打破数据孤岛！医疗数据如何实现“可用不可见”？

医疗行业长期面临数据协作难题，患者诊疗信息分散在不同机构，形成数据孤岛。临床研究需要跨机构样本时，传统数据共享方式存在隐私泄露与合规风险。可信数据空间技术通过隐私计算与区块链的结合，实现了医疗数据的“可用不可见”—在保护原始数据安全的前提下完成价值交换。

一、医疗数据协作的核心障碍

医疗数据的共享面临三重挑战。合规风险方面，《个人信息保护法》要求医疗数据跨机构传输需严格脱敏，但传统脱敏技术（如字段遮蔽）存在再识别风险。

技术壁垒源于医院系统异构（HIS/LIS/EMR等）和数据格式差异，导致系统对接周期长达3-6个月。

信任缺失则体现在数据接收方无法自证未滥用数据，且操作过程缺乏有效审计机制。这些障碍使得跨院协作陷入“既要数据价值，又怕数据泄露”的困境。

二、可信数据空间的技术架构

该平台通过三层技术实现安全协作：

隐私计算引擎是核心组件。联邦学习技术允许各医院本地部署算法模型，仅交换加密后的特征参数（如年龄分布统计值、肿瘤大小均值），原始病历数据始终保留在本地服务器。例如上海某三甲医院联合6家机构开展肝癌基因研究时，通过联邦学习整合1300例患者特征参数，将模型准确率从72%提升至89%，全程未传输任何原始基因序列。对必须集中处理的任务（如基因序列比对），则采用TEE可信执行环境，数据在英特尔SGX等硬件加密区域进行计算，内存数据全程加密，操作系统无法访问，任务结束后自动清除痕迹。

区块链存证系统保障全流程可追溯。所有数据操作（申请、调阅、计算结果导出）生成带时间戳的哈希值并上链，监管方可通过分布式节点验证操作日志真实性。某临床试验平台应用后，数据审计效率提升5倍。

轻量化连接器解决接入难题。通过标准化API接口，支持医院在3天内完成系统对接（传统方案需3个月），并自动适配HL7、FHIR等医疗数据标准。

三、典型应用场景

多中心医学研究是典型场景之一。某罕见病研究项目需聚合5家医院的病例数据时，研究方通过平台提交数据使用申请，各医院连接器自动脱敏敏感字段（身份证号、住址），联邦学习系统在本地计算特征值后汇总统计结果，最终输出“35-40岁患者药物有效率78%”的聚合报告，原始病历数据全程未离开医院内网。

急诊跨院数据调阅场景则直接提升救治效率。当患者跨院急诊时，急救医生提交历史病历查询请求，系统自动检索协作医院的脱敏数据（保留诊断结论、用药记录，隐去个人信息），区块链同步记录调阅行为。实际应用显示，病历获取时间从平均6小时缩短至20分钟。

四、与传统方案的对比优势

可信数据空间在四个维度实现突破：

数据安全：传统方案需传输原始数据副本，存在泄露风险；可信数据空间要求原始数据不出域，仅交换加密参数。

合规性：传统依赖人工脱敏，审计困难；平台自动执行GDPR/HIPAA规则，操作全流程上链存证。

部署效率：传统定制化开发需3-6个月；标准化连接器实现3天快速对接。

计算灵活性：传统仅支持集中式计算；联邦学习+TEE兼容分布式与集中式场景，适应复杂医疗任务。

2024年国家卫健委推进医疗数据要素流通试点，首批12家医院采用可信数据空间技术。这一成果的背后，是技术标准化与合规保障的双重支撑：ISO 27799医疗信息安全认证筑牢安全底座，预置HIPAA/GDPR合规规则库为跨境数据流通扫清政策障碍，使医疗机构在“原始数据不出域”的前提下，实现数据价值的合规释放。

未来，随着《“数据要素×”三年行动计划》的深入实施，可信数据空间将成为医疗数据要素化进程的核心基础设施。它不仅为“健康中国”战略提供技术支点，更以“可用不可见”的创新范式，重塑医疗行业的信任基石与协作生态。