翼方健數(shù)“道術(shù)器用”是如何助推醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型走向快車道？

隨著數(shù)字化浪潮的涌起，各產(chǎn)業(yè)及企業(yè)都在緊鑼密鼓地利用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。以醫(yī)療行業(yè)為例，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、5G遠程醫(yī)療、輔助影像診斷、智慧醫(yī)療等數(shù)字產(chǎn)業(yè)及各環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)的出現(xiàn)，都離不開人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐。

作為一家深耕醫(yī)療領(lǐng)域的隱私計算及人工智能企業(yè)，翼方健數(shù)在2021中華醫(yī)院信息網(wǎng)絡(luò)大會(CHINC)上召開了以“臨床醫(yī)學‘道術(shù)器’醫(yī)學數(shù)據(jù)全場景全周期治理”為主題的專題討論會。

會上，翼方健數(shù)醫(yī)療事業(yè)部副總裁李葦剛給大家分享了翼方健數(shù)在隱私安全計算+人工智能驅(qū)動治療大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新，并介紹到了其利用“道術(shù)器用”四維度助力醫(yī)療機構(gòu)及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的思維邏輯。

2021年，數(shù)字醫(yī)療加速駛?cè)肟燔嚨?/strong>

根據(jù)前瞻網(wǎng)數(shù)據(jù)，到2025年人工智能應(yīng)用市場總值將達到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一?？梢?，醫(yī)療行業(yè)已經(jīng)迎來全面智能化發(fā)展的時代。

目前數(shù)字醫(yī)療正加速駛?cè)肟燔嚨馈８鶕?jù)我國印發(fā)的《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》，到2020年，國內(nèi)醫(yī)療大數(shù)據(jù)規(guī)模有望達到8萬億元，2030年再翻一倍。行業(yè)想象力巨大，不過，要想將這萬億級藍海變現(xiàn)并不容易。

相較于教育、交通、能源等領(lǐng)域，醫(yī)療行業(yè)在轉(zhuǎn)型方面存在以下方面難點：

(1)因為行業(yè)的特殊性，對數(shù)據(jù)信息安全性要求更高

(2)醫(yī)療平臺個性化需求多、整合難

(3)醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，使用不易

(4)數(shù)據(jù)增長快、存量大

以上種種問題，使得醫(yī)療行業(yè)對數(shù)據(jù)隱私安全性、平臺數(shù)據(jù)存儲及處理能力把控要更加嚴格。由此，在數(shù)字化浪潮及去年疫情推動數(shù)字醫(yī)療行業(yè)發(fā)展下，大家將技術(shù)把控、數(shù)據(jù)安全及數(shù)據(jù)應(yīng)用等方面作為發(fā)展的重點。

那么，怎樣做才能規(guī)避轉(zhuǎn)型上的痛點?做到真正的人工智能及數(shù)據(jù)賦能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，讓“智能看病就診”成為日常?

全面挖掘數(shù)據(jù)價值，“道術(shù)器用”為醫(yī)療數(shù)字化做加法

面對醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型上存在的問題，翼方健數(shù)有自身獨特的見解及解決辦法，通過一套醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型路線圖，可從“道術(shù)器用”四維度來助力醫(yī)療機構(gòu)及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，將隱私安全計算和人工智能真正地融合在一起為醫(yī)療大數(shù)據(jù)服務(wù)。

1、道——數(shù)據(jù)是新的生產(chǎn)要素。

眾所周知，大數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)的發(fā)展重要燃料，也是傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。若能正確匯集、治理并利用好大數(shù)據(jù)，無疑能有效推動行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。翼方健數(shù)認為，在醫(yī)療行業(yè)內(nèi)，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的價值必將體現(xiàn)在醫(yī)療臨床、醫(yī)院管理、臨床科研及臨床教學這四方面。

可見，醫(yī)療大數(shù)據(jù)決定著臨床到科研、教學及管理的全產(chǎn)業(yè)鏈條發(fā)展。

在2019年，我國《關(guān)于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化若干重大決定》，指出了“健全勞動、資本、土地、知識、技術(shù)、 管理、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”，首次將數(shù)據(jù)增列為新興的生產(chǎn)要素。

這透露出我國在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程中，已經(jīng)開始從產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)化邁向數(shù)字產(chǎn)業(yè)化時代。但是，在數(shù)據(jù)通過流通發(fā)揮價值的過程中，如何既保證醫(yī)療原始數(shù)據(jù)的絕對安全，又充分利用醫(yī)療數(shù)據(jù)的價值，是擺在我們每一位醫(yī)療信息人面前的一個難題。

2、術(shù)——隱私安全計算。

解決這個難題的靈醫(yī)妙藥(Silver Bullet)就是隱私安全計算。隱私安全計算是一系列加密計算技術(shù)的組合，涉及高等數(shù)學、計算機科學、密碼學、網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)等學科系列，包括了多方安全計算、區(qū)塊鏈技術(shù)、同態(tài)加密、零知識證明等。

TEE作為一種硬件實現(xiàn)方式，在實際應(yīng)用場景中，可以很好地服務(wù)于一些信任假設(shè)與計算需求。實現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)作的技術(shù)路徑并非唯一，隱私計算技術(shù)應(yīng)當基于不同的信任假設(shè)和應(yīng)用場景來選擇相應(yīng)的實現(xiàn)技術(shù)，其目標是在保證數(shù)據(jù)隱私性和安全性的情況下，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的計算與分析。

翼方健數(shù)通過隱私安全計算技術(shù)，做到了數(shù)據(jù)的“可用不可見”，就是在不分享原始數(shù)據(jù)的情況下，通過計算獲取數(shù)據(jù)的價值并安全分享數(shù)據(jù)的價值。

舉個例子，當一家醫(yī)學統(tǒng)計公司需要醫(yī)院的臨床數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)靈敏度和特異性分析時，傳統(tǒng)做法是，要么把原始數(shù)據(jù)或復制版數(shù)據(jù)給公司去使用，要么讓公司在醫(yī)院內(nèi)網(wǎng)里直接使用原始數(shù)據(jù)，無論哪種方式使用者(公司)都會接觸到醫(yī)院的原始數(shù)據(jù)，這就給數(shù)據(jù)的安全帶來了隱患。

在有隱私安全計算技術(shù)的平臺上，將會有一個臨時的安全獨立的封閉計算空間，用來承載原始數(shù)據(jù)的加密鏡像和數(shù)據(jù)應(yīng)用算法。數(shù)據(jù)使用者(公司)在平臺上通過申請，以密鑰的形式獲得最小可用數(shù)據(jù)集的授權(quán)使用，在封閉計空間內(nèi)進行計算后得到計算結(jié)果即數(shù)據(jù)的價值，最終所有的鏡像數(shù)據(jù)、應(yīng)用算法以及中間過程都會隨著封閉計算空間的刪除而銷毀，只有計算結(jié)果可以被下載和拿走，以此達到既能保證原始數(shù)據(jù)安全，又能分享數(shù)據(jù)價值的目的。

在市場上，關(guān)于翼方健數(shù)公司有四條獨特的定位：

(1)結(jié)合隱私安全計算和人工智能的技術(shù)端到端做透，從大數(shù)據(jù)治理到服務(wù)終端用戶的企業(yè)

(2)深耕醫(yī)療健康領(lǐng)域的隱私安全計算企業(yè)

(3)在城市級別大數(shù)據(jù)場景實現(xiàn)隱私安全計算的企業(yè)并具備多個案例

(4)已初步實現(xiàn)區(qū)域行業(yè)IoDC的企業(yè)，即數(shù)據(jù)化智能化產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建

由此可見，擁有隱私安全計算及人工智能及龐大優(yōu)勢的翼方健數(shù)可以幫助用戶實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型，且做到醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型上的頂層設(shè)計。頂層設(shè)計即從數(shù)據(jù)的匯集、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)確權(quán)再到面向第三方應(yīng)用開放的數(shù)據(jù)授權(quán)使用，最后到數(shù)據(jù)計算結(jié)果即數(shù)據(jù)價值的輸出，為醫(yī)院、醫(yī)生及企業(yè)服務(wù)，實現(xiàn)數(shù)字醫(yī)療整鏈路的閉環(huán)。

3、器——平臺。

器，通俗解釋是一款工具、平臺或容量器，用來承接物品或最終轉(zhuǎn)化出一個結(jié)果。

在“器”方面，翼方健數(shù)已發(fā)布了全球首個商業(yè)部署的隱私安全計算平臺——翼數(shù)坊XDP。李葦剛為大家詳細地講解了隱私與安全的異同之處，以及MPC/FHE/FL技術(shù)與隱私安全計算與隱私數(shù)據(jù)平臺是如何從解決某些風險“點”的問題到支持數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)全流程的“線”再到全“面”實現(xiàn)數(shù)據(jù)流通及資產(chǎn)化的遞進軌跡。

數(shù)據(jù)本身并非資產(chǎn)。數(shù)據(jù)通過資產(chǎn)化的技術(shù)和手段轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)必須要滿足數(shù)據(jù)全生命周期管理，有清晰的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理流程管控數(shù)據(jù)成本、為保值增值數(shù)據(jù)，最重要的是具有為數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)創(chuàng)新的能力。滿足了所有這些基礎(chǔ)和條件，數(shù)據(jù)才能帶來未來經(jīng)濟利益，完成數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)價值的華麗轉(zhuǎn)身。

翼方健數(shù)的翼數(shù)坊XDP平臺就是這樣一個神奇的系統(tǒng)工程。它提供數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到價值體現(xiàn)的全流程解決方案，包括有效便捷的智能化數(shù)據(jù)加工手段，使數(shù)據(jù)達到可使用的狀態(tài);支持數(shù)據(jù)加工鏈路中所必需的多方數(shù)據(jù)源方、多方數(shù)據(jù)需求方、多方數(shù)據(jù)服務(wù)方的共同參與和貢獻;確保每個計算環(huán)節(jié)有著各自的安全信任假設(shè)及計算環(huán)境需求，能夠為不同場景提供相應(yīng)的安全計算環(huán)境;最終通過確權(quán)、授權(quán)、定價、交易、以及價值分配等能力使數(shù)據(jù)價值在保證原始數(shù)據(jù)安全的前提下得以體現(xiàn)。

隱私安全計算的判斷依據(jù)源于信任假設(shè)和應(yīng)用場景，而驗證一項技術(shù)或解決方案價值最有效的方法就是看它的落地和生命力。接下來的“用”所介紹的就是具體的體現(xiàn)。

數(shù)據(jù)真的能用嗎？能用，翼方健數(shù)的愿景就是讓天下沒有難用的數(shù)據(jù)

雖然數(shù)據(jù)賦能產(chǎn)業(yè)已成為全球經(jīng)濟發(fā)展的新趨勢，大家都期盼能借助人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)進行價值提升及轉(zhuǎn)型。但是對于對醫(yī)療機構(gòu)來說，醫(yī)療大數(shù)據(jù)能用嗎?醫(yī)療大數(shù)據(jù)又用了嗎?

要讓數(shù)據(jù)能用，首先需要考慮到的是海量數(shù)據(jù)的匯集、清洗和處理，按照數(shù)據(jù)最小可用原則篩選、分析以及利用數(shù)據(jù)。

翼方健數(shù)利用人工智能和深度學習技術(shù)高效地治理數(shù)據(jù)，通過元數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)資源目錄的創(chuàng)建，來滿足數(shù)據(jù)探測和數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn);進而再通過數(shù)據(jù)的確權(quán)與授權(quán)，鏡像數(shù)據(jù)的加密與解密，對三方應(yīng)用和算法的開放與保護，數(shù)據(jù)可用可見與可用不可見的管理，來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全計算;最后確保只輸出數(shù)據(jù)計算的結(jié)果即數(shù)據(jù)價值并利用區(qū)域鏈智能合約方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值全生命周期的存證和分享。

再考慮到醫(yī)療數(shù)據(jù)可以用到哪這個問題，翼方健數(shù)給出的答案是：利用優(yōu)質(zhì)醫(yī)療數(shù)據(jù)通過深度學習，訓練出臨床診療模型，再把這些模型反饋到臨床醫(yī)療、科研教學和醫(yī)院管理上，為一線的臨床工作者、科研工作者以及醫(yī)療管理人員提供智能的輔助服務(wù)。

目前，翼方健數(shù)已經(jīng)擁有深厚的技術(shù)實力與豐富的落地案例，其解決方案已經(jīng)涵蓋至三大板塊：以電子病歷應(yīng)用場景為核心的治療合理性管理;院內(nèi)智能控費系統(tǒng);智能化臨床科研平臺。

第一板塊，以電子病歷應(yīng)用場景為核心的治療合理性管理。其應(yīng)用場景包括可自主學習的臨床知識庫、CDSS臨床輔助診療、智能輔助書寫、智能輔助檢驗檢查、智能輔助用藥、罕見病及危重急癥提示以及涵蓋事前、事中、事后的電子病歷內(nèi)涵質(zhì)控等。

第二個板塊，使用大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)結(jié)合傳統(tǒng)的規(guī)則引擎提出DRG院內(nèi)醫(yī)保精細化管理解決方案的院內(nèi)智能控費系統(tǒng)。包括了五大功能模塊：AI數(shù)據(jù)治理模塊、病歷質(zhì)控模塊、病案首頁質(zhì)控模塊、CHS-DRGs預分組和績效考核模塊，用于專門幫助醫(yī)療機構(gòu)應(yīng)對目前面臨的越來越嚴重的醫(yī)療費用合理性挑戰(zhàn)。

第三個板塊，以生物信息和臨床科研為出發(fā)點，通過數(shù)據(jù)治理將多來源多模態(tài)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可計算、可分析數(shù)據(jù)的智能化臨床科研平臺。集合數(shù)據(jù)采集、科研數(shù)據(jù)檢索發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)授權(quán)使用、數(shù)據(jù)全生命周期管理、智能化流程管理、數(shù)據(jù)彈性存儲計算管理于一體，全面支持第三方應(yīng)用開放，提升研究質(zhì)量，加速科研轉(zhuǎn)化。

這些解決方案都離不開翼方健數(shù)的核心技術(shù)——隱私安全計算以及人工智能技術(shù)。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(quán)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。因此，如何安全地用好醫(yī)療數(shù)據(jù)，一直是醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大的考驗和挑戰(zhàn)。

活動現(xiàn)場部分演講嘉賓合影

今天，我們在翼方健數(shù)的“臨床醫(yī)學‘道術(shù)器’醫(yī)學數(shù)據(jù)全場景全周期治理”為主題的專題討論會上，和幾位來自國內(nèi)頂尖醫(yī)院信息部和大數(shù)據(jù)中心的老師們以及上百位醫(yī)療信息行業(yè)的同行們一起參與和見證了如何在智能化時代，安全地把醫(yī)療數(shù)據(jù)用起來，讓醫(yī)療數(shù)據(jù)發(fā)揮出價值為醫(yī)療服務(wù)。

翼方健數(shù)為醫(yī)療數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化不斷釋能

在2019年國家首次將數(shù)據(jù)增列為新的生產(chǎn)要素下，數(shù)字化產(chǎn)業(yè)化趨勢已初露苗頭。再隨著數(shù)字化浪潮、數(shù)字業(yè)務(wù)化的推動下，醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)化以及資產(chǎn)化管理的呼聲也越來越高及清晰。

而醫(yī)療數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的轉(zhuǎn)化所要解決的一系列問題都可以通過基于隱私安全計算的醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺來實現(xiàn)。

翼方健數(shù)作為一家在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，將隱私安全計算和人工智能充分融合的創(chuàng)新型高科技企業(yè)，以利用隱私計算技術(shù)，實現(xiàn)合理的、授權(quán)下的數(shù)據(jù)價值共享，創(chuàng)造數(shù)據(jù)流通性，降低數(shù)據(jù)科學的門檻，推動人工智能的進步為己任，以發(fā)現(xiàn)、實現(xiàn)和分享數(shù)據(jù)價值為愿景。

目前，翼方健數(shù)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺已備受市場及各界媒體的關(guān)注，其不單可以幫助醫(yī)療企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型且保障大家原始數(shù)據(jù)上的安全、隱私性;還能充分挖掘醫(yī)院數(shù)據(jù)上的價值，從而進一步挖掘出醫(yī)療數(shù)據(jù)上的科研、營運、社會等各方面上的價值，助益醫(yī)院便攜及充分地使用及共享價值數(shù)據(jù)，從而達到醫(yī)療數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化的目的。

那么在未來，翼方健數(shù)究竟能為數(shù)字醫(yī)療帶來怎樣的新篇章?就讓我們拭目以待吧。