基于隐私保护计算的医学研究应用

本文介绍了数据治理与安全在线峰会隐私计算实践论坛的背景与挑战。随着健康医疗需求的增加，各类医学研究及AI模型训练需要数据支撑，而数据孤岛引起的协同难、效率低、溯源难是数据科研价值挖掘不可回避的难题。因此，合法合规的解决数据孤岛难题已是行业挑战。隐私保护计算技术，包括多方安全计算和联邦学习，是通过计算机技术手段合规打破“数据孤岛”的有效方案。多方安全计算和联邦学习在安全性和AI应用角度更具优势。隐私保护计算产业欣欣向荣，金融、互联网等数据智能驱动型行业成为隐私保护计算最热行业，医疗、政务也在积极试点。