醫(yī)療數(shù)據(jù)價值安全共享，從“兩難”到“兩全”，勢必要擁抱隱私計算

隱私計算是不是花拳繡腿，叫好不叫座？隱私計算如何釋放醫(yī)療數(shù)據(jù)價值？

4月12日-15日，雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))《醫(yī)健AI掘金志》以《隱私計算，讓AI釋放醫(yī)療數(shù)據(jù)的價值》為話題，邀請了四位隱私計算企業(yè)CXO及產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，以線上云峰會的形式，討論隱私計算的技術(shù)路線、以及醫(yī)療場景下的實際應(yīng)用前景。

在本次醫(yī)療隱私計算云峰會的第三期，螞蟻集團(tuán)智能平臺產(chǎn)品總監(jiān)曹劍以《隱私計算技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的方案與實踐》為題，依次分享了自己對醫(yī)療領(lǐng)域隱私計算的理解和認(rèn)知、螞蟻在隱私計算領(lǐng)域的產(chǎn)品架構(gòu)、隱私計算如何服務(wù)醫(yī)療行業(yè)等三個方面。

此次的分享嘉賓曹劍，長期從事螞蟻數(shù)字科技的相關(guān)工作，包括隱私計算、知識圖譜、深度學(xué)習(xí)平臺等。

他表示，隱私計算做的是數(shù)據(jù)價值的融合，而非數(shù)據(jù)的融合。長期來看，基于隱私計算會構(gòu)建起一張張數(shù)據(jù)價值的共享網(wǎng)絡(luò)，從而加速數(shù)據(jù)的合規(guī)開放與價值融合。未來，隱私計算技術(shù)會成為與通信網(wǎng)絡(luò)同樣重要的基礎(chǔ)設(shè)施能力。

以下為曹劍的分享內(nèi)容，雷峰網(wǎng)&《醫(yī)健AI掘金志》作了不改變原意的編輯及整理。

隱私計算的定義與組成

從定義上看，隱私計算指的是多方參與且各方“互不信任”的場景下，聚合多方的數(shù)據(jù)信息，并且在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，提供的智能計算范式。

“互不信任”要打一個引號，是因為任何公司在做商業(yè)合作，或數(shù)據(jù)共享的過程中，我們默認(rèn)這是一個“互不信任”的場景。

其中要明確兩點(diǎn)，隱私計算的問題是多方參與、互不信任，目標(biāo)是聚合多方數(shù)據(jù)，并保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

簡單說，隱私計算做的是數(shù)據(jù)價值的融合，而非數(shù)據(jù)的融合。

那么整個隱私計算的組成是什么?

從螞蟻的視角來說，第一，隱私計算它不是一個單一的技術(shù)；第二，它不是一個獨(dú)立的應(yīng)用產(chǎn)品，而應(yīng)該是一系列技術(shù)和場景化產(chǎn)品的有機(jī)組成。

下層我們有計算環(huán)境的相關(guān)技術(shù)，比如可信執(zhí)行環(huán)境，安全沙箱，軟件安全保障，做到數(shù)據(jù)和模型計算環(huán)境的可控和安全。

中層是隱私計算所需要的基礎(chǔ)技術(shù)，包括去標(biāo)識計算和脫敏技術(shù)，做到“可算不可識”；以及密態(tài)計算技術(shù)，做到“可用不可見”。

頂層是常見的應(yīng)用技術(shù)，比如聯(lián)邦學(xué)習(xí)，多方安全機(jī)器學(xué)習(xí)，隱私樞紐、多方安全數(shù)據(jù)分析等。

從前年開始，隱私計算的賽道變得越來越火。尤其是在去年下半年的《數(shù)據(jù)安全法》，《個人信息保護(hù)法》頒布后，國內(nèi)從事隱私計算領(lǐng)域的同行變得非常多。

為什么隱私計算會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)？

在隱私計算的推廣過程中，先是會由一些頭部的機(jī)構(gòu)或者企業(yè)建立起一張張獨(dú)立的數(shù)據(jù)價值共享的“局域網(wǎng)”。在網(wǎng)絡(luò)發(fā)展過程中，不同主體會覺得自己網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)參與方還不夠，所以網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)之間要做出進(jìn)一步的互聯(lián)。

比如在醫(yī)療行業(yè)中，地方衛(wèi)健委、銀行、政府會構(gòu)建以自己為核心的數(shù)據(jù)合作單位網(wǎng)絡(luò)。而這些數(shù)據(jù)價值共享網(wǎng)絡(luò)就是基于隱私計算技術(shù)，把不同的計算節(jié)點(diǎn)部署在合作方中，構(gòu)建的一張新的隱私計算網(wǎng)絡(luò)。

所以在我們可預(yù)見的情況下，我們認(rèn)為隱私計算會成為未來數(shù)據(jù)價值共享的一個底層通信網(wǎng)絡(luò)類型的基礎(chǔ)技術(shù)設(shè)施。

傳統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)和隱私計算網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

打個比方，在傳統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)中，最底層是通信網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備提供商，比如華為、中興，海外的諾基亞思科；

中層有網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商，比如三大運(yùn)營商和區(qū)域運(yùn)營商華數(shù)、歌華；

頂層是內(nèi)容增值服務(wù)商，比如各種互聯(lián)網(wǎng)公司，從事電商、社交、娛樂等。

和通信網(wǎng)絡(luò)相對應(yīng)，我們認(rèn)為隱私計算后續(xù)也會走向這樣的產(chǎn)業(yè)分層：

最底層是隱私計算的產(chǎn)品技術(shù)服務(wù)商，比如螞蟻、騰訊、華控等；

中層會有數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營商，比如政府部分單位和部門、通信運(yùn)營商、金融行業(yè)征信機(jī)構(gòu)等；

最頂層則會出現(xiàn)基于隱私計算網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)增值服務(wù)商，比如保險、助貸、營銷、醫(yī)療等數(shù)據(jù)增值服務(wù)商。

總的來說，我們認(rèn)為未來各行各業(yè)會基于隱私計算構(gòu)建數(shù)據(jù)價值共享網(wǎng)絡(luò)，將更多的內(nèi)容和服務(wù)放在上面，在合規(guī)的前提下，釋放越來越多的數(shù)據(jù)的價值。

螞蟻在隱私計算領(lǐng)域的產(chǎn)品架構(gòu)

螞蟻集團(tuán)從2015年開始投入到隱私計算相關(guān)的研究工作中，至今經(jīng)過了三個發(fā)展階段。

? 2015~2017年屬于技術(shù)研發(fā)階段。2015年，螞蟻做隱私樞紐，開發(fā)了去標(biāo)識化和脫敏技術(shù)；2017年開始做聯(lián)邦學(xué)習(xí)和拆分學(xué)習(xí)；

? 2017~2019年屬于PoC（Proof of Concept，概念驗證）試點(diǎn)階段。2017年，螞蟻逐步進(jìn)入到相關(guān)業(yè)務(wù)的PoC試點(diǎn)階段，輸出了基于多方安全計算的同態(tài)加密的機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)。

? 2019年之后屬于規(guī)?；涞仉A段，螞蟻集團(tuán)逐漸服務(wù)于與自身業(yè)務(wù)相關(guān)的場景以及后續(xù)將螞蟻的技術(shù)實踐輸出，對醫(yī)療等行業(yè)提供服務(wù)。

比如此前螞蟻的服務(wù)更偏向于數(shù)字金融，推出一些相關(guān)產(chǎn)品，那么我們就能夠把這種產(chǎn)品發(fā)展模式和技術(shù)分享給行業(yè)伙伴，支持更多的金融機(jī)構(gòu)或數(shù)據(jù)合作方做多方計算建模。

直到2021年，我們逐漸做一些偏商業(yè)化的產(chǎn)品和服務(wù)，比如和醫(yī)保、衛(wèi)健和醫(yī)院、藥械等相關(guān)廠商提供技術(shù)場景服務(wù)。

具體來看，螞蟻隱私計算智能服務(wù)平臺的產(chǎn)品架構(gòu)分為三層。

最底層是隱私計算節(jié)點(diǎn)，客戶既可以部署在可信的IDC機(jī)房服務(wù)器，也可以部署在可信賴的VPC（Virtual Private Cloud，虛擬私有云）上。

中層是隱私計算服務(wù)平臺，包括基礎(chǔ)的節(jié)點(diǎn)管理、節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的授權(quán)，數(shù)據(jù)的管理及授權(quán)、以及聯(lián)合項目的管理機(jī)制。

頂層是各種各樣的行業(yè)應(yīng)用解決方案，比如有針對各種場景的多方安全計算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全統(tǒng)計分析、隱私求交等技術(shù)。

螞蟻隱私計算產(chǎn)品的定位是成為未來隱私計算領(lǐng)域的基礎(chǔ)技術(shù)設(shè)施提供商，所以我們會提供豐富的產(chǎn)品能力和API接口，供保險、銀行、醫(yī)療、政府、零售、制造業(yè)等領(lǐng)域內(nèi)的伙伴與客戶使用，而針對不同的用戶，如IT人員、數(shù)據(jù)管理員、數(shù)據(jù)開發(fā)人員，提供圖形化建模工具降低聯(lián)合建模門檻。

此外，針對不同的客戶群體，螞蟻也提供了不同的部署架構(gòu)。

對于一般客戶，該隱私計算架構(gòu)部署在本地或云端；對于大客戶，我們提供了一個中心化的公共云管控平臺，方便他們轉(zhuǎn)至云端。對于一些有部署要求的客戶，該管控平臺也可以部署于本地，方便他們隨時調(diào)度。

目前，螞蟻將這一隱私計算服務(wù)平臺打造成了一個中心化平臺加分布式計算節(jié)點(diǎn)的模式，中心化平臺可提供服務(wù)、管控、運(yùn)維等中心化服務(wù)，包括模型開發(fā)，模型部署，模型服務(wù)監(jiān)控等。

而螞蟻之所以采用這樣一個中心化的架構(gòu)平臺，是因為我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)我們的網(wǎng)絡(luò)達(dá)到一定規(guī)模時，如果沒有一個中心化的管控服務(wù)平臺，那后續(xù)整個網(wǎng)絡(luò)的管控、運(yùn)維和擴(kuò)展可能會遇到各種各樣的挑戰(zhàn)。

總體來說，不同企業(yè)推出的平臺架構(gòu)會結(jié)合自身的發(fā)展路徑，從而有所區(qū)別。

但坦率來說，隱私計算技術(shù)從二十年前興起到現(xiàn)在逐漸落地，還沒有完全成熟。和通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相比，隱私計算各平臺之間沒有互聯(lián)互通。

盡管目前隱私計算已經(jīng)具有各種行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、國家標(biāo)準(zhǔn)、國際標(biāo)準(zhǔn)，但在具體的項目落地上，每家隱私計算廠商會有自己的一套技術(shù)和實踐機(jī)制，各平臺之間難以共享技術(shù)成果。

目前，螞蟻和洞見等國內(nèi)領(lǐng)先隱私計算同行在推進(jìn)隱私計算的互聯(lián)互通工作。

比如今年年初IEEE 標(biāo)準(zhǔn)委員會發(fā)布并推行的基于可信執(zhí)行環(huán)境的隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)的國際標(biāo)準(zhǔn)（IEEE Std 2830?），是首個基于可信執(zhí)行環(huán)境的隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)框架與要求的國際標(biāo)準(zhǔn)，由螞蟻集團(tuán)聯(lián)合國內(nèi)外知名高校、研究機(jī)構(gòu)共同立項、籌備、制定。

隱私計算如何服務(wù)醫(yī)療行業(yè)？

在醫(yī)療行業(yè)，我們與醫(yī)保、醫(yī)院、衛(wèi)健、藥械廠商都有合作，在合作過程中我們發(fā)現(xiàn)，隱私計算作為一項新的技術(shù)能夠很好地適配醫(yī)療行業(yè)，為醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化與智能化帶來新的解決問題的辦法。

第一，隱私計算服務(wù)于醫(yī)療保險理賠。

在保險理賠場景，我們在2018年嘗試了將隱私計算技術(shù)應(yīng)用到具體業(yè)務(wù)中，和傳統(tǒng)保險理賠方式不同的是，它不再需要保險人員人肉跑各方資源，只需要線上接入一些數(shù)據(jù)接口，就能查詢到理賠相關(guān)的數(shù)據(jù)，從而判斷是否符合理賠條件。

隱私計算能非常好地實現(xiàn)這一目的，保證數(shù)據(jù)在不出域的情況下可用。

首先是獲得用戶授權(quán)，在已授權(quán)的情況下，我們設(shè)定一些數(shù)據(jù)邏輯查詢，比如理賠客戶在投保前是否已獲得某病種診斷、診斷記錄是否和初始投保說明相悖、客戶在過去兩年中是否有相關(guān)住院記錄、險種是否超過15天或30天。

第二，隱私計算服務(wù)于醫(yī)院數(shù)字化運(yùn)營。

在近兩年醫(yī)保支付改革的背景下，螞蟻隱私計算平臺和阿里云數(shù)字醫(yī)療團(tuán)隊合作，為醫(yī)院搭建了面向醫(yī)院運(yùn)營管理的數(shù)據(jù)融合平臺。

比如利用智能算法（OCR、知識圖譜、文本挖掘LP、DRG分組等），動態(tài)規(guī)范整個醫(yī)護(hù)的臨床行為，為管理者提供數(shù)字化績效管理分析，幫助醫(yī)院建立精細(xì)化運(yùn)營管理體系，減少醫(yī)院的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險或臨床風(fēng)險。

那么隱私計算在其中的作用是什么？

一是基于多家醫(yī)院數(shù)據(jù)構(gòu)建的聯(lián)合模型，解決單一三甲醫(yī)院的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)的豐富程度不充足的問題；二是在跨醫(yī)院合作中，保證聯(lián)合建模的模型達(dá)到調(diào)優(yōu)，保證數(shù)據(jù)安全可控、可用不可見的前提下，更好地發(fā)揮自身價值。

在這一案例向更多醫(yī)院服務(wù)的過程中，貢獻(xiàn)了兩方面的價值：

一是病理質(zhì)控。甲級病案例提升了10~20%；

二是DRG管理。2021年三個月時間區(qū)間內(nèi)，阿里云團(tuán)隊與某三級醫(yī)院合作，最終累計優(yōu)化數(shù)十萬結(jié)算，并通過編碼入組，將醫(yī)保反饋分析工作量顯著降低。

第三，隱私計算服務(wù)于衛(wèi)健臨床附屬決策。

很多基層醫(yī)院醫(yī)生有能力診斷普通外科和內(nèi)科疾病，如感冒拉肚子、皮膚輕度創(chuàng)口，但對于部分具有區(qū)域性質(zhì)的疑難雜癥，很多基層醫(yī)生和患者容易誤診，致使患者錯過最佳治療時間或引起醫(yī)院管理糾紛。

但基層醫(yī)院的診斷難題根源于我國的醫(yī)療資源不均衡現(xiàn)狀，一是三四線社區(qū)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生所的病人數(shù)量少，二是醫(yī)生的臨床診斷能力未必高，醫(yī)患之間存在不信任關(guān)系。那么病人就會涌向地級市和省會城市看病，暴露出省級城市掛號難、掛號貴的問題。

因此，衛(wèi)健委提到，不同地區(qū)的區(qū)/縣衛(wèi)生所應(yīng)該先對某一類疑難重病進(jìn)行初篩，第一時間進(jìn)行精準(zhǔn)定位，再通過和省會大醫(yī)院聯(lián)手的方式做出更好的診療。

在這個背景下，我們提供了一個方案，基于隱私計算服務(wù)的衛(wèi)健臨床輔助決策。

由衛(wèi)建牽頭，在每家醫(yī)院部署隱私安全計算節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建了一個聯(lián)合模型，保證三甲醫(yī)院相關(guān)科室的大量病案數(shù)據(jù)在原始數(shù)據(jù)不出域的情況下，通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練有效提升決策系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。

最終，經(jīng)過數(shù)據(jù)訓(xùn)練輔助診斷模型不僅能利用大型醫(yī)院沉淀下來的數(shù)據(jù)，也能服務(wù)于各三四級地市及社區(qū)醫(yī)院和鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生所，提高基層醫(yī)院的疾病診斷能力。

第四，隱私計算服務(wù)于藥械廠商。

國內(nèi)外領(lǐng)先的制藥和診斷方案廠商也存在隱私計算方面的需求。

第一，他們需要各大醫(yī)院的診療設(shè)備數(shù)據(jù)回流，通過回流的數(shù)據(jù)訓(xùn)練自己的智能診斷模型。第二，他們希望通過隱私計算深化與醫(yī)院的合作，發(fā)現(xiàn)自己的設(shè)備在診斷過程中的風(fēng)險，從而提前預(yù)警。

目前多數(shù)藥械廠商會在各大合作醫(yī)院自建隱私計算平臺，并在上面構(gòu)建相關(guān)的診療數(shù)據(jù)模型。在完成PoC后逐漸去做規(guī)?；茝V，被更多的頭部醫(yī)院所認(rèn)可。

總的來說，隱私計算看似是很新穎的技術(shù)，但它已經(jīng)服務(wù)于醫(yī)保、醫(yī)院、衛(wèi)健委、藥械廠商等，在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用十分廣泛。

在最后的答疑環(huán)節(jié)，曹劍也針對隱私計算的技術(shù)問題和應(yīng)用問題進(jìn)行了解答，醫(yī)健AI掘金志精選了4個問題。

Q1：隱私計算需要建模嗎？聯(lián)合建模對效果的提升顯著嗎？

隱私計算是用大家都會去用到的東西，去做同一個工作，比如用A的數(shù)據(jù)和B的數(shù)據(jù)做出比較，看誰比較多，這是最簡單的數(shù)學(xué)上的比較或者計算。

在更多的場景中，我們可能需要通過建模做數(shù)值模擬。比如我和你可能都認(rèn)識的一個人叫小明，我認(rèn)為小明有4個標(biāo)簽，你認(rèn)為小明有5個標(biāo)簽，那么我們構(gòu)建了一個聯(lián)合模型去概括小明，最終判斷應(yīng)該給小明貸多少款，或者判斷小明的健康指數(shù)如何。

當(dāng)然不同的場景不一樣，我們需要基于具體的場景來分析。

那么補(bǔ)充一點(diǎn)是，有不少的客戶說公司能養(yǎng)數(shù)據(jù)工程師就不錯了，如果去建模的話，還要招聘建模工程師，隱私計算就變得門檻很高。之前我們提到過，我們其實除了提供螞蟻隱私計算的智能服務(wù)平臺外，也通過圖形化的方式做了相關(guān)的簡化模型，為大家降低了使用門檻。

那么，聯(lián)合建模對效果的提升顯著嗎？

目前我們做過很多的實踐，發(fā)現(xiàn)基于雙方的數(shù)據(jù)做聯(lián)合建模會比基于單方數(shù)據(jù)建模的效果好很多。但這不是絕對的，因為我們提供的是一個隱私計算平臺，讓大家都把數(shù)據(jù)放在里面，但最終的業(yè)務(wù)效果還是雙方合作的結(jié)果。

第一，取決于雙方的數(shù)據(jù)互補(bǔ)性，第二取決于雙方的數(shù)據(jù)質(zhì)量。我個人的觀點(diǎn)是，未來任何一家公司，它的數(shù)據(jù)的量和數(shù)據(jù)的維度都是有限的，如果能在合法合規(guī)、滿足相關(guān)監(jiān)管要求之下發(fā)揮多方數(shù)據(jù)的價值，一定是未來的趨勢。

Q2：隱私計算、區(qū)塊鏈、聯(lián)邦學(xué)習(xí)的區(qū)別

一、隱私計算和區(qū)塊鏈：

有不少客戶會問這個問題，我的觀點(diǎn)是隱私計算和區(qū)塊鏈?zhǔn)莾煞N維度的不同技術(shù)。區(qū)塊鏈偏向唯一性和確權(quán)，隱私計算偏向為了產(chǎn)生更大的數(shù)據(jù)價值，所以將雙方的不同數(shù)據(jù)放在一起進(jìn)行聯(lián)合建模。

目前我所接觸到的各種場景，也許只有在政府的一些數(shù)據(jù)開放平臺的項目中，會同時用到區(qū)塊鏈和隱私計算。但它們解決的是不同的問題。

在更多的場景里，比如目前我們所接觸到的醫(yī)療行業(yè)場景，隱私計算和區(qū)塊鏈沒有在這種小場景中會共同出現(xiàn)。

二、隱私計算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)：

隱私計算是一系列的非常成體系的技術(shù)和應(yīng)用產(chǎn)品的組合，我們會把它分為計算環(huán)境技術(shù)，基礎(chǔ)技術(shù)、應(yīng)用技術(shù)。

而聯(lián)邦學(xué)習(xí)在我們看來是上面應(yīng)用層技術(shù)，作用于某些特定場景，所以聯(lián)邦學(xué)習(xí)底層會有很多的技術(shù)基礎(chǔ)。

Q3：螞蟻隱私計算服務(wù)平臺的不同之處是什么？

我們架構(gòu)中的每一個隱私計算節(jié)點(diǎn)，既可以部署在客戶自己的服務(wù)器，也可以部署在公共云上，當(dāng)然放在阿里云上是最好的?，F(xiàn)在也有客戶提到，他們的合作方是在海外，那么這個隱私計算服務(wù)平臺也可以部署在海外平臺。

第二個特點(diǎn)是螞蟻隱私計算的平臺架構(gòu)是一個中心化的智能服務(wù)平臺。

IT出身的人會知道，每個計算節(jié)點(diǎn)其實是一套軟件，可以部署在機(jī)構(gòu)一、機(jī)構(gòu)二。

但不同機(jī)構(gòu)之間的合作有的是長期，有的未必是長期；同時每家機(jī)構(gòu)都在做自己的軟件節(jié)點(diǎn)的升級工作，當(dāng)不同機(jī)構(gòu)之間的軟件版本不同，運(yùn)行狀態(tài)不同、或者底層資源的消耗情況也不同時，這個聯(lián)合項目就會出現(xiàn)問題。

所以從運(yùn)維層面考量，如果沒有一個中心化的平臺去做管控，很多問題是很難被發(fā)現(xiàn)或者及時解決。

第三，我們在公共云上也做了相關(guān)整個模型開發(fā)的部署和監(jiān)控等一套服務(wù)，做成了一個準(zhǔn)SaaS的形式，比較符合很多客戶的需求。因為有些客戶會希望隱私計算能夠按需提供相關(guān)服務(wù)，而不是傳統(tǒng)的"軟件購買+按年Renew"的方式。所以我們現(xiàn)在既可以為小客戶提供"公共云+按需SaaS"的方式，也可以針對大客戶提供"軟件+訂閱"的方式。

大家也會提到，日志回流時是否會把機(jī)構(gòu)訓(xùn)練好的模型相關(guān)參數(shù)泄露給平臺。這個不會的。本身這個隱私計算服務(wù)平臺是類似于公共云服務(wù)，雙方的相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是不通過服務(wù)平臺的。

當(dāng)然平臺上會有一些日志數(shù)據(jù)，但是我們的原則是日志數(shù)據(jù)“不可碰、不可用”的，和一般的公共云服務(wù)的Promise非常類似。

Q4：隱私計算在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用，現(xiàn)在遇到的最大的阻礙是什么？

我覺得現(xiàn)在談不上阻礙，因為這個技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用也就是最近一兩年的時間，才剛剛開始?，F(xiàn)在很多不同的角色都在嘗試把隱私計算往實際落地，這是非常好的現(xiàn)象。

如果說阻礙的話，我覺得任何隱私計算都要看具體場景，平常我們會考慮兩個維度。

一，隱私計算中的雙方或多方能否達(dá)成數(shù)據(jù)價值共識；

二，隱私計算的參與方能夠提供高質(zhì)量、高穩(wěn)定性的數(shù)據(jù)。

此外，醫(yī)健AI掘金志也上線了曹劍的演講視頻，感興趣的朋友可以關(guān)注公眾號 醫(yī)健AI掘金志，對話框回復(fù)關(guān)鍵詞“曹劍”，即可回看！

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