零氪科技参编中国信通院《联邦学习场景应用研究报告（2022年）》

2月21日，由中国信息通信研究院联合百度、第四范式、明略软件、零氪科技等多家联邦学习产业链上下游企业编写的《联邦学习场景应用研究报告(2022年)》正式发布。作为《联邦学习场景应用研究报告(2022年)》医疗场景的重要支持单位，零氪参与了报告中医疗应用章节的编写工作，针对医疗场景中的电子病历结构化做出了专业解读和建议。

该报告的发布，标志着中国隐私计算领域进入到了一个快速发展阶段。

1982年，姚期智院士提出了隐私计算领域经典的「百万富翁」问题：两个百万富翁街头邂逅，他们想比比谁更有钱，但是出于隐私，都不想让对方知道自己到底拥有多少财富，如何在不借助第三方的情况下，让他们知道谁更有钱?

如今，这个问题的谜底正逐渐揭晓。

如何让数据“可用不可见”?

2022年2月21日，在行业多家联邦学习产业链上下游企业的共同支持下，中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)编写的《联邦学习场景应用研究报告(2022年)》正式发布。报告总结了中国信通院对于联邦学习技术、数据应用推广的经验，并深入探讨联邦学习在政务、医疗、金融、广告、物流的应用价值，以期为数据应用价值的释放带来解读和参考。

2021年世界人工智能大会公布的数据显示，中国数字经济规模已达41万亿元，其中，作为数字经济和信息社会的核心资源，数据在产业链上发挥着重要作用。而2021年下半年来相继施行的《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》，则在法律上为数字经济保驾护航。如何在强化数据安全制度与技术保障的同时，有效利用数据赋能产业，成为行业聚焦的核心命题。

作为本次发布的《联邦学习场景应用研究报告(2022年)》中医疗场景部分编写的支持单位，零氪科技对基于场景下的电子病历结构化进行了专业解读和建议。

什么是联邦学习?业界常用“数据不动模型动”和“让数据可用不可见”来概括联邦学习的基本原理。联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术，在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。

实际上，40年前姚期智院士所提的「百万富翁」问题的本质，就是如何在保障数据安全的同时有效利用数据。就在这一经典问题之下，以联邦学习为核心代表的隐私计算技术逐步诞生，并在实践中不断走向成熟。某知名投资机构合伙人甚至预言：目前正处于隐私计算商业引爆的前夜，2022年或成为规模化商业落地的第一年。目前，政务、医疗、金融、数字广告、物流行业是隐私计算的主要应用场景。

技术信任打破医疗数据孤岛

在这些行业中，鉴于医疗数据敏感性高，安全隐私合规要求严格的特质，医疗场景复杂程度要显著高于其他行业。以电子病历为例，受限于信息安全和隐私保护等法律法规的合格性要求，电子病历不能离院。为实现电子病历的后结构化，通常的做法是院内数据治理，在院内进行数据标注、进行模型化训练和推断部署，这严重限制了多中心研究下数据间的彼此赋能。

联邦学习的出现则打破了这种局限。在医疗数据安全合规使用及多中心研究日益趋势化的大背景下，联邦学习不仅在医疗领域设立了全新标准，更可以帮助行业在不牺牲隐私的前提下打造强大的人工智能模型。

零氪提出的基于联邦学习的多中心数据处理框架FedCIE正在逐步应用其中，该模型基于零氪的医疗数据治理能力，特别是在病历深度结构化、患者画像、科研主题库建设等方面的深厚积累，能够解决单中心数据孤岛的问题，使各中心间数据能力彼此共享。

具体而言，FedCIE采用横向联邦学习模式，各中心把模型发送给调度节点进行全局模型的参数更新，然后调度节点再把更新后的模型下发给各中心节点继续模型训练，如此循环直到达到预设迭代次数。各节点间交换的只有模型参数而不涉及训练数据，各中心在数据不外露的情况下，共享彼此的数据能力，共同受益于集体智慧带来的模型能力的持续提升，真正体现了数据的可用不可见。目前，FedCIE已被用来训练信息抽取模型、疾病预测模型等，并应用在多个项目上，取得了安全与高效的双重收益。

独木不林，行业发展离不开人工智能和大数据企业的共同协作，作为Z早一批深耕医疗大数据治理和应用的医疗科技公司，零氪科技还将不断致力于以技术信任打破数据孤岛，助力医疗数据价值安全释放。

大数据时代，在不断拓展数据挖掘的同时，捍卫数据安全，就是在守护美好未来。

零氪科技秉承“Care Data Care Life”的初心和使命，专注肿瘤、罕见病等重大疾病领域，为患者和制药企业、医疗机构、保险机构、行政监管部门等产业各方提供大数据一站式解决方案。依托AI数据治理系统(LinkData)：

☞零氪科技开展基于精准生命科学解决方案(LinkSolutions)的临床招募、真实世界研究、数据洞察等服务，以真实世界数据为驱动，以医学证据为支撑，加速临床研究，赋能药品上市后再开发，做新药上市的“加速器”、新药商业化的“放大器”和成熟药品效率的“提升器”，打造全新的数字化医药商业平台;

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