沙龙|隐私计算技术如何为医疗行业赋能？
本次会议由中国信通院云计算与大数据研究所牵头组织，邀请了来自上海交通大学附属儿童医院、四川大学华西医院、锘崴科技、翼方健数和医渡云的专家深入探讨了隐私计算和医疗行业融合的相关技术、产品、应用和行业发展情况。中国信通院云大所大数据与区块链部专家袁博主持了本次沙龙。
白玉真｜隐私计算相关情况介绍
中国信通院云大所研究员白玉真介绍了隐私计算相关标准及联盟工作。中国信通院云大所、隐私计算联盟已发布了关于多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、区块链辅助的隐私计算等4项功能标准以及多方安全计算、联邦学习等2项性能标准，已开展4批隐私计算测试，共完成对59款产品的评测。今年举办了 “2021隐私计算大会”，是目前国内第一个隐私计算行业大会，会上发布了《隐私计算白皮书》等研究报告。下一步联盟和中国信通院云大所重点工作为：在标准方面，持续推动隐私计算安全、互联互通、行业应用等方面标准编制，继续进行相关测试；在研究方面，持续跟踪行业、总结观点，开展隐私计算相关垂类应用研究；在会议活动方面，一是开展2021大数据“星河”案例—隐私计算案例评选，二是组织2021数据资产管理大会—隐私计算分论坛、月度沙龙等会议活动。
于广军|医疗大数据信息隐私保护与分享协作机制的研究
上海交通大学附属儿童医院院长于广军分享了医疗大数据信息隐私保护与分享协作机制的理论研究和应用案例。于院长介绍了医疗数据共享的需求现状和痛点，阐述了国内外对医疗数据隐私信息的界定，基于三大场景（医生调阅、患者查询和科研使用）的医疗信息隐私安全评估标准及其指标体系权重量化。阐述了基于需求与信息安全结合的分类别、分层次的多元数据共享模式，基于区块链共识机制的数据安全共享策略。展示了区块链技术在互联网医疗、区域医疗、医联体和患者电子病历查询等多方面的信息共享应用案例，以及探讨了基于区块链的多中心临床研究数据的共享激励机制，并将继续推动医疗大数据的共享价值研究。
陈斌|多中心带有隐私保护的肠道微生态研究
四川大学华西医院副教授陈斌介绍了利用多中心数据和隐私保护计算技术在肠道微生态研究上的应用实践。国家药监局的《深度学习辅助决策依赖器械软件审核要点》指出数据收集应该在合规的基础上，尽可能来自于多家不同层级的临床机构，保证数据多样性和提高算法泛化能力。因此，需要在数据不出医院的情况下实现数据共享价值。华西医院的肠道微生态数据分析平台，从最早1.0版本的单一脱敏方式采集到2.0版本的沙箱模式汇集，到现在3.0版本的利用联邦学习等隐私计算技术，可以支持多种类型、多种格式的基因数据进行多种算法的研究分析。在差异菌统计、菌群共生与互斥网络、疾病检测模型构建上，多中心隐私分析框架的计算与集中模式计算有着非常高的相似度。
王爽|隐私计算赋能生物医疗大数据安全共享
锘崴科技联合创始人、CTO王爽教授介绍了隐私保护计算如何为生物医疗大数据安全共享赋能，团队是全球最早从事隐私保护计算研究的团队之一，设计并开发了全球首个带有隐私保护的跨国医疗大数据分析系统（美国、英国、新加坡）PRINCESS，完成了全国首例利用联邦学习进行的全国性多中心强直性脊柱炎 (AS) 全基因组关联分析 (GWAS)。研究团队基于安全联邦学习技术开发了一个多中心GWAS分布式技术框架iPRIVATES，实现了全国性跨多家医院、机构的AS基因组数据共享，超大的样本量使得该研究结果的可靠性、准确度等大幅提升。锘崴科技推出的锘崴信隐私保护计算平台是具有革命性创新的大数据隐私保护平台，在生物医疗领域可有效处理结构化和非结构化数据，平台的隐私保护技术具有极强的包容性和可移植性，除了医疗领域，也可以应用于金融、广告、教育、交通、工业等其他领域。
李苇刚|隐私安全计算+人工智能，释放医疗数据价值
翼方健数医疗健康事业群总裁李苇刚在分享中表示，医疗数据的价值，需要结合隐私安全计算技术和人工智能才能充分安全地释放。这从数据层面来说，医疗数据需要管控，而基于隐私安全计算技术，可以实现原始数据不出平台，数据经授权后使用，通过计算释放其价值。要让数据能用，首先需要处理海量数据的汇集和治理，并按照数据最小可用原则进行确权。然后才能便捷、灵活地对数据进行分析与利用。翼方健数利用人工智能技术高效治理数据，将原始数据形成为可管、可查、可用的数据资源，“让天下没有难用的医疗数据”。在原有的医疗数据中台上，集合隐私安全计算及AI智能模型，能够实现系统性的数据资产化管理和数据运营、价值输出。翼方健数基于隐私安全计算在医疗领域，打通医疗数据端到端的闭环模式，“让医疗数据为医疗服务”。
蒋锦鹏｜隐私计算助力多中心临床研究
医渡云首席架构师蒋锦鹏结合隐私计算技术能力和临床科研应用经验分享了隐私计算如何助力多中心临床研究。多中心研究有助于扩大样本量，提升样本代表性，扩充非临床数据，但也存在数据孤岛，流程复杂，安全合规等问题。隐私保护计算技术帮助科研在安全合规和数据价值挖掘之间找到平衡点。医渡云以高质量标准化医学数据治理能力为基础，使用多方安全计算、联邦学习和可信执行环境等技术保障隐私数据严格不出院，同时兼顾安全与性能。解决方案应用于临床研究可行性调研、大样本队列研究、疾病预测模型、基因组数据分析等多种应用场景。医渡云分享了将多方安全计算技术用于白血病HSCT术后复发风险建模和结直肠癌早筛研究的案例，通过实际结果展示了隐私计算的可行性和显著收益。未来，医渡云希望继续帮助科研人员提升多中心研究的效率，提供卓越的安全性保障。
本次会议聚焦隐私计算医疗行业应用，行业专家们进行了精彩演讲。医疗行业蕴藏着丰富的数据价值但面临数据安全挑战。隐私计算可以实现“数据可用不可见”，赋能医疗行业数据安全有序流通，促进医疗行业数据价值释放。中国信通院云大所、隐私计算联盟也将持续关注隐私计算相关热点问题，与各方一道共同推动隐私计算行业健康高质量发展。
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本期主题联系人
白玉真 baiyuzhen@caict.ac.cn
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