翼方健數(shù)推出基于隱私安全計算的多模態(tài)組學數(shù)據(jù)分析協(xié)作平臺

人工智能時代,人們對數(shù)據(jù)的重視程度越來越高,數(shù)據(jù)的價值已經(jīng)被普遍認可。但是依然存在數(shù)據(jù)孤島、沒有被廣泛挖掘和重視的情況。

隨著云計算以及人工智能的發(fā)展,生物信息數(shù)據(jù)已被視為重要的生產(chǎn)要素和戰(zhàn)略資產(chǎn)。但生物信息行業(yè)仍面臨挖掘數(shù)據(jù)價值的痛點。如何打破數(shù)據(jù)孤島,實現(xiàn)價值共享,是當下整個行業(yè)亟待解決的難題。

因隱私數(shù)據(jù)嚴苛保護導致無法使用,成生物信息領(lǐng)域痛點

數(shù)字經(jīng)濟時代,數(shù)據(jù)就是最關(guān)鍵、最重要的生產(chǎn)要素。各行各業(yè)都應(yīng)做到數(shù)據(jù)要素化,數(shù)據(jù)要流通、挖掘更深層次的價值。

2020年4月,國家《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》首次將數(shù)據(jù)與土地、勞動力、資本、技術(shù)等傳統(tǒng)要素并列為生產(chǎn)要素之一,數(shù)據(jù)已成為了數(shù)字化時代的“新能源”。

目前,人們對數(shù)據(jù)的重視程度越來越高,數(shù)據(jù)的價值已經(jīng)被普遍認可。但是依然存在數(shù)據(jù)孤島、沒有被廣泛挖掘和重視的情況。美國市場研究機構(gòu)force research的調(diào)查就顯示,目前有60%~73%的數(shù)據(jù)沒有被充分利用。

然而,隱私數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)市場粗放式管理卻與數(shù)據(jù)要素地位的日益提升難以匹配。數(shù)據(jù)安全問題已成為完善數(shù)據(jù)要素市場首先要解決的問題。

具體到生物信息領(lǐng)域,也存在同樣的問題。

表面上看人工智能已經(jīng)在醫(yī)療、保險等很多場景得到應(yīng)用,但實際上數(shù)據(jù)的價值并沒有得到充分的挖掘。由于生物信息領(lǐng)域?qū)I(yè)性高、門檻高,對使用的人來說數(shù)據(jù)導入導出不方便,隱私安全保護也不能得到確認。而醫(yī)療平臺的數(shù)據(jù)核心一旦沒有私密性,造成的會是無法彌補的多方損害,甚至涉及國家安全。

如何保證數(shù)據(jù)隱私,讓數(shù)據(jù)可用不可見?如何打破數(shù)據(jù)孤島,激活數(shù)據(jù)共享價值?這些都是生物信息領(lǐng)域當下的痛點。

總體而言,一方面是大量數(shù)據(jù)隱私泄露的泛濫成災(zāi),一方面是相關(guān)醫(yī)療平臺難以獲得有效合規(guī)的數(shù)字資源。在此矛盾之下,當下最優(yōu)的解決辦法是通過技術(shù)解決,這種技術(shù)就是隱私計算。

利用隱私安全計算打破數(shù)據(jù)孤島 實現(xiàn)價值共享

根據(jù)國際調(diào)研機構(gòu)Gartner最新的一份戰(zhàn)略科技趨勢預(yù)測,隱私計算成為2021年重點深挖的9項技術(shù)之一。Gartner還預(yù)測,到2025年,將有一半的大型企業(yè)機構(gòu)使用隱私計算在不受信任的環(huán)境和多方數(shù)據(jù)分析用例中處理數(shù)據(jù)。

翼方健數(shù)推出基于隱私安全計算的多模態(tài)組學數(shù)據(jù)分析協(xié)作平臺

隱私計算,根據(jù)中國信息通信研究院的定義,是指在保證數(shù)據(jù)提供方不泄露敏感數(shù)據(jù)的前提下,對數(shù)據(jù)進行分析計算并能驗證計算結(jié)果的信息技術(shù)。

因其在不對外泄漏數(shù)據(jù)本身的前提下,實現(xiàn)規(guī)范化數(shù)據(jù)的獲取、分析、計算,原始數(shù)據(jù)不離開數(shù)據(jù)平臺,只輸出數(shù)據(jù)價值,它的最大特點是可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)流通的“可用不可見、可控可計量”,實現(xiàn)了風險的可控。

說得更通俗一些,就是在保證數(shù)據(jù)安全的前提下,真正做到“數(shù)據(jù)可用不可見”,讓數(shù)據(jù)可以自由流通或共享,消除數(shù)據(jù)孤島問題,從而釋放數(shù)據(jù)更大的價值,提升生產(chǎn)效率,進而推進產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。

由此可見,隱私計算是目前已知的最合適的技術(shù)思路。

隱私計算是什么?隱私計算并不是一個單一技術(shù),而是基于不同的信任假設(shè)和應(yīng)用場景可以選擇出適配相應(yīng)條件的技術(shù),括如基于硬件的TEE、基于密碼學的安全多方計算(MPC)和全同態(tài)加密(FHE)、源自人工智能的聯(lián)邦學習等,目標在于實現(xiàn)“數(shù)據(jù)價值”的共享。

目前業(yè)界的普遍共識是,要實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”,單一技術(shù)難以獨挑大梁,不同技術(shù)路徑(密碼學、人工智能、區(qū)塊鏈等)的互補融合才是發(fā)展趨勢。

翼方健數(shù)提出以隱私安全計算為基石,通過多方安全計算MPC/同態(tài)加密、聯(lián)邦學習、安全沙箱計算/TEE等前沿技術(shù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用而不可見”,并在業(yè)內(nèi)提出“數(shù)據(jù)和計算互聯(lián)網(wǎng)”(IoDC)的概念并付諸實踐。

翼方健數(shù)推出基于隱私安全計算的多模態(tài)組學數(shù)據(jù)分析協(xié)作平臺

破解生物信息領(lǐng)域矛與盾 翼方健數(shù)為醫(yī)療健康的數(shù)字產(chǎn)業(yè)賦能

翼方健數(shù)推出基于隱私安全計算的多模態(tài)組學數(shù)據(jù)分析協(xié)作平臺

3月,翼方健數(shù)聯(lián)合測序中國、南京江北新區(qū)生物醫(yī)藥公共服務(wù)平臺舉辦的“融合•創(chuàng)新—基因大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的產(chǎn)學研交叉融合與協(xié)同創(chuàng)新”論壇上,翼方健數(shù)生信總監(jiān)陳盛培在分享中強調(diào),對于數(shù)據(jù)管理不再只是原始數(shù)據(jù)的管理,而是包含了數(shù)據(jù)演化過程的全生命周期管理,其中就包括了數(shù)據(jù)使用過程中如何通過平臺實現(xiàn)高效流通。因此,不同于生物信息領(lǐng)域其他產(chǎn)品服務(wù),在平臺搭建上,翼方健數(shù)做了全數(shù)據(jù)流支持的AI驅(qū)動的科研數(shù)字平臺——BBT-BIP 生物信息分析平臺,從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗到數(shù)據(jù)提煉、深入挖掘,最后授權(quán)共享,打通全鏈路。

翼方健數(shù)推出基于隱私安全計算的多模態(tài)組學數(shù)據(jù)分析協(xié)作平臺

通過XDP翼數(shù)坊數(shù)據(jù)應(yīng)用開放平臺對接多來源的真實世界數(shù)據(jù),如院內(nèi)診療數(shù)據(jù)、生信檢測數(shù)據(jù)、醫(yī)保數(shù)據(jù)、公衛(wèi)/疾控數(shù)據(jù)、公安/民政等政務(wù)數(shù)據(jù)。通過隱私安全計算的方式,在數(shù)據(jù)隱私保護和數(shù)據(jù)安全的前提下,用多源異構(gòu)的數(shù)據(jù),發(fā)掘數(shù)據(jù)的價值——高質(zhì)量的真實世界證據(jù)。

翼方健數(shù)推出基于隱私安全計算的多模態(tài)組學數(shù)據(jù)分析協(xié)作平臺

在技術(shù)運用層面,翼方健數(shù)自主研發(fā)的DaaS服務(wù),可以對多組學數(shù)據(jù)、表型數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)治理和清洗,達到數(shù)據(jù)可用的狀態(tài)。同時,翼方健數(shù)還自研了腫瘤多組學分析工具供平臺用戶自主使用。

此外,生物信息的使用需要進行相關(guān)處理和提煉,所以在翼方健數(shù)BBT-BIP生物信息分析平臺中可接入豐富的第三方應(yīng)用,如Sentieon, RNA-Seq, GATK, Bismark等,也具備DAG Editor 流程編輯器。能夠非常便捷地使用到工業(yè)級應(yīng)用,且無需單獨開賬號走繁瑣的流程,在平臺內(nèi)使用數(shù)據(jù),基于沙箱計算等技術(shù)也確保了數(shù)據(jù)的隱私安全。

從而實現(xiàn)不分享原始數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)在平臺內(nèi)授權(quán)使用,通過計算來分享數(shù)據(jù)的價值這一目的。

在醫(yī)療領(lǐng)域,翼方健數(shù)基于翼數(shù)坊的基礎(chǔ)上,還開發(fā)了配合醫(yī)療行業(yè)中各環(huán)節(jié)的前端應(yīng)用,實現(xiàn)端到端打通,如:以電子病歷應(yīng)用場景為核心的產(chǎn)品系列“探路者(PathFinder)”、人工智能圖像分析和自動建模系統(tǒng)“洞察者(Perceptor)”、智能風控服務(wù)“守護者(STPA)”、多模態(tài)生物科研一體化平臺“先行者(Pioneer)”。

在通過隱私安全計算促進醫(yī)療數(shù)據(jù)價值流通方面,翼方健數(shù)已有多個實際落地案例。

其中,在國家首批醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)試點城市廈門市,翼方健數(shù)基于隱私安全計算搭建了廈門健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用開放平臺,構(gòu)建了醫(yī)療數(shù)據(jù)應(yīng)用開放的數(shù)據(jù)生態(tài)??蓪崿F(xiàn)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算一體化,構(gòu)建算法和數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng),讓醫(yī)療數(shù)據(jù)在封閉環(huán)境內(nèi)同樣也能實現(xiàn)應(yīng)用輸出和價值輸出。

在醫(yī)療醫(yī)藥及生物信息領(lǐng)域,臨床科研轉(zhuǎn)化和藥物研發(fā)工作往往需要多學科專家參與,多部門跨地域科研協(xié)作成為常態(tài),因此數(shù)據(jù)安全、倫理、隱私以及科研成果保護也決定著科研成敗的關(guān)鍵。

今年初,南京江北新區(qū)生物醫(yī)藥公共服務(wù)平臺與翼方健數(shù)達成戰(zhàn)略合作,聯(lián)合打造多模態(tài)多組學數(shù)據(jù)的一站式分析協(xié)作平臺,通過豐富的功能和優(yōu)良的生態(tài)設(shè)計,將大大地提高了科研和臨床轉(zhuǎn)化的效率。

作為國內(nèi)深耕醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的隱私安全計算公司,翼方健數(shù)還將著重拓展市場業(yè)務(wù)和持續(xù)擴充研發(fā)隊伍,進而拓展到醫(yī)療和生物信息之外的行業(yè)。通過構(gòu)造全鏈條服務(wù)體系,為企業(yè)機構(gòu)的數(shù)據(jù)合作和聯(lián)合分析保駕護航。

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