户群体流失的非良性循环。
保险产品研制。通过真实世界数据的加密计算，补充数据维度与体量，支持保险公司识别、统计、分析风险及精算定价，进一步设计精细化产品，并创新带病体保险产品。
保险精准营销。在不触及客户个人隐私信息的前提下，聚合财务、行为、健康、医疗、家庭等个人信息，全面构建客户画像，实现保险产品精准推送，提升客户转化率。
商业健康保险作为社会医疗保障体系的重要组成部分，是对社会医疗保险的有力补充，可满足居民不同层次的医疗健康需求，实现我国医疗资源的合理利用。商业健康保险依托完整、及时、准确的投保人多源数据与调查人业务信息，支持多层次医疗保障保险业务实施。对于数据需求激增的关键场景主要包括：
技术方案
基于隐私计算技术，构建安全计算数据中台（如上图），引入保险公司核保风控模型，对原始数据进行模型计算，输出投保客户健康风险评估结果。遵循“个人医疗原始数据不出域、数据可用不可见”等原则，协助保险公司达成低成本、高效率的承保前风控。同时，通过本域多源数据的联合训练，形成区域性医疗数据算法模型，实现区域共性风险归类、对比、提示，支持公司核保政策拟定，有效提升保险公司竞争力。
应用场景日益丰富，关键技术仍需持续创新迭出
大众认知尚未清晰，市场信任仍具大幅提振空间
数据监管方近年来，各级医疗健康相关部门积极推动医疗数据安全共享，加强医疗数据安全共享流通的能力建设。但在具体执行层面仍需进一步明确操作细节。 数据提供方医疗健康数据种类广泛、格式多样，对性能、精度有较高的要求，数据计算结果是否满足医疗场景应用要求仍需进一步验证。此外，在临床数据与可穿戴设备、体检、随访等其他数据提供方进行融合时，还存在诸多不确定的风险。 数据服务方推动医疗数据安全流通共享生态环境需求与供应双方串联互通。但在服务过程中的权利、责任、义务仍需厘清。 数据需求方通过安全合规协作平台，减轻数据需求方在数据维护上的负担。但对于数据提供者在原始数据的体量、质量、产生成本、稀有程度、使用频次、便捷性等方面存在价格标准化的需求，减少比价及调查的成本支出。