隐私计算技术通过加密和分布式计算，为医疗健康数据的共享与分析提供了安全框架，既保护患者隐私又推动医疗创新。以下是关键应用场景：

1. 数据安全共享

  • 联邦学习：医院间协作训练模型，无需传输原始数据。例如，多家机构联合研发疾病预测模型，数据仍留在本地。
联邦学习
- **多方安全计算（MPC）**：医生可联合分析跨机构数据，结果准确但隐私无泄露。

2. 个性化医疗

  • 数据脱敏：通过差分隐私技术，确保患者信息在分析中被匿名化。
数据脱敏
- **基因组分析**：保护患者基因数据隐私的同时，支持精准医疗研究。

3. 医疗AI训练

  • 加密数据处理：使用同态加密技术，在加密数据上直接运行AI算法。
同态加密
- **合规性保障**：满足GDPR、HIPAA等法规要求，确保数据使用合法。

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