序

很多時候我們不得不佩服商業(yè)世界的嗅覺和行動力——看到就能想到，想到就馬上去做。近幾年隱私計算的躥紅便是這一邏輯的完美演繹，而有意思的是，這事看來還真能做成。

早在上世紀80年代，姚期智先生提出“百萬富翁問題”。當時并沒有引起很大關注，更多只是學術界的一篇論文，從影響來看甚至還是問題大于解決方法的。

2016年以后，大數據、人工智能等科技迅速落地開花，帶動數字經濟興起，全社會開始意識到數據的巨大價值，公眾也開始看到數據和隱私信息被無底線利用。

學界和科技界開始對“百萬富翁問題”做出全新闡釋，也對問題的解決方法——多方安全計算技術（MPC）重新投入了激情。與此同時，為了能更好地利用數據但又不“看到”數據，聯(lián)邦學習（所謂“數據不動模型動”）、可信執(zhí)行環(huán)境（為數據打造硬件“飛地”）等技術也被深入探索，與MPC等密碼學技術在數據安全共享的山頂成功“會師”。

套用上述邏輯可以看到，商業(yè)遠見看到了“古老”技術和當下數據利用的痛點，想到了兩者的供需關系和商業(yè)價值，并且迅速行動，把各項單純的技術整合成全套解決方案，繼而拓寬應用場景，推動商業(yè)化落地。

之后的故事就沒有什么懸念，隱私計算終于閃亮登場。無論這個名字是否準確嚴謹，人們的理解和共識卻是基本一致的：隱私計算實現(xiàn)數據“可用不可見”，釋放數據價值。

時至今日，隱私計算成功實現(xiàn)了從實驗室到商業(yè)落地的轉身。算力智庫創(chuàng)始人燕麗表示：“近2－3年里隱私計算技術企業(yè)獲得訂單變得更容易了，因為好場景、好案例越來越多。就在當下，隱私計算產業(yè)迎來了歷史發(fā)展機遇�！�

商業(yè)還在持續(xù)催化產業(yè)發(fā)展。根據甲子光年《2021隱私計算行業(yè)研究報告》，隱私計算自2019年以來受到資本市場密切關注，截至目前獲百億美元級融資，平均每起融資數千萬元。

從訓練場到競技場，站在新起跑線上的隱私計算能否變得更快更強？算力智庫隱私計算專題希望能在此時間點，回望2021年上半年隱私計算在金融、醫(yī)療、營銷等領域的新成績，展望新政策、新技術、新需求下的新趨勢，同時還理性看待必須面對的新挑戰(zhàn)。

值得一提的是，算力智庫是國內最早關注隱私計算發(fā)展的媒體之一。早在2018年，算力智庫就攜手隱私計算及科創(chuàng)領域領先企業(yè)和機構聯(lián)合打造了國內首個數據安全與隱私保護專業(yè)聯(lián)盟平臺“振金社”，并開始持續(xù)報道隱私計算相關內容。

2019 年初，算力智庫研究院聯(lián)合肖風博士及隱私計算專家，從市場行情、技術分析、行業(yè)應用、項目梳理等方面編撰發(fā)布國內首部基于MPC 的隱私計算報告——《基于MPC的隱私計算：開啟數字經濟時代數據共享新商業(yè)模式》。

2020 年7 月5 日，算力智庫聯(lián)合巴比特、上海人工智能發(fā)展聯(lián)盟、長三角大數據產業(yè)合作聯(lián)席會議、上�，F(xiàn)代服務業(yè)聯(lián)合會金融科技專委會及眾多業(yè)界領軍企業(yè)共同舉辦國內首個隱私計算產業(yè)論壇——“隱私計算：讓數據安全有序流動起來”暨2020隱私計算產業(yè)30 強榜單頒獎典禮。

2021年6月3日，由算力智庫主辦，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所、隱私計算聯(lián)盟、隱私計算技術聯(lián)盟聯(lián)合主辦的2021第二屆隱私計算產業(yè)與應用論壇在上海圓滿收官。

今天，算力智庫“2021隱私計算半年紀”登場，首篇將聚焦醫(yī)療領域。

以隱私計算為代表的數據價值挖掘與安全共享技術已經初具產業(yè)規(guī)模而光環(huán)加身。在醫(yī)療數據互聯(lián)互通的大趨勢下，醫(yī)療領域也在擁抱隱私計算。

華東醫(yī)院信息科主任馮杰表示，醫(yī)療數據安全一直是監(jiān)管重點，包括互聯(lián)網醫(yī)療數據、可穿戴設備數據以及科研數據等。體系建設的要求勢必帶來醫(yī)療數據的交互利用，而隱私計算是目前醫(yī)療數據合規(guī)利用中一項急需應用的技術。

國內隱私計算代表企業(yè)之一锘崴科技聯(lián)合創(chuàng)始人鄭灝對算力智庫表示，近年來醫(yī)療行業(yè)對隱私計算的接受程度越來越高，很多三甲醫(yī)院信息科基本不用再做什么科普。隱私計算對于醫(yī)療領域應用的適配是未來趨勢，不僅需要加強隱私計算底座的功能，而且需要找到切入臨床問題的應用，并把應用基于底座實現(xiàn)。

疫情催化數據共享需求

作為實現(xiàn)數據可用不可見的“技術解”，隱私計算近年來受到醫(yī)療領域持續(xù)關注，根本原因是醫(yī)療數據已經進入了必須安全又必須共享的時代。

在政策與合規(guī)層面，我國醫(yī)療數據相關頂層設計不斷加速，安全與共享“兩手抓”。

2021年7月，《“十四五”優(yōu)質高效醫(yī)療衛(wèi)生服務體系建設實施方案》正式發(fā)布，在“公立醫(yī)院高質量發(fā)展工程”章節(jié)有關國家醫(yī)學中心建設部分明確提出：推進跨地區(qū)、跨機構信息系統(tǒng)的互聯(lián)互通、互認共享、術語規(guī)范以及數據的整合管理，建設主要疾病數據庫和大數據分析系統(tǒng)。

與此同時，醫(yī)療數據安全性始終是一條只進不退的紅線。據《經濟參考報》近日報道，全國醫(yī)療機構網絡信息安全管理辦法將出臺，表明國家希望通過立法、加強監(jiān)管等多維度方式持續(xù)提升醫(yī)療健康數據的整體安全水平。

在行業(yè)層面，盡管數據安全形勢愈發(fā)嚴峻，但疫情沖擊下，醫(yī)療數據共享又成為“剛需”。

根據美國HIPPA Journal數據，2009至2020年間，全美共有超過2．68億份醫(yī)療記錄遭泄露，這一數字占美國人口的比例超過81．72％。近兩年醫(yī)療數據泄露更是愈演愈烈，平均來看，2018年規(guī)模超500份的泄露事件達到每天1起，而至2020年更達到每天1．76起。

規(guī)模超500份的醫(yī)療記錄泄露事件數量

圖片來源：HIPPA Journal網站

與此同時，數據共享對抗疫作用顯著�！敖】荡a”、“行程碼”的背后是全國范圍內的大數據支撐，目前許多地方開始合并各類抗疫相關二維碼也必然要打通數據，而新冠疫苗的研發(fā)更離不開大量數據的共享分析。海外方面，美國疾病預防控制中心（CDC）于8月18日宣布將建立疾病預報中心，其核心功能之一就是促進公共健康數據的互聯(lián)互通，以便在未來公共衛(wèi)生緊急情況下用數據幫助政府做出決策。

醫(yī)療數據安全共享已經成為世界性的“兩難又兩全”問題，恰為隱私計算提供了廣闊舞臺。

醫(yī)療數據擁抱隱私計算

今年以來，“隱私計算＋醫(yī)療”最令人振奮的消息莫過于Swarm Learning（SL）登上了國際學術期刊《自然》（Nature）雜志封面。簡單來說，SL是一種基于區(qū)塊鏈的機器學習方法，分布式特性使其能利用大數據集而無需犧牲保密性。

比科研成果更有說服力的是落地應用。從全球來看，隱私計算相關技術已開始進入國家級部署階段。

今年6月，英國國民醫(yī)療服務體系（NHS）發(fā)布《數據拯救生命：以數據重塑健康及社會關懷》戰(zhàn)略草案，旨在讓病人更容易訪問及控制自身健康和護理數據，同時以數據助力發(fā)現(xiàn)新治療方法。這一草案的核心就在于把數據隱私及安全放在突出位置。

該草案指出，NHS應關注數據收集、存儲和分析的相關技術進展，在已經采取反識別化、匿名化等數據脫敏處理的基礎上，再應用隱私增強技術（PETs）確保個人信息安全。其中，隱私增強技術包括合成數據（synthetic data）、聯(lián)邦分析（federated analytics）、同態(tài)加密（homomorphic encryption）、差分隱私算法（differentially private algorithms）。

在疫情相關的通行碼方面，韓國的Pass＆Go可謂獨樹一幟，其不以中心化服務器為驗證方式，而采用去中心化的區(qū)塊鏈技術確保數據隱私和安全。據了解，Pass＆Go不僅驗證已接種疫苗人群的信息，也驗證新冠病毒陰性和已康復具有抗體的人群信息，基于區(qū)塊鏈技術生成臨時通行證。

韓國前總理、聯(lián)合國大會第五十六屆會議主席韓升洙在2021世界人工智能大會上表示，Pass＆Go為驗證結果創(chuàng)建數字憑證，與通過中心化服務器驗證的方法相比，Pass＆Go具備去中心化驗證系統(tǒng)，使用三種哈希值加密，測試日期和測試結果上鏈，消除了偽造數據的可能性。今后，Pass＆Go還將用于新冠疫情之外的傳染病場景，如艾滋病、黃熱病等。

在國內，隱私計算的落地應用也在近幾年迅速“星火燎原”。以隱私計算領軍企業(yè)之一翼方健數為例，該公司早在2017 年就參與了廈門市國家醫(yī)療健康大數據試點城市的落地工作，建立了廈門健康醫(yī)療大數據應用平臺。

2021年4月，翼方健數與上海市長寧區(qū)衛(wèi)生健康委員會合作，在隱私保護技術的支撐下率先開放深度數據挖掘應用，構建長寧區(qū)健康醫(yī)療大數據應用開放平臺。翼方健數將在保證數據安全性的前提下，打通平臺與數據需求單位間的連接，通過大數據應用開放平臺，匯聚、整合全區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構的健康醫(yī)療數據，實現(xiàn)數據共享交換和協(xié)同，為后續(xù)醫(yī)養(yǎng)健康、醫(yī)療保障等相關政策制定提供數據支持。

锘崴科技近幾年也收獲頗豐。鄭灝表示，基于锘崴科技的隱私計算平臺，多個醫(yī)療機構完成了全球首個跨國多中心罕見疾病數據共享；實現(xiàn)了全國首個跨省多中心風濕免疫全基因組分析；開展了重大與新突發(fā)傳染病關鍵信息技術研究，研發(fā)了基于多維度大數據的新突發(fā)傳染病實時監(jiān)測和早期預警系統(tǒng)，賦能公共衛(wèi)生應急管理體系。

可以預見，隱私計算平臺將成為整個醫(yī)療信息化體系的重要數據基礎設施之一。

熱度不小，理性不減

隱私計算落地醫(yī)療領域不僅促進了醫(yī)療數據的安全流動與共享，也帶動了相關隱私計算技術企業(yè)完成了從創(chuàng)業(yè)求生到發(fā)展壯大的蛻變。鄭灝樂觀估計，公司今年營收預計將同比增長10倍。

產業(yè)的迅猛發(fā)展也讓各路資本信心大增，不斷投向隱私計算標的。8月中旬，锘崴科技完成億元級B輪融資，獲得包括致遠互聯(lián)、連宇投資、海南然格等多家風險基金支持。此前7月末，翼方健數完成B＋輪超3億元人民幣融資，或為隱私計算領域技術專精型公司中已披露的最大規(guī)模單筆融資。

然而，當下的熱火朝天并不意味著未來的高枕無憂。一個不爭的事實是，隱私計算與醫(yī)療領域還處于“磨合期”，醫(yī)療行業(yè)的特殊性對隱私計算的作用提出了更高要求。

第一，與其他行業(yè)相比，醫(yī)療行業(yè)對隱私計算的要求更高，考驗隱私計算綜合能力。鄭灝表示，醫(yī)療領域的方法論相比其它領域要更為復雜，很多時候已經超越了建模的范疇，通過隱私計算的底座來支持復雜的方法論是一個挑戰(zhàn)，其中涉及并發(fā)度、準確度、算法復雜度、隱私等一系列實現(xiàn)和優(yōu)化點。

第二，安全與性能的平衡。隱私計算的重要技術路徑之一是密碼學（如同態(tài)加密、差分隱私、區(qū)塊鏈等），一旦涉及大量數據計算或高等級安全性就會導致性能問題。因此現(xiàn)實中如果在所有方面都追求極致安全，既不可能也無必要，而是需要在安全與性能之間找到平衡點。

對此鄭灝認為，醫(yī)療領域對隱私計算的要求很高，是性能、安全性和精度三個方面的平衡，可以通過三方面實現(xiàn)：1． 安全等級應由具體場景決定，避免過度保護或者保護不足。2． 在確保安全保護等級的前提下確定數據分析過程中的精度要求。3． 針對醫(yī)學數據的特性、分析方法論的特性、多中心特性、高并發(fā)特性等結合隱私計算進行性能優(yōu)化。

隱私計算仍處發(fā)展早期，技術問題顯然遠不止這些，但技術問題總能夠解決。與金融等其他領域的落地相比，隱私計算在醫(yī)療領域還要面對更多技術之外的問題，甚至技術之上的悖論。比如，數據共享究竟是誰獲益？

從患者視角來看，大多數情況下，患者貢獻數據的受益人并不一定是患者本人或者某些個人（如絕癥病人），而可能是相當長時間后的科研成果或一類患者人群。在這種情況下，眼前的患者本人是否還愿意貢獻數據給未來的他人呢？

從機構角度來看，所有醫(yī)療機構都意識到數據是重要資產，具有極高敏感性并受到強監(jiān)管。醫(yī)療機構，特別是擁有大量數據的大型醫(yī)療機構，是否還愿意共享數據呢？另外，治療疾病所需的還不只是臨床數據。病患日常生活習慣、可穿戴設備等記錄的數據醫(yī)療機構并不掌握。

這些問題背后是數據確權（法律問題）、數據融合（多部門協(xié)作）、數據交易（激勵機制）等一系列難題。與金融等商業(yè)領域相比，醫(yī)療領域還有其獨特的公益性，醫(yī)療數據各相關方必須權衡社會利益與商業(yè)利益。

在許多復雜問題有待解決、許多利益關系有待厘清之前，隱私計算作為“技術解”已經可以解決或規(guī)避一些問題，也正在解決或有望解決另一些問題。至少，隱私計算技術帶來了這樣一次機會，以可控、可靠、可驗證的方式，讓患者和醫(yī)療機構都可以相信數據是安全的，更可以放心行動，把分享變得功德圓滿。