2023-05-27-隐私计算联盟-2022隐私计算医疗应用白皮书_61页_2mb

隐私计算是一种在不泄露原始数据的前提下进行数据分析的技术，适用于医疗等隐私敏感领域。白皮书强调隐私计算作为数据要素化配置的关键技术，能促进医疗数据流通、释放价值。技术体系包括多方安全计算（MPC）、联邦学习（FL）和可信执行环境（TEE），各有优势和局限。医疗应用场景覆盖临床科研、传染病预警、医保风控等，已有一些成功案例，如多中心研究和智能预警系统。面临的挑战包括技术性能待提升、市场认知不足和合规难题。未来发展方向包括加强技术创新、完善政策支撑和构建多元生态。