利用隐私计算赋能数字防疫与医疗数字化发展

  隐私计算技术保护医疗数据安全

隐私计算源于人工智能的兴起，用以解决在“数权”意识建立的基础上，实现多方各自隐私或秘密数据输入的计算；实现对数据所有权、权益和隐私的保护；构筑“数据安全壁垒”并进一步实现数据协作共享。在医疗数据领域，针对医疗数据的安全问题，反复被提及却又无破解之法，隐私计算技术或成为医疗行业数据安全的技术保障。基于智能合约技术追溯源数据集，建立“数据血缘”；同时构筑封闭的数据存储和计算环境，将从各数据拥有方采集到的数据进行清洗、脱敏，归一，形成数据集并进行加密，杜绝数据的泄露。完成第一层通过技术结构的安全壁垒。

在此之上可以建立第二层安全壁垒，即通过设立数据权限管理，确保数据需要经过授权才可以使用。基于上述技术安全与权限安全后，对医疗数据就可以构建一个关联、集成并融合各医疗机构、检验检查以及健康数据的平台。

  隐私计算技术为数字防疫、医疗信息化进程添助力

在隐私计算技术上实现高密度存储、快速访问和迅速分析计算，支持人工智能模型的建立，进行数据的多角度直观分析和展示多方数据。对疫情的多模态数据进行了清洗整合、洞察分析，具有极高的价值输出，更科学地对疫情进行防控。此外，该技术同样对医疗数字化也具有重要意义，建立科研数据平台加速医学科研转化、建立病历自主学习机制。

  隐私计算技术在国内的实际应用

据悉，国内已领先其他区域出现了商业部署的隐私计算平台和生态系统：翼数坊XDP。其开发公司翼方健数正致力于用隐私计算开启医疗健康行业数据生态。其主要业务以隐私计算为根、医疗行业为主干、致力于改善医政管理、医疗数据治理、医保风控和临床核心业务中的痛点为落地场景。

（上图为翼方健数官网截图）

翼方健数在医疗数据领域深耕多年，总部设在上海，在硅谷、厦门均设有研发中心和分部，致力于为国家级、省市级进行医疗健康大数据平台的搭建，赋能人工智能医疗应用的开发，襄助医疗行业在人工智能技术推动下的创新发展。

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