隐私计算，能否让医疗数据释放应有的价值？

4月12日-15日，雷峰网《医健AI掘金志》以《隐私计算，让AI释放医疗数据的价值》为话题，邀请了四位隐私计算企业CXO，以线上云峰会的形式，讨论隐私计算的技术路线和在医疗场景下的实际应用前景，以及推演该产业的未来趋势。

此次医疗隐私计算云峰会中，同盾科技合伙人，中科院医学所首席科学家兼知识联邦产学研联盟理事长李晓林教授，做了首期分享。

他以《可信AI赋能医疗：让数据流通，让知识共享》为题，依次分享了可信AI平台建设的背景、可信AI平台架构，理论及实践、可信AI平台产品、可信AI平台在医药场景下的应用等四个方面。

他表示，数据已经成为医疗数字化转型升级的核心要素，但在隐私计算的商业化落地中，由于不同厂商技术方案和平台产品的差异，数据呈现出类似“联盟A”和“联盟B”的分裂，原本的“数据孤岛”成为了新的“数据群岛”。

目前，不同行业和领域都亟需一个通用的可信AI平台，在保护数据隐私、合法合规、保护数据价值的前提下，打通一个个数据群岛。

以下为李晓林的分享内容，雷峰网《医健AI掘金志》作了不改变原意的编辑及整理。

可信AI平台建设的背景

医疗领域有各种各样的场景，不同场景下的医疗数据应运而生。

具体来看，医疗数据可分为组学数据库、药物化学数据库、疾病数据库，电子病历数据库、医学影像数据库，穿戴设备数据库等六类。

这些医疗数据被很多平台收集和使用，但在价值产生的过程中，它们也需要被严格保护。如今，数据隐私保护已经成为法律、政策文件的

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