人工智能時(shí)代，人們對(duì)數(shù)據(jù)的重視程度越來(lái)越高，數(shù)據(jù)的價(jià)值已經(jīng)被普遍認(rèn)可。但是依然存在數(shù)據(jù)孤島、沒(méi)有被廣泛挖掘和重視的情況。

隨著云計(jì)算以及人工智能的發(fā)展，生物信息數(shù)據(jù)已被視為重要的生產(chǎn)要素和戰(zhàn)略資產(chǎn)。但生物信息行業(yè)仍面臨挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的痛點(diǎn)。如何打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)價(jià)值共享，是當(dāng)下整個(gè)行業(yè)亟待解決的難題。

因隱私數(shù)據(jù)嚴(yán)苛保護(hù)導(dǎo)致無(wú)法使用，成生物信息領(lǐng)域痛點(diǎn)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)就是最關(guān)鍵、最重要的生產(chǎn)要素。各行各業(yè)都應(yīng)做到數(shù)據(jù)要素化，數(shù)據(jù)要流通、挖掘更深層次的價(jià)值。

2020年4月，國(guó)家《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見》首次將數(shù)據(jù)與土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)等傳統(tǒng)要素并列為生產(chǎn)要素之一，數(shù)據(jù)已成為了數(shù)字化時(shí)代的“新能源”。

目前，人們對(duì)數(shù)據(jù)的重視程度越來(lái)越高，數(shù)據(jù)的價(jià)值已經(jīng)被普遍認(rèn)可。但是依然存在數(shù)據(jù)孤島、沒(méi)有被廣泛挖掘和重視的情況。美國(guó)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)force research的調(diào)查就顯示，目前有60%~73%的數(shù)據(jù)沒(méi)有被充分利用。

然而，隱私數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)市場(chǎng)粗放式管理卻與數(shù)據(jù)要素地位的日益提升難以匹配。數(shù)據(jù)安全問(wèn)題已成為完善數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)首先要解決的問(wèn)題。

具體到生物信息領(lǐng)域，也存在同樣的問(wèn)題。

表面上看人工智能已經(jīng)在醫(yī)療、保險(xiǎn)等很多場(chǎng)景得到應(yīng)用，但實(shí)際上數(shù)據(jù)的價(jià)值并沒(méi)有得到充分的挖掘。由于生物信息領(lǐng)域?qū)I(yè)性高、門檻高，對(duì)使用的人來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出不方便，隱私安全保護(hù)也不能得到確認(rèn)。而醫(yī)療平臺(tái)的數(shù)據(jù)核心一旦沒(méi)有私密性，造成的會(huì)是無(wú)法彌補(bǔ)的多方損害，甚至涉及國(guó)家安全。

如何保證數(shù)據(jù)隱私，讓數(shù)據(jù)可用不可見?如何打破數(shù)據(jù)孤島，激活數(shù)據(jù)共享價(jià)值?這些都是生物信息領(lǐng)域當(dāng)下的痛點(diǎn)。

總體而言，一方面是大量數(shù)據(jù)隱私泄露的泛濫成災(zāi)，一方面是相關(guān)醫(yī)療平臺(tái)難以獲得有效合規(guī)的數(shù)字資源。在此矛盾之下，當(dāng)下最優(yōu)的解決辦法是通過(guò)技術(shù)解決，這種技術(shù)就是隱私計(jì)算。

利用隱私安全計(jì)算打破數(shù)據(jù)孤島 實(shí)現(xiàn)價(jià)值共享

根據(jù)國(guó)際調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner最新的一份戰(zhàn)略科技趨勢(shì)預(yù)測(cè)，隱私計(jì)算成為2021年重點(diǎn)深挖的9項(xiàng)技術(shù)之一。Gartner還預(yù)測(cè)，到2025年，將有一半的大型企業(yè)機(jī)構(gòu)使用隱私計(jì)算在不受信任的環(huán)境和多方數(shù)據(jù)分析用例中處理數(shù)據(jù)。

隱私計(jì)算，根據(jù)中國(guó)信息通信研究院的定義，是指在保證數(shù)據(jù)提供方不泄露敏感數(shù)據(jù)的前提下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算并能驗(yàn)證計(jì)算結(jié)果的信息技術(shù)。

因其在不對(duì)外泄漏數(shù)據(jù)本身的前提下，實(shí)現(xiàn)規(guī)范化數(shù)據(jù)的獲取、分析、計(jì)算，原始數(shù)據(jù)不離開數(shù)據(jù)平臺(tái)，只輸出數(shù)據(jù)價(jià)值，它的最大特點(diǎn)是可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流通的“可用不可見、可控可計(jì)量”，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)的可控。

說(shuō)得更通俗一些，就是在保證數(shù)據(jù)安全的前提下，真正做到“數(shù)據(jù)可用不可見”，讓數(shù)據(jù)可以自由流通或共享，消除數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題，從而釋放數(shù)據(jù)更大的價(jià)值，提升生產(chǎn)效率，進(jìn)而推進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。

由此可見，隱私計(jì)算是目前已知的最合適的技術(shù)思路。

隱私計(jì)算是什么?隱私計(jì)算并不是一個(gè)單一技術(shù)，而是基于不同的信任假設(shè)和應(yīng)用場(chǎng)景可以選擇出適配相應(yīng)條件的技術(shù)，括如基于硬件的TEE、基于密碼學(xué)的安全多方計(jì)算(MPC)和全同態(tài)加密(FHE)、源自人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)等，目標(biāo)在于實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)價(jià)值”的共享。

目前業(yè)界的普遍共識(shí)是，要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”，單一技術(shù)難以獨(dú)挑大梁，不同技術(shù)路徑(密碼學(xué)、人工智能、區(qū)塊鏈等)的互補(bǔ)融合才是發(fā)展趨勢(shì)。

翼方健數(shù)提出以隱私安全計(jì)算為基石，通過(guò)多方安全計(jì)算MPC/同態(tài)加密、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、安全沙箱計(jì)算/TEE等前沿技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用而不可見”，并在業(yè)內(nèi)提出“數(shù)據(jù)和計(jì)算互聯(lián)網(wǎng)”(IoDC)的概念并付諸實(shí)踐。

破解生物信息領(lǐng)域矛與盾 翼方健數(shù)為醫(yī)療健康的數(shù)字產(chǎn)業(yè)賦能

3月，翼方健數(shù)聯(lián)合測(cè)序中國(guó)、南京江北新區(qū)生物醫(yī)藥公共服務(wù)平臺(tái)舉辦的“融合•創(chuàng)新—基因大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的產(chǎn)學(xué)研交叉融合與協(xié)同創(chuàng)新”論壇上，翼方健數(shù)生信總監(jiān)陳盛培在分享中強(qiáng)調(diào)，對(duì)于數(shù)據(jù)管理不再只是原始數(shù)據(jù)的管理，而是包含了數(shù)據(jù)演化過(guò)程的全生命周期管理，其中就包括了數(shù)據(jù)使用過(guò)程中如何通過(guò)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)高效流通。因此，不同于生物信息領(lǐng)域其他產(chǎn)品服務(wù)，在平臺(tái)搭建上，翼方健數(shù)做了全數(shù)據(jù)流支持的AI驅(qū)動(dòng)的科研數(shù)字平臺(tái)——BBT-BIP 生物信息分析平臺(tái)，從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗到數(shù)據(jù)提煉、深入挖掘，最后授權(quán)共享，打通全鏈路。

通過(guò)XDP翼數(shù)坊數(shù)據(jù)應(yīng)用開放平臺(tái)對(duì)接多來(lái)源的真實(shí)世界數(shù)據(jù)，如院內(nèi)診療數(shù)據(jù)、生信檢測(cè)數(shù)據(jù)、醫(yī)保數(shù)據(jù)、公衛(wèi)/疾控?cái)?shù)據(jù)、公安/民政等政務(wù)數(shù)據(jù)。通過(guò)隱私安全計(jì)算的方式，在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全的前提下，用多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)，發(fā)掘數(shù)據(jù)的價(jià)值——高質(zhì)量的真實(shí)世界證據(jù)。

在技術(shù)運(yùn)用層面，翼方健數(shù)自主研發(fā)的DaaS服務(wù)，可以對(duì)多組學(xué)數(shù)據(jù)、表型數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)治理和清洗，達(dá)到數(shù)據(jù)可用的狀態(tài)。同時(shí)，翼方健數(shù)還自研了腫瘤多組學(xué)分析工具供平臺(tái)用戶自主使用。

此外，生物信息的使用需要進(jìn)行相關(guān)處理和提煉，所以在翼方健數(shù)BBT-BIP生物信息分析平臺(tái)中可接入豐富的第三方應(yīng)用，如Sentieon, RNA-Seq, GATK, Bismark等，也具備DAG Editor 流程編輯器。能夠非常便捷地使用到工業(yè)級(jí)應(yīng)用，且無(wú)需單獨(dú)開賬號(hào)走繁瑣的流程，在平臺(tái)內(nèi)使用數(shù)據(jù)，基于沙箱計(jì)算等技術(shù)也確保了數(shù)據(jù)的隱私安全。

從而實(shí)現(xiàn)不分享原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)在平臺(tái)內(nèi)授權(quán)使用，通過(guò)計(jì)算來(lái)分享數(shù)據(jù)的價(jià)值這一目的。

在醫(yī)療領(lǐng)域，翼方健數(shù)基于翼數(shù)坊的基礎(chǔ)上，還開發(fā)了配合醫(yī)療行業(yè)中各環(huán)節(jié)的前端應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)端到端打通，如：以電子病歷應(yīng)用場(chǎng)景為核心的產(chǎn)品系列“探路者(PathFinder)”、人工智能圖像分析和自動(dòng)建模系統(tǒng)“洞察者(Perceptor)”、智能風(fēng)控服務(wù)“守護(hù)者(STPA)”、多模態(tài)生物科研一體化平臺(tái)“先行者(Pioneer)”。

在通過(guò)隱私安全計(jì)算促進(jìn)醫(yī)療數(shù)據(jù)價(jià)值流通方面，翼方健數(shù)已有多個(gè)實(shí)際落地案例。

其中，在國(guó)家首批醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)試點(diǎn)城市廈門市，翼方健數(shù)基于隱私安全計(jì)算搭建了廈門健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用開放平臺(tái)，構(gòu)建了醫(yī)療數(shù)據(jù)應(yīng)用開放的數(shù)據(jù)生態(tài)。可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算一體化，構(gòu)建算法和數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)，讓醫(yī)療數(shù)據(jù)在封閉環(huán)境內(nèi)同樣也能實(shí)現(xiàn)應(yīng)用輸出和價(jià)值輸出。

在醫(yī)療醫(yī)藥及生物信息領(lǐng)域，臨床科研轉(zhuǎn)化和藥物研發(fā)工作往往需要多學(xué)科專家參與，多部門跨地域科研協(xié)作成為常態(tài)，因此數(shù)據(jù)安全、倫理、隱私以及科研成果保護(hù)也決定著科研成敗的關(guān)鍵。

今年初，南京江北新區(qū)生物醫(yī)藥公共服務(wù)平臺(tái)與翼方健數(shù)達(dá)成戰(zhàn)略合作，聯(lián)合打造多模態(tài)多組學(xué)數(shù)據(jù)的一站式分析協(xié)作平臺(tái)，通過(guò)豐富的功能和優(yōu)良的生態(tài)設(shè)計(jì)，將大大地提高了科研和臨床轉(zhuǎn)化的效率。

作為國(guó)內(nèi)深耕醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的隱私安全計(jì)算公司，翼方健數(shù)還將著重拓展市場(chǎng)業(yè)務(wù)和持續(xù)擴(kuò)充研發(fā)隊(duì)伍，進(jìn)而拓展到醫(yī)療和生物信息之外的行業(yè)。通過(guò)構(gòu)造全鏈條服務(wù)體系，為企業(yè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)合作和聯(lián)合分析保駕護(hù)航。

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