苹果、谷歌都在用的技术，改写医疗健康数据应用范式？

医疗健康行业已然迈入AI时代，而数据正是驱动这一时代医疗创新的核心要素。

一方面，信息化、数字化的兴起使得医疗健康数据指数级增长；但另一方面，我国医疗健康数据应用效率较低、价值挖掘不够等问题仍旧突出。

医疗健康数据应用困境的背后，除了有数据格式标准尚未建立、数据质量参差不齐等因素外，还有机构因数据隐私保护而产生的顾虑和因此引发的不敢用态度。

但，从疾病预测到创新药械研发，从个性化治疗到全周期健康管理，高质量医疗数据的应用对医疗行业各细分领域的发展均至关重要。因此，如何在保障安全的前提下实现医疗健康数据的高效应用成为行业的主要发展方向。

经过数年发展，行业已形成了相关解决方案。但它们均存在一定不足。例如，加密传输与存储仅能保障数据在静态或流转状态下的安全，一旦进入计算环节则需解密，从而加大了隐私泄露的风险。匿名化处理虽隐去了患者姓名、身份证号等个人标识信息，但仍可通过疾病史等辅助信息反推个体身份。机密计算虽能依靠可信执行环境将计算过程限定在安全区域内，但其安全前提是芯片和软件没有漏洞。过去几年也有不少机密计算环境的攻击案例，导致高价值数据持有者对云上的机密计算环境存疑。

那么，真的没有一种既能完全保证数据安全，又能使数据价值充分发挥应用的技术吗？答案是否定的。而这项技术便是全同态加密（FHE）技术。

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全同态加密技术，真正实现数据“可用不可见”

与其他技术不同，全同态加密技术能实现数据在传输、分析、计算过程中的完全加密，且支持对密文数据进行直接计算，计算结果也与明文计算结果完全一致，因此能在保障数据绝对安全的同时实现数据“可用不可见”。

正因如此，各行各业对全同态加密技术的应用期望值极高，且全球已有诸多科技巨头争相布局。例如，微软推出 SEAL 加密库，将全同态加密技术应用于 Password Monitor 功能，在加密状态下监控用户密码是否泄露；苹果将其应用于私人信息检索（PIR）和私人最近邻搜索（PNNS），实现了用户在苹果生态内的隐私保护；IBM 则在金融、医疗领域探索全同态加密的应用场景。值得关注的是，国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）已正式启动全同态加密（FHE）算法的标准化工作，为全球技术规范化应用奠定基础。国外全同态加密技术如火如荼开展的同时，国内亦有相关企业投身其中。密流智能科技（深圳）有限公司（下文简称密流智能）便是其中之一。

凭借在全同态加密领域的技术积累，密流智能的FHE解决方案已在多行业落地实践，形成多个标杆案例：在金融领域，密流智能与交通银行辽宁分行达成深度合作，联合打造企业贷款信用密文评估项目，通过全同态加密技术实现企业信用数据的“可用不可见”评估，既保障了企业数据隐私安全，又提升了贷款审批的效率和精准度，该项目也成功纳入辽宁省金融科技创新监管工具（央行金融监管沙盒）的创新应用，获得监管层面的认可；与此同时，在政务、通信等领域，相关合作也在稳步推进中。

密流智能是国内专注于全同态加密（FHE）技术领域的产品和服务供应商。为实现全同态加密技术的自主研发和产业化应用，密流智能深耕“底层算法 - 硬件加速 - 场景产品” 的全链路技术闭环，并据此构建起了三大核心竞争力。

首先，在算法层面，以创始人樊俊锋博士发明的 BFV 算法为核心底座，密流智能构建了融合 CKKS等多类全同态加密算法的技术矩阵，更具自主性、安全性与灵活性的同时也能实现不同场景的精准适配。

其次，在硬件层面，通过自主研发适配全同态加密运算的专用FPGA硬件加速卡，密流智能可将密文计算速度提升100 倍以上，显著降低实时场景的延迟问题。这一能力让密流的产品能够摆脱 “实验室局限”，真正适配医疗实时诊断等对性能要求严苛的实际业务场景，进而加速产品的商业化落地。

再次，在产品层面，密流智能拒绝“通用型产品”的泛化定位，聚焦核心需求打造了针对性解决多行业痛点的场景化方案。下文，我们将对密流智能的医疗健康相关解决方案进行具体解析。

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瞄准3大应用场景，构建全链路解决方案

从软件框架到硬件加速，基于全同态加密技术，现阶段密流智能瞄准三大医疗健康应用场景构建了完整的解决方案。

首先是针对医疗AI模型安全应用的密文推理解决方案。通常情况下，诊疗过程中所产生的影像、基因检测等检查检验数据需传输至AI模型后，经模型推理后方能得到诊疗结果和意见，实现AI辅助诊断。这一过程可能会出现患者隐私泄露问题。但在全同态加密技术的支持下，院方只需向AI模型传输加密状态下的数据即可让AI模型完成计算推理，保障数据不外泄的同时也确保了计算结果。

其次是针对医疗数据共享合规的解决方案。在以往，医疗健康数据在跨机构、跨行业共享时，仍面临数据泄露、第三方机构非法存储、使用等问题，而全同态加密技术可实现“明文不出库、按需加密计算、数据可用可计量”，从而可保障数据跨界共享中的资产安全与合规使用。

最后是针对可穿戴设备个人隐私保护的应用方案。可穿戴设备通过实时采集大量用户个人体征健康数据分析实现健康管理、健康预警等功能。但这一过程可能会暴露用户个人隐私信息。全同态加密技术可支持用户对个人数据进行自定义加密，确保设备厂商从数据采集到使用环节均无法获取明文数据，且分析结果智能由用户解密，从而充分保护了用户的个人隐私安全。

此外，值得一提的是，密流智能基于全同态加密技术的行业解决方案还具有三大核心优势：其一是密流智能开发了全流程自动化智能编译器。AI工程师无需懂密码学，只需一行命令，编译器就能自动分析模型结构、替换算子、搜索最优的密文刷新策略，生成最高效的密文计算图。这无疑较大地降低了企业的开发门槛。

其二是针对密文计算无法直接处理ReLU等非线性激活函数，使用多项式近似往往会导致模型精度大幅下降的问题，密流智能应用了单阶段微调技术和混合计算策略，实现了极低的精度损失（仅为0.2-1.7%）。

其三是针对全同态加密计算效率较低，成本较高的问题。除前文所提及的“格物”硬件加速卡外，密流智能还提出了广义交错打包（GIP）方案，解决了高分辨率大图卷积操作时产生的算力浪费问题，进而大幅提升了并行计算效率。

至此，基于全同态加密技术，密流智能构建了包含模型开发、密文共享、密文推理在内的全链路解决方案。据樊俊锋博士透露，目前，密流智能已与国内某知名基因检测团队合作研发基因序列密文分析平台。该平台可在全程加密的前提下完成基因序列数据的分析计算，既规避了基因隐私泄露风险，又能充分挖掘基因数据价值，为遗传病筛查、靶向药研发等精准医疗场景提供安全的数据支撑。此外，密流智能也在积极寻求与更多医疗健康企业的合作，欢迎有意愿的医疗健康相关企业加入，共同推动全同态加密技术在医疗健康场景的落地应用！

感兴趣的企业可通过密流智能官网了解更多技术与产品详情并体验其全同态加密（FHE）相关demo，如密文血细胞识别与检测、密文遗传病筛查和密文医疗诊断等，直观感受技术在医疗场景的应用效果。

在未来，一方面，密流智能将不断携手更多合作伙伴，持续深化全同态加密技术在医疗健康行业及其他行业的落地应用；另一方面，密流智能也将持续开展算法优化、硬件升级，降低行业使用门槛的同时也不断寻求计算效率的提升。

可以预见的是，AI时代下的医疗健康行业，必然是数据驱动的未来。全同态加密技术的普及，必将提升医疗健康数据的应用效率从而为疾病诊断、药物研发、个性化医疗带来革命性变化并最终惠及每一个人。

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