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2月21日，由中國信息通信研究院聯合百度、第四范式、明略軟件、零氪科技等多家聯邦學習產業鏈上下游企業編寫的《聯邦學習場景應用研究報告（2022年）》正式發布。作為《聯邦學習場景應用研究報告（2022年）》醫療場景的重要支持單位，零氪參與了報告中醫療應用章節的編寫工作，針對醫療場景中的電子病歷結構化做出了專業解讀和建議。

該報告的發布，標志著中國隱私計算領域進入到了一個快速發展階段。

1982年，姚期智院士提出了隱私計算領域經典的「百萬富翁」問題：兩個百萬富翁街頭邂逅，他們想比比誰更有錢，但是出于隱私，都不想讓對方知道自己到底擁有多少財富，如何在不借助第三方的情況下，讓他們知道誰更有錢？

如今，這個問題的謎底正逐漸揭曉。

如何讓數據“可用不可見”？

2022年2月21日，在行業多家聯邦學習產業鏈上下游企業的共同支持下，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）編寫的《聯邦學習場景應用研究報告（2022年）》正式發布。報告總結了中國信通院對于聯邦學習技術、數據應用推廣的經驗，并深入探討聯邦學習在政務、醫療、金融、廣告、物流的應用價值，以期為數據應用價值的釋放帶來解讀和參考。

2021年世界人工智能大會公布的數據顯示，中國數字經濟規模已達41萬億元，其中，作為數字經濟和信息社會的核心資源，數據在產業鏈上發揮著重要作用。而2021年下半年來相繼施行的《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》，則在法律上為數字經濟保駕護航。如何在強化數據安全制度與技術保障的同時，有效利用數據賦能產業，成為行業聚焦的核心命題。

作為本次發布的《聯邦學習場景應用研究報告（2022年）》中醫療場景部分編寫的支持單位，零氪科技對基于場景下的電子病歷結構化進行了專業解讀和建議。

什么是聯邦學習？業界常用“數據不動模型動”和“讓數據可用不可見”來概括聯邦學習的基本原理。聯邦學習（Federated Learning）是一種新興的人工智能基礎技術，在保障大數據交換時的信息安全、保護終端數據和個人數據隱私、保證合法合規的前提下，在多參與方或多計算結點之間開展高效率的機器學習。

實際上，40年前姚期智院士所提的「百萬富翁」問題的本質，就是如何在保障數據安全的同時有效利用數據。就在這一經典問題之下，以聯邦學習為核心代表的隱私計算技術逐步誕生，并在實踐中不斷走向成熟。某知名投資機構合伙人甚至預言：目前正處于隱私計算商業引爆的前夜，2022年或成為規?；虡I落地的第一年。目前，政務、醫療、金融、數字廣告、物流行業是隱私計算的主要應用場景。

技術信任打破醫療數據孤島

在這些行業中，鑒于醫療數據敏感性高，安全隱私合規要求嚴格的特質，醫療場景復雜程度要顯著高于其他行業。以電子病歷為例，受限于信息安全和隱私保護等法律法規的合格性要求，電子病歷不能離院。為實現電子病歷的后結構化，通常的做法是院內數據治理，在院內進行數據標注、進行模型化訓練和推斷部署，這嚴重限制了多中心研究下數據間的彼此賦能。

聯邦學習的出現則打破了這種局限。在醫療數據安全合規使用及多中心研究日益趨勢化的大背景下，聯邦學習不僅在醫療領域設立了全新標準，更可以幫助行業在不犧牲隱私的前提下打造強大的人工智能模型。

零氪提出的基于聯邦學習的多中心數據處理框架FedCIE正在逐步應用其中，該模型基于零氪的醫療數據治理能力，特別是在病歷深度結構化、患者畫像、科研主題庫建設等方面的深厚積累，能夠解決單中心數據孤島的問題，使各中心間數據能力彼此共享。

具體而言，FedCIE采用橫向聯邦學習模式，各中心把模型發送給調度節點進行全局模型的參數更新，然后調度節點再把更新后的模型下發給各中心節點繼續模型訓練，如此循環直到達到預設迭代次數。各節點間交換的只有模型參數而不涉及訓練數據，各中心在數據不外露的情況下，共享彼此的數據能力，共同受益于集體智慧帶來的模型能力的持續提升，真正體現了數據的可用不可見。目前，FedCIE已被用來訓練信息抽取模型、疾病預測模型等，并應用在多個項目上，取得了安全與高效的雙重收益。

獨木不林，行業發展離不開人工智能和大數據企業的共同協作，作為Z早一批深耕醫療大數據治理和應用的醫療科技公司，零氪科技還將不斷致力于以技術信任打破數據孤島，助力醫療數據價值安全釋放。

大數據時代，在不斷拓展數據挖掘的同時，捍衛數據安全，就是在守護美好未來。

零氪科技秉承“Care Data Care Life”的初心和使命，專注腫瘤、罕見病等重大疾病領域，為患者和制藥企業、醫療機構、保險機構、行政監管部門等產業各方提供大數據一站式解決方案。依托AI數據治理系統（LinkData）：

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