假如，全醫療生態數據能安全共享

數據作為一種新型生產要素，其重要性早已不言而喻。

在醫療行業，數據流通是一件很困難的事情。在經過產、研、學多年的嘗試，仍有很多難以解決的問題：醫療數據歸誰？如何脫敏？如何保證安全？這都是醫療數據難以廣泛應用的根本原因。

如果沒有安全作為保障，數據的價值便只能停留在紙面上。醫療數據尤其需要慎重，事關人命和健康，更不可兒戲。

如何有效解決這個問題，一把名為「隱私安全計算」的金鑰匙，或許會成為解決醫療數據隱私安全保護和開放共享矛盾的關鍵。

（註：本文主要內容源自上海市兒童醫院於廣軍院長，其原文演講已然非常通透，感興趣的可以拜閱，也可以理解良醫財經做了某種意義上的翻譯。）

良醫財經「產業觀察」的第42篇。

演講/ 於廣軍院長

文章架構師/ 花哥

出品/ 良醫財經

01

為什麼會成為一個個信息孤島？

因為有風險，寧堵不敢疏

醫療數據流通，聽上去晦澀，但理解起來並不難。

舉個例子，罕見病涉及人體多個系統器官，臨床癥狀複雜，很多臨床醫生難以及時診斷，小李在A地醫院就診，其癥狀和檢查結果顯示可能是罕見病，但是當地醫生缺乏足夠的臨床經驗，為了能更準確地診斷，傳統做法只能建議他去大城市高水平醫院。

那麼能不能把高水平醫院的罕見病的診斷治療能力對外輸出。答案當然是「能」，方法就是數據賦能，用高水平醫院的診療數據通過一系列的「計算」，把數據的價值輸出。因此需要有相關平台和技術，通過對罕見病的醫療數據進行處理，既能保證數據的安全，又能實現數據的價值利用。然而現實的答案是很難，在這背後的關鍵原因，在於醫療數據全面共享難。

當前不同的醫院，都建立了自己的數據庫。在同一家醫院看病，醫生可以根據患者過往數據的基礎，輔導治療、開藥。但是這些數據只是作為一份檔案保存着，沒有發揮其內在的價值。因此需要找到一種很好的技術讓這些數據既可以使用又不會泄露，符合法規制度的要求。

可以看見，醫療數據的使用已是剛需，並廣泛分佈其他場景中。比如在跨域遠程醫療中，會診方需要獲得患者數據如影像、檢查報告和病歷；在商保審核結算中，保險公司需要獲得患者數據如就醫憑證、費用和病案首頁；在藥品的使用分析時，葯企需要獲得藥品的療效、不良反應；在多中心臨床研究中，參與各方必須把病曆數據進行匯總後再進行處理和分析......

「數據安全是第一位的，哪怕醫院整體的信息化落後一點。」一位北京某三甲醫院管理人員曾多次強調。

而這也恰好點出了醫療數據的尷尬所在：醫院數據尤其私密，一旦外泄，醫院及相關方會遭遇問責。

因此，在相當長的時間裏，很多醫院對於數字化和互聯網化是保守的，將數據牢牢攥在手中，不用就不會出錯，用這種方式來避免風險。

雖然各家都知道數據的價值，但從現實角度看，仍存在一些障礙，包括政策的、人性的、安全的、倫理的等。醫療數據流通是有風險的，很多醫院都寧堵不敢疏，這也就造成兩個孤島的出現：

內部：信息孤島

近幾年，政府政策主導下，當前超過70%以上的醫院實現了醫療信息化，基礎設施建設層面已經初見成果。不過，僅有不到3%的醫院實現了數據互聯互通，並且地域性明顯，這也限制了醫療數據信息的流通。

外部：價值孤島

醫療數據的流通開放，可以極大提升效率和節省成本。通過更加開放的數據，基層醫療可以輔助三甲醫院，對一些病例進行有效診斷；三甲醫院可更快速完成病人問診過程，節省時間；患者也可減少重複醫療的費用。但當前的醫療數據，只是一個個不開放的價值孤島。

雖然醫療數據的流通和開放，存在大量的難題，不過好在並不是沒有解決的辦法。

當前一些AI企業的入局，正在通過技術的方式，解決這一敏感問題，試圖打破醫療信息和價值的孤島現象。

02

隱私安全計算技術

實現醫療數據全生命周期管理

釋放數據價值

隱私安全計算技術就是解決矛盾的一個有益方案和路徑，它可以實現原始數據不出平台，數據經授權後使用，通過計算釋放數據的價值。

在醫療領域，因為剛需性太強，該技術的快速驗證、迭代、成熟，已經遠遠超過了從業者的想像。

但我們要如何理解這一新技術，近日，由翼方健數在上海舉辦的首屆Data X大會上，從上海市兒童醫院於廣軍院長的演講中，可窺見一斑。具體到這項技術的實際應用上，大致可以分為四個模塊：數據流通、數據共享、數據安全、數據治理。

（註：略微有點理論，看不懂可以跳過，總之要知道有人思考很深很深了，各方的訴求各個環節的安全細節，都有設計了。 ）

1、從數據流通維度：

• 醫療信息隱私安全的標準

早在2017年，上海市兒童醫院於廣軍院長就曾提出一個關鍵問題：「醫療數據到底歸誰所有」？

細化來看，包括真實世界健康醫療大數據的產權歸屬，數據的採集、傳輸、存儲、加工、使用等過程中的個人醫療健康信息的隱私保護；健康醫療大數據的分級分類體系、數據開放的範圍、數據開放的條件與流程、數據保護的責任主體等內容，建立符合真實世界健康醫療大數據開放共享需求的，基於法律法規、管理機制和技術手段結合的數據安全與隱私保護體系。

• 數據分級

上海市兒童醫院於廣軍院長介紹，在數據分級方面，又分為醫生調閱/科研使用/患者查詢三個一級指標，角色定義、權限分配、登錄招呼賬戶、數據調閱/數據準備、數據申請、數據審批、數據脫敏、數據傳遞、數據使用、數據銷毀/身份識別、查詢信息、操作權限等14個二級指標以及26個三級指標。

上海市兒童醫院於廣軍院長指出，識別三大典型情境下（醫生調閱、患者查詢、科研使用）潛在的醫療信息隱私安全風險點後，進而提出每個情境下的隱私保護目標及相應的控制措施，形成《醫療信息隱私風險防控指南》（目前已被國標《信息安全技術健康醫療數據安全指南》採用納入）。

• 申請流程審核

不同隱私級別的數據申請流程不同，隱私級別越高，對申請者要求越嚴格，需提交的材料越多，審核者也越多。比如隱私級最高的RIF數據，只有在研究領域有相當經驗的研究者才可以申請，且研究需經倫理委員會批准，再由醫院數據中心、醫療數據委員會層層審核。

2、從數據共享維度：

在明確了健康醫療大數據內容、範圍以及業務邏輯的基礎上，運用層次分析法和因子分析法，通過對科研數據支持、政府統計監管、個人健康數據調閱以及第三方產業增值等不同用戶的需求進行共性與差異性分析，形成健康醫療領域的基於需求與信息安全相結合的分類別、分層次的多元數據共享模式。

• 脫敏開放

可開放的數據資源池模式：面向已經脫敏處理後可完全對外開放的區域醫療數據資源，由數據所有方基於公益屬性持續性的對外單向傳播

• 分級管控

可管控的數據分級共享模式：面向一部分具有不同價值等級、涉密等級、保護等級的大數據資源由數據所有方藉助信息化管控手段有條件的共享。

• 價值共享

可信的數據價值共享模式：面向專業化大數據資源，由數據所有方搭建一個和業務數據生產環境相隔離的共享環境，對資源進行加工，形成共享可用的價值知識。

3、從數據安全維度：

• 利益相關者分析

界定並深入分析各場景相關者的立場和相互關係，如微觀數據、中觀數據和宏觀數據三個角度，確定數據共享機制內容。

• 共識機制形成

基於利益相關者分析形成真實世界數據共享策略後，進行可操作性、利益均衡性和可監管溯源，使得隱私計算技術研究為共識策略提供安全可信的執行環境。

• 隱私計算安全共享

在信息整合、分佈式賬本、智能合約、隱私安全計算後，最終落實真實世界多源健康醫療大數據安全共享應用實踐。這就是基於共識機制的數據安全共享策略。

4、從數據治理維度：

通過研究盟主治理、共信第三方治理以及分佈式治理三種聯盟數據治理模式，根據不同耦合度的聯盟類型，研究其臨床數據的安全可信採集與科研分析方案。

有理論依據之外，已經有相關企業能夠將理論落地。國內隱私安全計算領軍企業，翼方健數CEO羅震曾指出，隱私安全計算未來的發展應該從解鎖數據價值的角度來重新審視。

據公開信息顯示，翼方健數致力於打造「數據和計算互聯網」，以隱私安全計算、區塊鏈等技術為核心，從安全、可信、高效等技術要求出發，正幫助行業中各數據參與方實現數據可用不可見，保障信息安全，挖掘數據價值。

從技術方案看，不同於傳統方式中，原始數據離開數據平台，無法保證其隱私和安全。但翼方健數基於隱私安全計算技術的思路是，原始數據不離開數據平台，只輸出數據的價值。目前，這一新技術在醫療、政務、營銷等領域已有不少的落地案例。

如今翼方健數已經實現城市級別的隱私安全計算，實現了區域行業數據化、智能化的產業互聯網，既立足於大數據治理，又服務於終端用戶的大數據應用要求，並已經在多行業、多產業落地。

有人在做這個苦事難事，這就是一個好的開始。

03

事實上已經有非常多的案例

證明通過技術可以解鎖數據的價值

沒有落地的技術，只是鏡花水月。

許多隱私安全計算技術服務商在拓展客戶時聽到最多的一句話就是:「我們想先看看有誰已經用了隱私安全計算再做決定。」

AI算法的學習，需要不斷的鍛煉，數據也是如此。只有落地到場景中，才能讓技術跑得更快，運算得更加精準，從而通過技術釋放數據的價值。

從技術到落地，道阻且長，好在隱私安全計算也在不斷進化中，如今已經積累起了不少典型案例，下面以翼方健數公司和上海市兒童醫院的項目為例，逐一拆解。

案例一：可信計算和價值分配

比如2017年，廈門啟動了分級診療，當時，翼方健數將智能分診臨床輔助診斷決策系統引入基層醫生工作站，讓罕見病在社區基層就能被診斷，讓危重症在診斷後實現優先轉診。

這種輔助，基於三甲醫院醫生大量病歷、治療方案的數據分析，總結出一般性經驗模型，即便經驗不足的年輕醫生，也能藉助輔助系統給出合適的診治方案，基於數據進行AI能力輸出，彌補基層醫生經驗和能力的不足的問題。

這就是典型的通過技術，解鎖數據的價值。基層醫生真正缺的其實是經驗。經驗的獲取，除了依靠時間和病例積累，或許還有更快的路徑，藉助數據和技術，可以縮短這一過程。

而在這一過程中，數據是通過隱私安全計算技術得以進行計算結果的合理共享。除了可信外，在實際應用場景中，還有一些新的問題，比如如何解決數據管理，數據價值分配和數據確權的問題？

翼方健數通過結合隱私安全計算與區塊鏈技術，開發Xledger為XDP聯盟和IoDC提供不可篡改的數據存證與智能合約，對數據實現全生命周期管理，智能合約保障價值分配，保證數據所有者的權益。

此外，通過自主研發數據標註工具GoldFinger，不僅支持高效率的用戶標註，還可以更好服務AI應用需求。GoldFinger可以保證數據在使用時嚴格隔離，預標註能力還可擴展為眾包模式，兼顧效率與安全。

案例二：三醫聯動和病歷共享

又比如，2019年5月上海科委的課題，就是基於區塊鏈的醫療醫保醫藥「三醫聯動」關鍵技術攻關及的應用示範。

從結果看，該課題基於區塊鏈實現互聯網醫院在線診療中的電子病曆數據的訪問、授權和服務，實現了電子處方外配和處方流轉服務、商保結算服務、電子病歷共享、處方流轉、商保核保服務的三醫聯動監管支撐服務。

簡單理解，就是通過區塊鏈技術，讓醫院內部的隱私數據，通過授權的方式在內部共享。醫院可以有限度的自主開放部分數據授權，讓第三方進行相應的數據計算，獲取自己需要的結果，這裡是指統計學意義上的結果，不涉及任何個人信息。而數據由一個「安全中樞」核驗管理，保證數據需求方和數據擁有方的互信機制，最後提供對應的監管，確保數據的使用流程及輸出結果合規。

上海市兒童醫院於廣軍院長指出，在區塊鏈技術的帶動下，醫聯體電子病歷信息可以安全共享，還可以實現院內和院間醫療信息共享，憑藉隱私安全計算，數據需求方可以查詢相關的情況，而不是獲得原始數據本身。

結合翼方健數的應用場景去理解這一技術，翼方健數構建了一個傳染病多點觸發監測和智能預警解決方案，這一項目不僅使用到了醫療相關的數據，同時也有企業數據、輿情數據、地圖數據、時空數據等，在整個環境里進行了一個數據的治理和模型的建立。

通過這一項目實現對已知傳染病的智能防控以及未知傳染病早期發現早期預警能力，通過多源數據的聯合計算實現疫情預測、管控、防疫、研究等等。

因為技術，解鎖安全；

因為安全，解鎖數據；

因為數據，解鎖流通；

因為流通，解鎖價值。

04

良醫財經的思考

未來，可信數據醫聯體的構建

幾年前，大數據行業在資本的帶動下風生水起，但很快業內發現，快速的發展，使得數據安全問題被忽視。一些相關企業的數據從哪來？到哪去？很難說清。

當前，想要把數據的價值發揮出來，讓數據能夠加速流通，仍然面臨著很大的挑戰。數據的安全問題，是行業能繁榮發展的基本生存問題。

如果通過隱私安全計算、區塊鏈等相關技術將這一問題解決，那麼我們可以暢享未來：在個人端、醫保端、醫院端、醫藥端、疾控端、科研端、體檢端、基因檢測端都能實現互通......將能夠打造一個可信的、可控的、可通的醫療數據醫聯體。

圖片來源：2021DataX 大會翼方健數CEO羅震演講

這樣一來，對患者而言，省時、省錢、省心；對三甲醫院的醫生而言，治療數據更清晰、更精準；對於社區醫院而言，既真正起到了分級診療的功效，也提高了基層醫生的就診能力。

如果將範圍放得更大，患者的數據同步到藥房，可直接幫助下單購葯，直接送貨上門，社保也可直接出髮結算......

醫療真正實現自動化、數據化之前，第一件事，就是不斷重提數據隱私的重要性，然後就是將這項隱私安全技術，逐步發揮到極致。

令人熱血的是，醫療行業流通的不是一串串冰冷的數據，而是一個個有溫度的、能研究的、可續命的解決方案。

破冰，才剛剛開始。