随着医疗信息技术等技术的不断完善，大数据无疑会推动人工智能的发展，医疗数据的安全、伦理非常敏感，需要非常慎重的处理。 作为HIT业者，困惑和纠结是不可避免的。 怎样才能安全开放地使用？ 我们和翼方健数CSO许晓峰先生就医疗数据的安全展开了简单的对话。
记者问题1 :能否确保独立医疗数据的安全，使医疗数据发挥最大价值？
目前，这一代人工智能是以大数据为基础的。 举个例子，在医疗人工智能领域中有很多公司用来识别肺结节，因为公开数据集起着很大的作用，一个数据集甚至能够催生行业。 也就是说，没有这些数据，人工智能的应用就不能实现。 人工智能产业发展是获取数据的必要条件。 由于人工智能的发展需要大量的数据，其数据安全风险非常大，使用不被认可，使用不被认可，成为行业的象征。 当前数据的使用往往偏离数据所有者的视角，原始数据远离数据平台，对于保护隐私和安全存在很大的风险。
我们总是努力使数据不离开平台。 数据允许在平台内使用，平台只输出数据的价值和结果，将“数据挖掘利用”限制在一个空间内，从而控制所有数据风险。
记者提问2 :关于医疗数据安全问题，最大的风险来自哪里？
我们谈到安全，最多的是防火墙、防水墙、隔离…习惯性地使数据安全和网络安全同等。 但事实上，网络安全≠数据安全，据第三方报告，医疗行业是众多行业中内部威胁大于外部威胁的行业。 密歇根州立大学和约翰·霍普金斯大学的最新研究显示，最近的个人健康信息( PHI )的一半以上是医疗服务提供者的内部问题，53%是医疗机构的内部问题，黑客只占12%，网络安全非常重要，但数据安全也是因特网集 医学科研、数据挖掘、人工智能模型的培训，必须有第三方机构和临床医师的协助，依赖现有制度的安全和过程的安全是可以过滤出安全风险的，但是还不够充分。 正因为缺乏“技术手段”，我们只能依靠制度的正确性和过程的正确性来保证数据的安全，数据安全的危险还没有消失。
记者提问3 :数据安全与数据开放真的是对立矛盾吗？
听起来是这样！ 但是人工智能和未来医学需要很大的进步，它必须解决矛盾，必须用技术来解决。 我们需要能够安全高效地发现数据、处理数据和部署智能服务的技术。我们需要能够实现数据使用权和所有权的分离技术解决方案。 借鉴众多安全计算理念，建立隐私计算的安全框架，我们可以实现以上构想。
由隐私计算平台“几乎”封闭的数据存储和计算环境。 实现:原始数据离不开平台！ 数据允许在平台内使用，通过块链建立“数据血缘”！ 平台只输出数据的价值和成果！
记者:徐总今天，感谢我们的白色专业答案。 另外，我们对贵公司今后能够保证数据安全继续进行越南战争的进步表示感谢