2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完
善的要素市场化配置体制机制的意见》,将数据同土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并列，作为一种新型生产要素参与分配。2022年1月，国务院办公厅印发的《要素市场化配置综合改革试点总体方案》,提出探索“原始数据不出域、数据可用不可见”的交易范式，明确要求在卫生健康等领域优先推进数据流通开放，完善公共数据开放共享机制拓展规范化数据开发利用场景，探索数据产品和服务创新，推动统一技术标准，营造开放创新生态，实现数据跨区域互联。同年11月，国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局联合发布《“十四五”全民健康信息化规划》,提出“推动多方安全计算等关键技术研发和应用”,隐私计算技术作为建议方向，首次出现在卫生主管部门的政策文件。
医疗行业数字化发展迅速，各级医疗机构累积了大量医疗数据，包括电子病历、健康档案及人口信息等，均具有极强隐私性。隐私计算技术能够促进健康医疗数据跨机构、跨地域的流通共享，充分释放数据价值的同时，保障数据拥有方的权益和个人隐私。目前，隐私计算技术已在医院信息化平台、公共卫生预警系统、新药研发、医保业务系统等多种场景中应用实践。
经前期多方调研及论证研究，互联网医疗健康产业联盟、隐私计算联盟联合医疗机构、技术服务企业等相关单位进一步总结提炼行业实践经验，共同完成了《隐私计算医疗应用
白皮书(2022)》。该报告梳理了隐私计算技术的总体发展情况，汇总国内医疗健康领域的应用发展现状。同时，结合医疗、医药、医保领域的多个关键场景，详细阐述了隐私计算技术方案的落地实践案例。最后，结合目前政策法规及技术发展，分析了隐私计算技术在医疗行业实践中面对的挑战，并提出未来发展建议。该报告旨在为隐私计算技术在医疗健康产业应用中各参与方提供技术和实践参考，以期进一步推动隐私计算在医疗健康领域更广泛、更深入地探索和应用。
隐私计算(Privacy-preserving computation)是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一系列信息技术，保障数据在流通与融合过程中的“可用不可见”。在数据成为国家基础性战略资源的当下，隐私计算已成为需求强烈的数据流通“技术解”之一。Gartner发布的2022年十二大重要战略技术趋势中指出，预计到2025年，60%的大型企业机构将使用一种或多种隐私计算技术(其称为“隐私增强计算”)。随着政策环境的利好和各方的积极布局，隐私计算市场开始由观望转向落地，隐私计算在多种行业应用场景中逐渐崭露头角。
1.数据流通需求和政策环境
数字经济时代的特点之一是将数据视作关键的生产要素，并通过跨领域、跨行业、跨地域的机构间数据流通释放要素价值。但是，目前我国数据要素市场化配置尚处于起步阶段，机构间的数据流通仍存在诸多阻碍。
数据流通面临产权制度未建立、安全共享存在风险、监管要求待完善等问题。一是数据的各种产权，如数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等产权运行机制有待建立，为数据要素权益提供保护制度。二是数据流通存在安全风险。数据安全事件时有发生，出于对国家安全、个人
信息和商业秘密的保护，企业参与数据流通的主动性、积极性降低。三是流通过程中的安全合规较难把握。现有监管要求并未给出数据对外提供和处理的明确合规依据与参考指引细则，企业依然困惑于数据可流通的对象、范围、方式等一系列问题。
“可用不可见”的隐私计算成为了解决上述问题的技术突破口。从原理上讲，隐私计算是一套融合了密码学、安全硬件、数据科学、人工智能、计算机工程等众多领域的跨学科技术体系，包含了以多方安全计算、联邦学习和可信执行环境为代表的多种技术方案。从应用目的来看，隐私计算通过对原始数据加密、去标识化或假名化处理，计算过程及结果只传递经处理后的数据，实现了原始数据不出域，保证了原始数据持有权不变且不受损，仅让渡了数据使用权，实现了数据的持有权和使用权相互分离，保障了数据主体的合法
权益。
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