從算法到芯片的平臺級保障
今年全國兩會上，醫(yī)療作為重點民生領域再度受到關切。一是政府總支出更多向民生領域傾斜，特別是義務教育和基本醫(yī)療，二是各級政府要把義務教育和基本醫(yī)療任務扛在肩上。
簡言之，醫(yī)療是政府要重點花錢和出力的領域。而作為重要抓手，智慧醫(yī)療是平衡醫(yī)療資源的有效手段。但美中不足的是，智慧醫(yī)療距離真正落地實現(xiàn)普惠仍有距離，問題的癥結就在于醫(yī)療數(shù)據(jù)的特殊性。
根據(jù)統(tǒng)計，發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件最多的十大行業(yè)中，醫(yī)療行業(yè)居首，未經(jīng)授權的泄密已經(jīng)成為醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)安全的首要風險。多位兩會委員都提到，目前智慧醫(yī)療面對的最大問題之一就是數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一，不兼容，數(shù)據(jù)無法互通共享，數(shù)據(jù)安全保護不足。
全國政協(xié)委員、浙江省政協(xié)副主席、民進浙江省委會主委、浙江大學醫(yī)學院附屬邵逸夫醫(yī)院院長蔡秀軍指出，我國擁有龐大的患者群體和豐富的臨床病例，但是目前臨床數(shù)據(jù)的整合、利用尚存在諸多不足和障礙，不利于智慧醫(yī)療的建設與發(fā)展。造成這一尷尬局面的原因在于：首先，醫(yī)療數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一標準。其次，醫(yī)療數(shù)據(jù)系統(tǒng)不兼容。最后，醫(yī)療數(shù)據(jù)安全保障與隱私保護不足。
全國人大代表、江蘇省人民醫(yī)院黨委書唐金海在談到建立智慧醫(yī)療聯(lián)合體時認為，針對不同類型、級別醫(yī)療機構的實際情況，形成一個既有統(tǒng)一規(guī)范，又能分層指導的行業(yè)標準。實現(xiàn)不同醫(yī)療機構之間的信息互通、數(shù)據(jù)共享，形成區(qū)域協(xié)同、機構協(xié)同、上下聯(lián)動，構建一個集合人才培養(yǎng)、數(shù)據(jù)共享、遠程會診、雙向轉診、醫(yī)保支付結算等為一體的智慧醫(yī)療聯(lián)合體。
問題明確后，解決之道便豁然開朗——有委員直接指出了隱私計算的重要作用和應用前景。全國政協(xié)委員、啟明星辰集團首席執(zhí)行官嚴望佳建議，加強人工智能應用相關的數(shù)據(jù)安全及隱私保護技術研究，在推進數(shù)據(jù)安全相關法律完善的同時，還應加強隱私計算、安全多方計算等前沿技術研究，在不泄露隱私與敏感信息的前提下，保留數(shù)據(jù)價值并支持人工智能應用構建所需的高效計算。
簡言之，隱私計算就是借助科技讓數(shù)據(jù)可用不可見。隱私計算并非單一技術，而是多種技術路徑的綜合使用，不僅包含軟件算法，也包括硬件環(huán)境。其中軟件方面主要指多方安全計算(MPC)、同態(tài)加密(HE)、差分隱私(DP)等算法，而硬件環(huán)境則主要指基于芯片的可信執(zhí)行環(huán)境(TEE)。
TEE支撐數(shù)據(jù)共享“三位一體”：安全、開放、高效
盡管初看隱私計算給人感覺十分前沿和復雜，但隱私計算的一些技術路徑已經(jīng)相當成熟而接地氣了。以TEE為例，其實早就廣泛應用于幾乎每個人的生活中——手機可以指紋識別和面部識別，這些個人生物信息之所以能被安全使用，正是由于手機芯片中有一個TEE區(qū)域。
TEE從硬件層面保護數(shù)據(jù)安全，涉及敏感數(shù)據(jù)的計算都在TEE中進行，僅輸出計算結果。拿手機來說，要解鎖手機或支付時，TEE輸出的結果只是此人是否為機主本人，而不會泄露具體的生物信息。
由于TEE與芯片的原生關系，TEE的技術標準和市場現(xiàn)狀與芯片一脈相承，如X86架構芯片的TEE方案以英特爾的SGX為主要代表。早在2017年，阿里云就與英特爾聯(lián)合發(fā)布了基于芯片級的SGX 加密計算技術，為云上客戶提供了系統(tǒng)運行時的可信能力，云上開發(fā)者可以利用SGX技術提供的可信執(zhí)行環(huán)境，將內存中的關鍵代碼和數(shù)據(jù)保護起來，通過云上的可信執(zhí)行環(huán)境，防止數(shù)據(jù)被竊取或被篡改。
具體來看，英特爾SGX 是一組能夠提高應用程序的代碼和數(shù)據(jù)安全性的指令，可以提供針對信息泄露和篡改的更多保護。編程人員可以把敏感信息放置到稱為“飛地”(Enclave) 的一塊內存區(qū)域里，以獲得更高級別的安全防護。
作為一項成熟技術，TEE無疑為生物信息的更大范圍安全共享與利用提供了絕佳思路，也讓隱私計算行業(yè)持續(xù)挖掘其潛能。近日，國內隱私計算“四小龍”之一的翼方健數(shù)聯(lián)手英特爾，基于英特爾SGX推出的面向生物醫(yī)學研究的多方多模態(tài)隱私保護平臺XDP，有力地加速了數(shù)據(jù)在生物醫(yī)學科研領域的價值釋放，推動了精準醫(yī)療的加速到來。
基于英特爾SGX的可信執(zhí)行環(huán)境(TEE)，翼方健數(shù)XDP平臺以提供面向具體商業(yè)場景的跨節(jié)點數(shù)據(jù)協(xié)作能力為目標，賦能終端用戶TEE技術能力，解決數(shù)據(jù)協(xié)作下的數(shù)據(jù)安全問題，為多種業(yè)務場景提供通用能力，并致力于服務于數(shù)據(jù)聯(lián)盟，動態(tài)撮合不同節(jié)點間的數(shù)據(jù)協(xié)同。
XDP 平臺通過三個自主研發(fā)的核心模塊：XFS (XDP File System)、XEE (XDP Execution Engine) 以及DaaS (Data as a Service)，兼顧“安全”與“開放”，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的隱私保護與安全共享。
對此，翼方健數(shù)聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術官趙璽表示，安全是XDP的首要特點，數(shù)據(jù)必須在授權之后才可以在平臺內使用，原始數(shù)據(jù)不離開平臺。開放則是平臺對第三方開放，包括建立數(shù)據(jù)追溯機制，提供全面的數(shù)據(jù)安全和授權保障機制。另外還要高效，即平臺能夠快速適配多樣化業(yè)務場景。
此外，作為一個通用的隱私計算數(shù)據(jù)平臺，XDP通過平臺內的不同應用，可以同時實現(xiàn)包括多方安全計算(MPC)、可信計算環(huán)境(TEE)、聯(lián)邦學習(Federated Learning, FL)和差分隱私 (DP) 等在內的隱私安全計算技術，以滿足平臺用戶在不同場景下的安全計算需求。
通用隱私計算數(shù)據(jù)平臺釋放醫(yī)療數(shù)據(jù)價值
趙璽指出，隨著臨床診療模式的變化、生信科技發(fā)展的突破以及計算機科學的進步，多方參與的醫(yī)學科研協(xié)作在數(shù)據(jù)、安全、倫理、隱私及科研成果保護等方面面臨著新挑戰(zhàn)。翼方健數(shù)XDP平臺的開發(fā)落地恰逢其時，實現(xiàn)了在一個獨立的平臺內解決多用戶之間在數(shù)據(jù)授權使用下安全數(shù)據(jù)協(xié)作的問題。
事實上，不少醫(yī)療科研平臺已經(jīng)深刻認識到了數(shù)據(jù)保護的重要性和迫切性，并積極采用專業(yè)隱私計算平臺作為解決方案。以翼方健數(shù)XDP平臺為例，其已在國內多地被多家機構使用，包括政府機構、醫(yī)療機構、產(chǎn)業(yè)園區(qū)等。
比如，南京江北新區(qū)生物醫(yī)藥公共服務平臺旗下質譜檢測與分析中心是亞洲規(guī)模最大的質譜產(chǎn)業(yè)服務平臺，生物樣本中心更是國內領先的千萬級生物樣本庫。南京江北新區(qū)生物醫(yī)藥公共服務平臺還匯聚江蘇省8,000萬人的健康檔案及電子病歷，涉及全省三級醫(yī)院、二級醫(yī)院和基層醫(yī)療機構全量數(shù)據(jù)。
這些高維度、多模態(tài)的數(shù)據(jù)的解讀和依據(jù)這些數(shù)據(jù)的決策是臨床科學研究的前沿和熱點。臨床科研轉化和藥物研發(fā)的工作往往需要臨床醫(yī)學專家、生物統(tǒng)計專家、生物信息專家、計算機科學家在內的多學科專家參與，多部門跨地域的科研協(xié)作成為了常態(tài)。醫(yī)學科研協(xié)作過程中的挑戰(zhàn)除了科研工作本身，數(shù)據(jù)安全、倫理、隱私以及科研成果保護也是決定科研成敗的關鍵。
今年初，南京江北新區(qū)生物醫(yī)藥公共服務平臺與翼方健數(shù)達成戰(zhàn)略合作，聯(lián)合打造多模態(tài)多組學數(shù)據(jù)的一站式分析協(xié)作平臺。為此，翼方健數(shù)XDP平臺建立了遵循隱私計算理念的數(shù)據(jù)存儲、計算、協(xié)作環(huán)境，在數(shù)據(jù)安全、授權使用和隱私保護下提供了數(shù)據(jù)采集、清洗、分析、應用的數(shù)據(jù)全生命周期管理。翼方健數(shù)XDP平臺通過豐富的功能和優(yōu)良的生態(tài)設計，為多模態(tài)多組學數(shù)據(jù)分析協(xié)作提供了一站式服務，大大地提高了科研和臨床轉化的效率。
在商業(yè)領域，翼方健數(shù)也于今年初助力某科技園區(qū)推出了該地區(qū)首個供商業(yè)及學術機構進行生物科技研發(fā)的生物樣本庫和生物醫(yī)學信息平臺。
該生物醫(yī)學信息平臺旨在共享生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)，促成企業(yè)和學術界交流協(xié)作。該平臺提供數(shù)據(jù)目錄供研究人員搜索資料及開展機構內部或機構之間的合作項目。他們無需從平臺下載數(shù)據(jù)集，即可視化開發(fā)和分析平臺上的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)安全方面，該平臺具備嚴謹?shù)氖跈嗪蜕矸蒡炞C機制，數(shù)據(jù)擁有者可完全掌控其數(shù)據(jù)集的存取權限，還設有數(shù)據(jù)血緣追溯功能。在翼方健數(shù)的技術支持下，該平臺已順利承載了幾十個研究項目。
值得一提的是，隱私計算不僅能助推醫(yī)療“大數(shù)據(jù)”服務于更多“大眾”，還能讓一部分“小數(shù)據(jù)”更有效服務于“小眾”——典型場景就是罕見病診療。
罕見病數(shù)據(jù)具有顯著特殊性：一是數(shù)據(jù)量遠小于常規(guī)醫(yī)療數(shù)據(jù)——80%以上為非結構化數(shù)據(jù)，且多個機構之間沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，造成現(xiàn)有臨床數(shù)據(jù)難以直接用于罕見病研究。二是罕見病數(shù)據(jù)屬于高度隱私敏感數(shù)據(jù)，涉及的臨床和基因數(shù)據(jù)一旦泄露將造成廣泛而嚴重的影響。
這樣的特殊性恰為隱私計算提供了絕佳發(fā)揮空間，可以在確保安全的前提下把這類小數(shù)據(jù)聚沙成塔，放大數(shù)據(jù)價值為科研與臨床所用，最終造福病患。以翼方健數(shù)的相關解決方案為例，可以進行臨床及生物信息數(shù)據(jù)的采集、存儲、治理、計算與分析。不僅實現(xiàn)罕見病數(shù)據(jù)的一次采集多次利用，還支持國際常見罕見病相關數(shù)據(jù)庫的整合與支持。
知易行難，篤定前行
至此，隱私計算的靚麗“首秀”似乎已為許多場景下的數(shù)據(jù)難題開辟了新思路。然而隱私計算的發(fā)展畢竟尚處早期，要在各行業(yè)真正大規(guī)模落地依然知易行難，尤其對于醫(yī)療這類數(shù)據(jù)敏感度極高的行業(yè)更是如此。
這里的難點主要有兩大方面。一方面是技術融合不易，即傳統(tǒng)行業(yè)對隱私計算技術的認識較為初步，隱私計算技術企業(yè)對傳統(tǒng)行業(yè)的認識也不夠深刻，而隱私計算的真正落地卻需要雙方的深入理解與配合。另一方面是合規(guī)不易，即對于不同類型、不同敏感度的數(shù)據(jù)，不同國家都有不同的保護規(guī)范，加之不同行業(yè)數(shù)據(jù)基礎設施水平不盡相同，都給隱私計算的大規(guī)模落地帶來了難度。
目前來看，以隱私計算通用平臺為技術底座，再基于這樣的隱私計算基礎設施為不同行業(yè)開發(fā)應用，是一條務實高效的路徑。從上述翼方健數(shù)XDP平臺可以得到的啟迪是，隱私計算不僅是技術，更應是解決方案。
無論是TEE的硬件路徑，還是算法的軟件路徑，亦或是“軟硬兼施”的綜合路徑，隱私計算企業(yè)最終輸出給終端行業(yè)的并非技術或產(chǎn)品，而是要幫助客戶找到實現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)同，以更安全可靠的方式挖掘更大數(shù)據(jù)價值的場景。
翼方健數(shù)董事長陳恂就曾在采訪中提到：“不是翼方健數(shù)選擇了醫(yī)療，而是翼方健數(shù)的隱私計算被迫切需要數(shù)據(jù)協(xié)同的醫(yī)療行業(yè)選中。”相信隨著立法的完善與公眾意識的增強，未來各行各業(yè)對數(shù)據(jù)安全協(xié)同的需求將持續(xù)增長，也必然大有隱私計算用武之地。
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