解决方案一：

在锘崴信隐私机密计算平台的支持下，由上海某三甲医院牵头，全国多家医院联合完成了一项有关强直性脊柱炎的GWAS分析。这也是全国范围内首次实现带有隐私保护计算、不分享明文数据（个体基因数据）的GWAS分析，该多中心强直性脊柱炎全基因数据分析研究成果发表在生物信息学顶级期刊Briefing in Bioinformatics上，同时获得上海科技进步一等奖。

该研究团队依托锘崴科技的基于隐私保护计算的高性能基因组数据联合共享和分析平台(NovaVita)，设计并开发了一个新的框架：iPRIVATES。这一框架使用了具有隐私保护功能的联邦学习(Privacy-preserving Federated Learning)方法，这一方法被认为是兼具隐私保护和跨机构数据共享的技术解决方案。iPRIVATES能连接多个数据源，但在研究过程中只交换加密的经过处理中间计算结果，因而不会泄露患者级别的基因分型数据，在整个数据共享的过程从始至终地对患者信息进行保护，从而同时达到数据共享和隐私保护的双重目标。

不仅如此，以往的研究中，都只关注单一技术的设计，但iPRIVATES框架融合多种技术和算法，可以支持联邦GWAS分析的可配置管道，能够灵活地集成和配置不同的GWAS，方便识别SNPs与许多不同类型的特征（如某些重大疾病）之间的关联。iPRIVATES这一创新是具有革命性的突破。同时，该团队还分别通过模拟数据集和真实数据（真实环境下跨多家医院的数据）两种方式来评估iPRIVATES的性能。实验结果表明，与传统的集中式计算结果一致，证明它在保护数据隐私的同时，还能保证计算效果，证明了锘崴平台的安全可靠。

解决方案二：

静脉血栓栓塞症（venous thromboembolism,VTE）是外科手术术后常见的并发症之一，是病人非预期死忙的重要因素，严重影响着患者的生活质量和生存状态，成为恶性肿瘤患者死亡的第二大原因。而研究表明，恶性肿瘤本身也是VTE发生的高危因素之一，它会通过使患者凝血机制异常，分泌过多促凝物质，术后破坏血管系统纤维蛋白沉淀与降解平衡等方式，使机体有高血栓形成的倾向。特别是围术期VTE发生率较高。因此，如何降低恶性肿瘤围术期VTE发生率是我国胸外科医生面临的严峻挑战。采用统计学及AI方法可以有效的研究VTE发生的相关因素，包括围术期和手术期两大部分高危因素。进而总结原因，规范恶性肿瘤患者VTE预防的流程及方法，以期降低围术期VTE发生率。

在一项由锘崴科技提供技术支持的中国消化外科结直肠恶性肿瘤人群围术期VTE预防前瞻性多中心队列研究中，采用了锘崴科技安全联邦学习底层技术，基于类似iPRINCESS框架。由多家三甲医院，联合多个科室将内部的病例数据在本地进行注册，数据源之间同时形成同构水平分割及机构垂直分割多种关系。终端节点分布式计算，中间参数加密后通过中心节点进行交换传输，完成了研究模型的联合训练。

该研究分别从患者基本信息、入院症状评估、既往病史、既往手术史等多方面维度与VTE的最终发生情况进行了全方位相关性分析。最终得出了预测VTE发生的统计回归模型，可利用上述维度中可观测变量对VTE的发生概率进行了预估，从而平衡血栓栓塞发生风险与药物预防后大出血风险，根据实际情况做出精准判断，为实际决策提供指导意见。目前，该研究有望进一步拓展成为国际合作，构建跨国的多中心医疗联合研究网络。

关于锘崴科技：

杭州锘崴信息科技有限公司(简称锘崴科技)是世界领先的隐私保护计算服务提供商，团队由联邦学习开拓学者王爽教授、前硅谷知名科学家和工程师组成。2011年开始研究隐私计算，于2013年开创性地提出了全球首篇医疗在线安全联邦学习底层架构。团队在隐私计算领域发表了超过300余篇学术论文，总引用量超2万余次。公司深耕隐私计算，是该领域的先行者和推动者，为大数据的共享分析提供有力的新基建保障。锘崴科技致力于为我国开发一整套自主、安全、可控的隐私计算基础设施平台，实现数据“可用不可见”和”数据不动价值动“的新型计算范式，赋能医疗、保险等多个行业，促进多方的数据协作和计算。公司以锘崴信隐私计算平台为核心，包括医疗保险（NovaVita），金融(NovaFintech)、政务（NovaGov）等系列产品。团队曾荣获美国医疗信息年会最高奖项，创建全球iDASH大赛，并作为主要单位参与了多个国内外隐私计算标准的制定，承担公安部隐私计算项目二项。