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除了安全計算之外，羅震在數據透明、差分隱私、云計算等做了詳細闡釋。

比如說常見的數據透明，對于平臺數據內個人的信息脫敏處理，但是無法解決所有問題。因為在大數據的年代，當你對數據主體的理解足夠多，甚至可以通過對其日常生活的了解，到平臺找到這個人。

如何解決隱私保護問題，差分隱私是一套非常好的量化隱私保護的解決方案。這套理論體系內，我們將每一個查詢中間的隱私法用量化的方式表達�？梢栽谶^程中比較精準的衡量平臺用戶做了career后，有多大的可能性定位到他想找的每一個人。平臺可以通過一些加噪音的方法或限制的手段來防礙它。

此外，當我們在大數據的平臺內做不同的計算，在很多底層技術使用等方面與云計算、區塊鏈有很大關系。數據不出平臺，當數據在內部會發生變化、計算產生新的結果過程中，可以利用區塊鏈完整的記錄數據演化的過程。

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讓天下沒有難用的數據

這些問題我們認為是在隱私計算中可以考慮到極具挑戰性且很有意思的技術問題。羅震認為隱私計算的技術范疇非常廣泛，我們公司最主要想做的事情是想讓大家把數據利用起來。

所以提出的口號是我們努力成為“數據和算法互聯網”的推動者，建立一個由安全數據和計算（特別是AI應用）；數據所有者、數據用戶和服務提供商所組成的活躍生態系統。

Step1， 建立獨立的隱私安全生態，將數據所有者的數據利用起來。如我們和地方衛計委合作，將來自于醫院、婦幼保健、基層衛生等不同來源的數據，進行加工治理。

羅震列舉團隊在廈門做的落地案例。廈門17年是國家健康醫療大數據首批試點的4個城市之一。衛計委當時想把廈門的存量醫療數據開放出來，過程中，我們與廈門市衛計委搭建開放的應用生態，如今平臺內已有大量的科研機構利用數據。

舉例來說，廈門大學國家醫療健康研究院為新生兒重癥病的人群，找到他們媽媽在懷孕期間的產檢記錄，和NIPT的數據結合做關聯性的研究。這些事情在平臺內完成，而全部做到需要多維度的數據。所以在平臺中，如果把所有的數據都打通，就能夠支持高質量的應用。我們將一些非結構化的醫療文本結構化，把中間結構化的信息提取出來，根據結構化的信息，結合一些診斷診療、檢查檢驗的數據，然后用醫生的實際診斷進行訓練，可以產生類似像機器人醫生的工具。

機器人醫生的水平受幾個因素的影響，一是老師的水平，二是學生的學習能力，三是最終機器人醫生的水平。

舉一個具體的例子，在一家醫院內用他自己的數據訓練出的模型做一個具體的應用，觀察這家醫院醫生診療過程中整體以及個體表現。我們發現在模型訓練的時候，以肺炎和支氣管肺炎為例，它的 Top 1的符合率比較低，但是Top3符合率比較高，背后的原因是某院肺炎和支氣管肺炎診斷經�；煊茫�所以造成符合率不高。

我們整體的思路是，首先幫助有數據的人將數據治理好，通過隱私安全計算方式，在中間通過他的數據產生AI并且把AI通過一種能力的方式輸出，改造現有的醫療信息系統，為醫療信息系統裝上智慧的腦袋。

Step2，羅震介紹團隊通過計算連接隱私安全計算平臺，進一步發掘數據價值。

具體落地方面，在中國一些不同的城市中，我們先使用醫療數據，而后將它們相互連接起來。期間我們進行智能應用部署、將數據產生智能服務為醫院質控，并將部署點與應用命名。另一方面與比如與第三方數據源合作，有地理位置信息數據的，做智能營銷方面工作。

總結而言，形成中的數據和計算互聯網（IoDC）。很多時候需要這樣的信息幫助我們發現疾控中間的一些新發的創業熱點，通過有機的計算和數據的建設、網絡的建設，最終實現將各個點連起來，實質是開放的生態。

所以我們現在和比如像微眾銀行、螞蟻鏈做合作，在區塊鏈上采用大量第三方技術，同時我們熱切期盼更多生態合作伙伴一道加入，充分挖掘數據價值。