什么是隱私計算

傳統數據安全解決方案無(wú)法處理數據在處理及共享階段的安全性,必須對敏感數據進(jìn)行解密后處理,存在泄露風(fēng)險; 隱私計算技術(shù)的“數據可用不可見(jiàn)特性可完美地解決這痛點(diǎn)。

隱私計算是通過(guò)密碼學(xué)和軟硬件技術(shù),在保證用戶(hù)隱私及數據安全、符合法律要求前提下,打破數據孤島,構建跨機構跨領(lǐng)域數據網(wǎng),幫助實(shí)現數據“可用不可見(jiàn)”“可控可計量”

技術(shù)分類(lèi)

  •  

    聯(lián)邦學(xué)習技術(shù)

  •  

    可信硬件技術(shù)

  •  

    密碼學(xué)技術(shù)

 

隱私計算是數據價(jià)值安全應用的技術(shù)“最優(yōu)解”

隱私計算被認為是數據價(jià)值安全應用的技術(shù)“最優(yōu)解” ,幫助個(gè)人、企業(yè)、政府數據安全存儲、可信流轉、協(xié)調生產(chǎn),實(shí)現數據價(jià)值安全共享,釋放數據價(jià)值潛力

  •  

    安全存儲

  •  

    可信流轉

  •  

    協(xié)同生產(chǎn)

 

醫療領(lǐng)域隱私計算應用情況

據隱私計算聯(lián)盟發(fā)布的《隱私計算應用研究報告》顯示,根據2019年-2022年政府公開(kāi)招標項目整理,金融、通信、政務(wù)、醫療等行業(yè)均已進(jìn)行隱私計算平臺招標,且需求逐年增長(cháng)。醫療行業(yè)占比 9%,主要包含 醫院、醫療機構或研究所,主要是是實(shí)現對外賦能。

 

隱私保護計算構建的數據流通技術(shù)底座

 

三大核心計算引擎

  •  

    安全聯(lián)邦學(xué)習引擎

    讓多個(gè)相互不信任的數據擁有方不必共享數據的基礎上聯(lián)合進(jìn)行模型訓練

  •  

    多方安全計算引擎

    在沒(méi)有一個(gè)可信的第三方情況下,讓多個(gè)數據所有者共同參與,安全地完成協(xié)同計算

  •  

    隱私機密計算引擎

    可通過(guò)硬件建立一個(gè)可信任的第三方,讓多個(gè)相互不信任的數據所有者共享數據進(jìn)行計算,或者運行模型

 

應用領(lǐng)域

  • 聯(lián)合模型訓練(風(fēng)控、營(yíng)銷(xiāo))

  • ID碰撞、黑白名單匹配

  • 單、多方聯(lián)合建模

  • 模型保護

  • 多方聯(lián)合畫(huà)像

  • 征信評分

  • 數據隱私查詢(xún)

  • … …

 

數字驅動(dòng)的數字化醫療業(yè)務(wù)轉型

醫療健康數據合規使用、數據用途可控可計量

 

智慧醫院、數字醫療應用

痛點(diǎn)

診療效率低

資源集中

數據價(jià)值有待挖掘

······

數據應用

提升管理水平、提高診療效率

醫療質(zhì)量監控、單病種輔助決策

促進(jìn)診療協(xié)同、加快優(yōu)質(zhì)資源利用

加快臨床科研成果轉化

 

醫藥行業(yè)面臨的轉型

痛點(diǎn)

藥企研發(fā)獲得數據難

患者招募困難

藥企營(yíng)銷(xiāo)管理模式待升級

······

數據應用

助力新藥研發(fā)、真實(shí)世界研究

提升受試者招募效率

保障藥企數據的使用安全

完善藥品保障、藥品配送體系

提升醫藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平

 

醫保、商保保障能力提升

痛點(diǎn)

醫??刭M壓力大

商保設計同質(zhì)化

商保營(yíng)銷(xiāo)拓客難、客服能力不足

醫保支付能力待提升

······

數據應用

建立風(fēng)控模型、提升核保理賠效率

用戶(hù)畫(huà)像、保險精算、險種設計

醫??刭M、DRG、DIP應用

精準營(yíng)銷(xiāo)、拉新

互聯(lián)網(wǎng)醫療政府監管

參保人員身份核對、保險數據查詢(xún)比對

 

消費者全方位、全病程管理

痛點(diǎn)

健康管理服務(wù)不完善

醫療服務(wù)效率低

慢病管理能力弱

患者檢驗、檢查結果互認難

患者個(gè)人隱私泄露的風(fēng)險

數據應用

提升區域診療水平,惠及全體居民

個(gè)人健康檔案、電子病歷可信流轉

區域檢驗、檢查結果互認與共享

電子病歷結構化、優(yōu)化疾病治療方案

線(xiàn)上預約、問(wèn)診、開(kāi)藥

一站式健康管理

 

醫療應用案例

案例一:全國首例-兒童罕見(jiàn)病基因隱私查詢(xún)網(wǎng)絡(luò )

  • 項目需求

    外顯子組測試作為一種基因測序技術(shù),對于兒科疾病的臨床診斷有極大幫助。然而,現在使用的隱私保護手段很難保證在表型數據(phenotype)和基因型數據(genotype)匹配過(guò)程中基因數據的安全。某研究機構希望能在保證隱私安全的前提下,進(jìn)行一項中國兒童致病變異表型的研究。

  • 項目方案

    依托隱私保護計算平臺為其開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于中國兒童群體變異表型遺傳診斷研究的隱私保護在線(xiàn)系統(如圖)。該系統利用可信執行環(huán)境等技術(shù)為單個(gè)變體提供表型譜的隱私保護查詢(xún)(PIR),在數據匹配的過(guò)程中能夠保護用于查詢(xún)的數據信息的隱私安全,同時(shí)對后端模型和數據以及最終結果的隱私安全進(jìn)行保護。

  • 項目效果

    1.在兼具性能和安全性的前提下實(shí)現帶有隱私保護的查詢(xún),本案例覆蓋超大數據量,包含 20,909 例患者和 3,152,508 個(gè)變異體。
    2.針對荷載的均衡性進(jìn)行了算法優(yōu)化,更好地提升計算效率,避免在大樣本量和高并發(fā)情況下可能導致的性能下降。

案例二:帶隱私保護的AI醫學(xué)影像深度分析

  • 項目需求

    AI醫學(xué)影像分析在臨床診斷中具有重大意義,然而,大數據分享和分析帶來(lái)了信息隱私和模型保護兩方面的挑戰。需求方需要平衡數據共享和隱私安全以更好地訓練模型。

  • 項目方案

    基于隱私保護計算平臺,我們可以采用病灶識別和病灶分析兩種方法,通過(guò)醫學(xué)影像對新型冠狀病毒感染進(jìn)行識別。其中主要采用帶有隱私保護的深度學(xué)習的醫學(xué)圖像分割算法、特征提取算法、定量分析和對比等算法。

  • 項目效果

    實(shí)現對于新型冠狀病毒感染肺炎的快速輔助診斷,幫助醫務(wù)工作者找出病灶區域,避免人工操作帶來(lái)的失誤,并且可以節約人力成本,為醫生的診斷提供快速、可靠和精準的輔助診斷參考。

 

構建區域醫療數據合規體系

以創(chuàng )新型“法律代碼化”方式,將專(zhuān)業(yè)法律服務(wù)結合技術(shù)手段轉換為自動(dòng)化合規管理平臺,通過(guò)標準化產(chǎn)品板塊+規則化增值服務(wù)板塊的自適應解決方案,提高深圳市醫療數據在數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據使用、數據提供、數據銷(xiāo)毀等數據生命周期各階段的合規能力和安全水平,為醫療大數據的價(jià)值賦能,提供頂層法律規劃和咨詢(xún)。

有效預防和處置《數據安全法》《個(gè)人信息保護法》規定的數據安全和個(gè)人信息違規事件,充分避免各類(lèi)法律責任。

  •  

    合規監測管理

    法律合規服務(wù):咨詢(xún)、建議

    定向合規分析檢測

    常態(tài)化業(yè)務(wù)合規檢測

  •  

    合規監管支撐

    全量合規監控可視化

    合規檢查模擬演練

    合規指導

 

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