行業背景

近年來，隨著醫療流程線上化、病例電子化、醫院信息化程度的不斷加深，基于大數據的智能醫療逐漸成為可能，如果能夠對醫療數據加以妥善利用，不僅可以提升醫學研究水平，而且可以提升公共衛生服務水平，彌補基層診療能力短板。

但是醫療數據具有隱私性極強的特點，醫療數據的安全常常關乎人們的生命財產安全。目前，海量的醫療數據分散在各個孤立的醫療機構中，傳統的方法下，數據安全和隱私保護的要求使得這些數據無法聚合起來，而單個醫療機構的數據樣本量又不足以支撐大規模的模型訓練，難以實現數據價值。

客戶需求

• 支持醫療機構間（橫向）和多行業間（縱向）的多種隱私計算模式
• 方便維護，便于批量部署

解決方案

醫療機構聯合建模方案

利用隱私計算技術，則可以使得各個醫療機構的數據在不出庫的前提下實現聯合建模。例如,患者確診前常常會進行-些標準化的化驗，檢驗結果受到操作人員影響較小，可以依靠設備及標準流程進行規范化，從而獲得標準化的醫療數據。引入隱私計算技術，能夠進一步實現不同醫療機構的化驗檢查數據聯合建模,通過聯合建模、共享模型，即使是病例量較小的醫院，也能獲得效果較好的模型。模型可用于輔助醫生診斷，在減輕醫生工作負擔的同時，幫助醫生提高診斷準確率。

基于隱私計算的健康險核保方案

保險公司需要從衛健委、醫保局或醫院獲取投保人的診療數據，基于專家規則和核保模型計算投保人的風險分數，并做出“拒保、延期、加費、除外”的結論。融安隱私網關將保險公司和醫療機構數據轉換成密文，內置常見核保規則及模型，支持無縫切換至密文計算，有效防范數據濫用風險，保護個人隱私數據。

應用價值

• 提供隱私規則引擎，支持行業專家規則配置
• 提供硬件部署方式，減少部署和維護成本