隐私计算医疗应用白皮书（2022）

近年来，随着中央及医疗健康主管部门相继出台智慧医疗相关政策文件，促进医疗行业数字化如火如荼发展，并为健康医疗数据要素工作指明方向。其中，隐私计算技术作为促进健康数据有序流通的关键技术，能够支持健康医疗数据跨机构、跨地域的流通共享，充分释放数据价值，保障个人健康档案、电子病历、人口信息等医疗数据的强隐私性，受到医院、药企、医疗器械、保险业等医疗健康产业的关注。2022年11月，国家卫生健康委发布《“十四五”全民健康信息化规划》，提出“推动多方安全计算等关键技术研发和应用”，这也是隐私计算技术首次写入行业政策。

2022年12月9日，由《中国数字医学》杂志社有限公司、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所主办，翼健（上海）信息科技有限公司支持的“首届医疗隐私计算大会暨第二届DataX大会”在上海长宁举办，并正式发布了《隐私计算医疗应用白皮书（2022）》（以下简称白皮书）。白皮书由互联网医疗健康产业联盟、隐私计算联盟、翼健（上海）信息科技有限公司主导，并联合医疗机构、技术服务企业等相关单位共同编写，中国信息通信研究院云大所副所长闵栋对白皮书进行了深入解读。

《白皮书》主要包括三大板块：第一部分，梳理隐私计算技术总体发展情况，介绍相关技术体系，并汇总国内医疗健康领域的应用发展现状；第二部分，详述隐私计算在医疗、医药、医保三大领域的应用建设，如医院科研平台、传染病预警系统、药械研发、保险精准营销等多场景的技术方案；第三部分，结合目前政策法规及技术发展，分析隐私计算技术在医疗行业实践中面对的挑战，并围绕市场需求、政策支持及多元生态等维度展望隐私计算技术在医疗领域的未来发展，明确其对医疗健康行业数字化发展的有益作用。最后，白皮书在附录部分总结了当前隐私计算技术已投入并成功实践的8个应用场景，为医疗健康产业相关机构及工作者提供建设性技术与实践的参考，推动隐私计算技术在健康医疗领域更广泛、更深入地应用。

核心观点

1、隐私计算与医疗健康的多维融合潜力大。在科学研究方面，目前隐私计算技术在医疗领域的相关研究主要集中在构建医疗健康云平台，融合研究的论文数量占总体比例相对较少，该交叉领域的研究仍有较大发展空间。此外，近5年，隐私计算医疗应用的发明专利数量已明显增加，但在隐私计算技术专利总体所占比例仍偏低。在标准规范方面，团体标准占比较大。其中，中国信息通信研究院在联邦学习、多方安全计算等技术侧及云上医联体和互联网医院场景侧均研制相关标准。在资本支持方面，涉及隐私计算医疗应用业务的相关企业成立大多不超过5年，融资金额差别较大，由千万至数亿元不等。近年来，受到资本持续关注。

2、隐私计算在医疗、医药、医保领域的应用场景多样。在医疗领域，隐私计算技术在医院科研平台、传染病预警系统、医院数据资产管理和智能穿戴设备等场景的应用较为成熟；在医药领域，隐私计算技术已在药械研发和临床试验两类场景下得到实践应用；在医保领域，隐私计算技术可以帮助保险企业与医疗机构间建立多方信息共享交互机制，帮助其实现数据信息透明化、服务运作信息化、经营发展专业化等目标，从而降低经营风险，提升医疗保障服务质量。白皮书收录了多例隐私计算医疗应用实践，其中包含：医院科研平台、传染病预警系统、医院数据资产管理、智能穿戴设备、药械研发与应用管理、临床试验支持、商业健康保险及医保DRG分组等。

3、隐私计算技术在医疗领域应用中存在三方面挑战。一是，在应用场景日益丰富的环境下，主流隐私计算技术能够发挥各自优势，适配不同的需求，但综合安全保障、性能要求、产品通用和互联互通等多方面因素的稳健技术方案，仍需进一步创新发展。二是，由于配套制度起步较晚，立法及监管部门对技术方案本身的合规性难以判定，合规建设仍有艰巨破解压力。三是，由于大众认知尚未清晰，数据监管方、数据提供方、数据服务方和数据需求方在数据流通的关注方向与诉求重点各有差异，对于隐私计算技术能够支持工作的能力及风险认识不充分，市场信任方面还有大幅提升空间。

4、隐私计算技术在医疗领域未来发展的三大趋势。首先，多重需求促进政策持续向好：自2017年以来，国家相继颁布了一系列政策法规，促进数据在隐私安全的前提下有序流通。其次，多方协同加快技术创新攻关：对于隐私计算技术本身，存在单一技术的局限，通过底层算法协议、算子层和应用层等各层间的独立开发及模块化，催生“开源协同”发展模式。最后，多元格局推动生态健康发展：目前，隐私计算技术服务企业主要分为两种经营方式，包括提供技术应用的系统平台或解决方案、基于隐私计算平台上的数据流通活动产生利润分成等，市场格局尚未形成，行业初期合作将多于竞争。从全球范围看，国内外的隐私计算领域是一片蓝海，均是增量空间。

白皮书目录

一、隐私计算概述

（一）隐私计算发展背景

（二）隐私计算技术体系

（三）隐私计算在医疗行业的应用背景

（四）隐私计算在医疗行业的发展现状

二、隐私计算医疗应用场景

（一）医疗领域

（二）医药领域

（三）医保领域

三、隐私计算医疗应用挑战

（一）应用场景日益丰富，关键技术仍需持续创新迭出

（二）大众认知尚未清晰，市场信任仍具大幅提振空间

（三）配套制度起步较晚，合规建设仍有艰巨破解压力

四、隐私计算医疗应用展望

（一）多重需求促进政策持续向好

（二）多方协同加快技术创新攻关

（三）多元格局推动生态健康发展

附录：隐私计算医疗应用实践

（一）医院科研平台

（二）传染病预警系统

（三）医院数据资产管理

（四）药械研发与应用管理

（五）临床试验支持

（六）商业健康保险

（七）智能穿戴设备

（八）医保DRG分组