2-4 隐私计算在医疗大数据共享中的探索实践.pdf

1、隐私计算在医疗大数据共享中的探索实践包仁义 医渡云 安全计算架构师|机遇与挑战01|医疗领域多个方向需要数据驱动的高质量研究各类医学研究及AI模型训练需要数据支撑，研究者正在进行各种形式的数据合作版权 2022医渡云保留所有权利落地层面的两大挑战跨机构数据整合机构内数据治理|版权 2022医渡云保留所有权利缺少数据用于研究的可行性评估 数据是否包含研究所需要的全部结局和影响因素？缺失数据的发现与处理方法大量研究人群如何精确定位 需要从海量人群中精准定位到研究的目标研究对象现有数据标准不统一 多种数据来源的数据库系统架构不同，传输与技术标准需要统一 各数据源的数据医学含义和认知需要统一如何应对挑

2、战缺少数据质量监控 相关性：是否包含研究的重要变量和信息、临床结局定义是否标准 可靠性：缺失比例有一定限度、数据来源有参照、各个环节数据质控统计分析方法繁多 传统统计分析以外的机器学习预测模型方法 控制偏移和混杂多种数据来源结构各异 数据来源繁多且数据量巨大 人工整合几乎不可能？机构内数据治理面临的挑战|版权 2022医渡云保留所有权利跨机构数据整合的挑战数据隐私数据孤岛国内法规网络安全法数据安全法个人信息保护法国际法规GDPR(EU)CCPA(USA)PDPA(SG)LGPD(Brazil)不敢共享、不能共享、不愿共享|版权 2022医渡云保留所有权利场景与解决方案02|多中心研究的应用场景

3、与方案|HIS电子病历检验检查放疗ICU手麻护理临床数据中心（DPAP）随访记录疾病转移康复情况疾病复发随访中心组学数据管理专病库分中心机构1分中心机构2分中心机构3主中心NGS分析WGS分析HLA分型生物信息中心基于区块链的可信多中心专病科研平台公有云4大应用场景CRF录入DPAP接入多方安全计算，联邦学习，计算汇交数据中心汇聚，数据汇交临床研究开展n数据分析平台n临床研究平台n生信分析平台n临床与生信知识库nEDC与IWRS平台n临床试验数字化提效赋能n临床试验CRO/SMOn真实世界研究服务n疾病预测模型nCDSS与MDT平台n诊疗能力评价n患者随访平台n患者健康教育n患者风险评估I-I

4、V期药械试验与研究技术开放推广患者管理私有云1套疾病标准3种接入形式多种形式协作肺癌肺癌肺癌肺癌联盟链联盟链确保多中心科研全程可信数据可溯源确保多中心科研全程可信数据可溯源版权 2022医渡云保留所有权利专病库数据智能医疗知识图谱结构化标注平台训练数据评估数据医学专家标注基于主动学习筛选训练样本提升标注效率资深医学专家定义任务和标注结构化抽取平台实体-时间属性实体-数量属性实体-逻辑判别实体-实体关系字段标签分类和映射影像报告病理检查放化疗方案一诉五史诊断记录手术记录多源信息融合超大规模临床数据ETLETLETL医渡自然语言处理平台海量医疗词库多粒度医学分词句法和语义分析医学命名实体识别诊断手

5、术症状解剖药物基因时间逻辑词体积浓度血型分期基础表达式识别医渡医学翻译结构化质控平台n大幅节省人力和时间成本n总体召回率92%n总体准确率95%n资深医学专家支持n可深度定制服务n准确高效高速n自适应挖掘适配不同数据分布n基于迁移学习领域推广性更好n比人力可处理更大规模数据支撑科研结论显著性统计机器学习平台深度学习特征表示和特征选择序列标注结构预测迁移学习主动学习分类聚类规则学习引擎|机构内数据接入到认知能力的建设版权 2022医渡云保留所有权利机构间隐私计算技术路线|理想态y=f(x1,x2,x3,x4)无可信第三方可信第三方x1x2x3x4yx1x2x3x4可以用于实现多方安全计算的密码学

6、协议：秘密分享，不经意传输，混淆电路等支持医学科研常用的统计分析算法25+按照医疗数据异构程度分为：横向联邦和纵向联邦 联邦学习的隐私保护方案安全聚合|同态加密|多方安全计算 落地方案：前期FATE+自研的YIDUMANDA框架多方安全计算(MPC)联邦学习(FL)联盟链技术 以Hyperledger Fabric为联盟链基础 搭建可扩展医疗联盟链服务平台接口数据|行为上链、链上信息查看溯源 区块链BaaS平台建设节点管理、智能合约管理、链运维版权 2022医渡云保留所有权利隐私计算平台核心架构YIDUMANDA(醍醐)|版权 2022医渡云保留所有权利医院端数据不出医院，各节点对其拥有的数据