此前，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）信息科技有限公司作为支持单位的「首届医疗隐私计算大会暨第二届DataX大会」在上海隆重召开。翼方健数医疗健康事业群总裁李苇刚于会上进行翼方健数医疗行业隐私计算战略发布，他在介绍其长达20多年的医疗健康工作经历时，表示自己的经历正是数字化转型的典型案例，原来从事医疗信息化方面的工作，主要是做业务数字化，加入翼方健数后投入于数字化转型的下半场——数字业务化，即希望通过数据来推动业务的发展。谈及数据，目前我们已经全面进入智能化时代，社会、国家、地区、行业的发展都离不开数据这一新型生产要素的推动，然而在这个过程中，所面临的“使用数据”和“数据安全”之间的矛盾，是阻碍数据要素流通的最大难题，解决这一难题的关键核心技术就是隐私安全计算技术。

翼方健数医疗健康事业群总裁李苇刚

2020年在业界内被一致认为是隐私计算的元年，现如今两年多过去了，“隐私计算到底是什么？”相关回答众说纷纭，李苇刚向与会嘉宾展示了翼方健数所给出的定义：基于一定的信任基础，在特定的应用场景下运用一系列的前沿技术，在保证原始数据安全的情况下，实现“数据不出域，可用不可见”，既能够保证数据的安全，又能充分实现数据价值的流通。翼方健数所强调的宗旨是在数据共享、使用的过程中做到安全、开放和高效。

此外，大会上讲述了医疗数据平台发展的路径，从最开始的互联互通，到建立数据中心（其中包括CDR、ODR、RDR），随着互联网医疗的推出，线上线下医院致力将数据及业务打通，再到搭建数据中台等等。当下进入了AI时代，翼方健数在数据中台的基础上赋予了隐私计算的能力，真正实现了把数据作为一个资产管理起来、使用起来的目的。

那么，具有隐私计算能力的数据中台能解决什么问题呢？

李苇刚表示从狭义理解上来讲，某一种单一的技术并不能解决从原始数据到数据价值分享的全过程。隐私计算是在整个全栈链路里非常重要的技术，它是一个必要条件，但并非充分条件。在一个单体平台内，要实现数据的全流程管理则需要具备：全栈技术、数据可用、多方参与、安全计算环境和数据资产化管理等所有的能力；当单体平台完成这些要求并发展出多个平台，就能形成一个区域化的数据联盟，联盟内多个平台上存储的数据可以实现在数据不出域的情况下安全地共享；平台联盟再进一步形成“数据与计算的互联网（IoDC，Internet of Data and Computing）”，提供安全可信的数据生态环境，支持各种各样的参与方，在网络内实现安全、可控、灵活的数据资源共享。

之后，李苇刚又具体介绍了如何利用隐私计算技术在医疗健康领域推动数据价值的产生和实现。首先不同数据源可以来源于一家医院不同的科室、不同设备、不同系统的数据，也可以来源于一个地区不同医院、不同机构的数据，数据汇集和治理后形成一个可用的通用数据源（CDM），进而对数据进行初步地处理、分析和应用。这样的数据成果可以直接或间接地应用在不同场景中，例如科研管理、跨院区的合作、多点疾控、保险、医药等等。在整个数据生态里面会有不同的参与角色和参与方，围绕翼方健数自研的隐私安全计算平台-翼数坊（XDP），已经衍生出一系列针对区域、医院、医保、药企等各个场景下需要解决数据安全和数据共享信任矛盾的解决方案。

依托于公司的优势，七年磨一剑，李苇刚展示了多年来翼方健数累积思考的理念，包括“数据的经济学特征”、“原始数据和数据价值的区别”、“数据所有权和使用权分离”、“原始数据不出域、数据可用不可见”、“数据、计算、算力、信任的异构”等等，正因为有了如此深入和早期的探索与思考，翼方健数的隐私安全计算才能在数据安全、数据应用方面有不少好的想法和落地的案例。除此之外，一直以来翼方健数也积极参与各种国家、地区和行业与数据安全相关的标准、指南、条例的编写工作，如大会上发布的《隐私计算医疗应用白皮书（2022）》、《四川省医疗健康大数据应用指南》地方标准以及目前正在参与的《上海市医疗数据共享安全和隐私保护技术评估规范》等等。

实践是检验真理的唯一标准，李苇刚认为所有理论都必须落到实实在在的真实案例上。从2016年到2022年，翼方健数在全国各地落地了几十个的医疗健康行业的项目，合同总金额上亿元，客户类型涵盖医疗方面，包括医院、医学院、卫健委等；保险方面，包括保险公司和保险科技公司；以及药企、医疗器械公司和CRO公司。这几年积累起来的认知、经验和成果使翼方健数的隐私安全计算及人工智能应用收到来自医疗健康领域各方客户的认可和青睐。

在分享的最后，李苇刚发出了共建的邀请，“我们期待与行业里的数据管理方、数据源方、数据需求方、以及从事区块链、隐私计算、人工智能等数据服务的伙伴们一起共同构建和拓展医疗健康数据和计算的互联网，这不是翼方健数一家能做的事情，需要各方一起来努力，一起来推动，这不仅是我们的梦想，相信也是大家的期盼。”