蘋果、谷歌都在用的技術，改寫醫療健康數據應用范式？

醫療健康行業已然邁入AI時代，而數據正是驅動這一時代醫療創新的核心要素。

一方面，信息化、數字化的興起使得醫療健康數據指數級增長；但另一方面，我國醫療健康數據應用效率較低、價值挖掘不夠等問題仍舊突出。

醫療健康數據應用困境的背后，除了有數據格式標準尚未建立、數據質量參差不齊等因素外，還有機構因數據隱私保護而產生的顧慮和因此引發的不敢用態度。

但，從疾病預測到創新藥械研發，從個性化治療到全周期健康管理，高質量醫療數據的應用對醫療行業各細分領域的發展均至關重要。因此，如何在保障安全的前提下實現醫療健康數據的高效應用成為行業的主要發展方向。

經過數年發展，行業已形成了相關解決方案。但它們均存在一定不足。例如，加密傳輸與存儲僅能保障數據在靜態或流轉狀態下的安全，一旦進入計算環節則需解密，從而加大了隱私泄露的風險。匿名化處理雖隱去了患者姓名、身份證號等個人標識信息，但仍可通過疾病史等輔助信息反推個體身份。機密計算雖能依靠可信執行環境將計算過程限定在安全區域內，但其安全前提是芯片和軟件沒有漏洞。過去幾年也有不少機密計算環境的攻擊案例，導致高價值數據持有者對云上的機密計算環境存疑。

那么，真的沒有一種既能完全保證數據安全，又能使數據價值充分發揮應用的技術嗎？答案是否定的。而這項技術便是全同態加密（FHE）技術。

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全同態加密技術，真正實現數據“可用不可見”

與其他技術不同，全同態加密技術能實現數據在傳輸、分析、計算過程中的完全加密，且支持對密文數據進行直接計算，計算結果也與明文計算結果完全一致，因此能在保障數據絕對安全的同時實現數據“可用不可見”。

正因如此，各行各業對全同態加密技術的應用期望值極高，且全球已有諸多科技巨頭爭相布局。例如，微軟推出 SEAL 加密庫，將全同態加密技術應用于 Password Monitor 功能，在加密狀態下監控用戶密碼是否泄露；蘋果將其應用于私人信息檢索（PIR）和私人最近鄰搜索（PNNS），實現了用戶在蘋果生態內的隱私保護；IBM 則在金融、醫療領域探索全同態加密的應用場景。值得關注的是，國際標準化組織（ISO）和國際電工委員會（IEC）已正式啟動全同態加密（FHE）算法的標準化工作，為全球技術規范化應用奠定基礎。國外全同態加密技術如火如荼開展的同時，國內亦有相關企業投身其中。密流智能科技（深圳）有限公司（下文簡稱密流智能）便是其中之一。

憑借在全同態加密領域的技術積累，密流智能的FHE解決方案已在多行業落地實踐，形成多個標桿案例：在金融領域，密流智能與交通銀行遼寧分行達成深度合作，聯合打造企業貸款信用密文評估項目，通過全同態加密技術實現企業信用數據的“可用不可見”評估，既保障了企業數據隱私安全，又提升了貸款審批的效率和精準度，該項目也成功納入遼寧省金融科技創新監管工具（央行金融監管沙盒）的創新應用，獲得監管層面的認可；與此同時，在政務、通信等領域，相關合作也在穩步推進中。

密流智能是國內專注于全同態加密（FHE）技術領域的產品和服務供應商。為實現全同態加密技術的自主研發和產業化應用，密流智能深耕“底層算法 - 硬件加速 - 場景產品” 的全鏈路技術閉環，并據此構建起了三大核心競爭力。

首先，在算法層面，以創始人樊俊鋒博士發明的 BFV 算法為核心底座，密流智能構建了融合 CKKS等多類全同態加密算法的技術矩陣，更具自主性、安全性與靈活性的同時也能實現不同場景的精準適配。

其次，在硬件層面，通過自主研發適配全同態加密運算的專用FPGA硬件加速卡，密流智能可將密文計算速度提升100 倍以上，顯著降低實時場景的延遲問題。這一能力讓密流的產品能夠擺脫 “實驗室局限”，真正適配醫療實時診斷等對性能要求嚴苛的實際業務場景，進而加速產品的商業化落地。

再次，在產品層面，密流智能拒絕“通用型產品”的泛化定位，聚焦核心需求打造了針對性解決多行業痛點的場景化方案。下文，我們將對密流智能的醫療健康相關解決方案進行具體解析。

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瞄準3大應用場景，構建全鏈路解決方案

從軟件框架到硬件加速，基于全同態加密技術，現階段密流智能瞄準三大醫療健康應用場景構建了完整的解決方案。

首先是針對醫療AI模型安全應用的密文推理解決方案。通常情況下，診療過程中所產生的影像、基因檢測等檢查檢驗數據需傳輸至AI模型后，經模型推理后方能得到診療結果和意見，實現AI輔助診斷。這一過程可能會出現患者隱私泄露問題。但在全同態加密技術的支持下，院方只需向AI模型傳輸加密狀態下的數據即可讓AI模型完成計算推理，保障數據不外泄的同時也確保了計算結果。

其次是針對醫療數據共享合規的解決方案。在以往，醫療健康數據在跨機構、跨行業共享時，仍面臨數據泄露、第三方機構非法存儲、使用等問題，而全同態加密技術可實現“明文不出庫、按需加密計算、數據可用可計量”，從而可保障數據跨界共享中的資產安全與合規使用。

最后是針對可穿戴設備個人隱私保護的應用方案。可穿戴設備通過實時采集大量用戶個人體征健康數據分析實現健康管理、健康預警等功能。但這一過程可能會暴露用戶個人隱私信息。全同態加密技術可支持用戶對個人數據進行自定義加密，確保設備廠商從數據采集到使用環節均無法獲取明文數據，且分析結果智能由用戶解密，從而充分保護了用戶的個人隱私安全。

此外，值得一提的是，密流智能基于全同態加密技術的行業解決方案還具有三大核心優勢：其一是密流智能開發了全流程自動化智能編譯器。AI工程師無需懂密碼學，只需一行命令，編譯器就能自動分析模型結構、替換算子、搜索最優的密文刷新策略，生成最高效的密文計算圖。這無疑較大地降低了企業的開發門檻。

其二是針對密文計算無法直接處理ReLU等非線性激活函數，使用多項式近似往往會導致模型精度大幅下降的問題，密流智能應用了單階段微調技術和混合計算策略，實現了極低的精度損失（僅為0.2-1.7%）。

其三是針對全同態加密計算效率較低，成本較高的問題。除前文所提及的“格物”硬件加速卡外，密流智能還提出了廣義交錯打包（GIP）方案，解決了高分辨率大圖卷積操作時產生的算力浪費問題，進而大幅提升了并行計算效率。

至此，基于全同態加密技術，密流智能構建了包含模型開發、密文共享、密文推理在內的全鏈路解決方案。據樊俊鋒博士透露，目前，密流智能已與國內某知名基因檢測團隊合作研發基因序列密文分析平臺。該平臺可在全程加密的前提下完成基因序列數據的分析計算，既規避了基因隱私泄露風險，又能充分挖掘基因數據價值，為遺傳病篩查、靶向藥研發等精準醫療場景提供安全的數據支撐。此外，密流智能也在積極尋求與更多醫療健康企業的合作，歡迎有意愿的醫療健康相關企業加入，共同推動全同態加密技術在醫療健康場景的落地應用！

感興趣的企業可通過密流智能官網了解更多技術與產品詳情并體驗其全同態加密（FHE）相關demo，如密文血細胞識別與檢測、密文遺傳病篩查和密文醫療診斷等，直觀感受技術在醫療場景的應用效果。

在未來，一方面，密流智能將不斷攜手更多合作伙伴，持續深化全同態加密技術在醫療健康行業及其他行業的落地應用；另一方面，密流智能也將持續開展算法優化、硬件升級，降低行業使用門檻的同時也不斷尋求計算效率的提升。

可以預見的是，AI時代下的醫療健康行業，必然是數據驅動的未來。全同態加密技術的普及，必將提升醫療健康數據的應用效率從而為疾病診斷、藥物研發、個性化醫療帶來革命性變化并最終惠及每一個人。

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