医疗领域：合成数据、生成对抗网络、数字孪生的应用

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。

在医疗保健领域，每当研究人员想要用患者的数据进行大数据分析时，就不得不考虑患者数据的访问与保证数据安全之间的平衡。

以前我们没办法，现在我们有了隐私计算技术。

那么如何利用隐私计算技术呢？如何使用算法、架构和隐私计算技术结合，来确保数据的安全呢？

以前我们都是泛泛的讨论各类隐私计算技术是使用场景，比如联邦学习、差分隐私、数据清洁室等等，这次我们从算法和架构入手，详细介绍下合成数据、生成对抗网络和数字孪生技术在医疗保健领域的应用。

综合数据的处理

隐私计算技术可以利用历史数据分布生成真实的数据集，从而帮助保护患者隐私。这些可用于增强现有数据源有增强小型数据集，或创建完全合成的数据集。这样做可以提高分析项目中使用的数据集的实用性和可用性。

根据麻省理工学院 (MIT) 的说法，合成数据被设计为具有与它们所基于的现实世界数据相同的数学属性，但不包含任何相同的信息。通过使用关系数据库创建生成机器学习模型，利益相关者可以生成第二个综合数据集。

合成数据的一些广泛用例涉及使用它们来减少偏见和改进人工智能 (AI) 模型，但它们也可用于保护敏感数据，这是医疗保健分析中最关心的问题。