第18届 CHITEC大会 | 数字医疗健康创新服务典型案例分享：9. 基于区块链与隐私计算打造分布式跨域科研数据服务平台
编者按
2024(18th) 中国卫生信息技术/健康医疗大数据应用交流大会（2024 CHITEC）于2024年7月5-7日在重庆举办。大会组织平行专题交流及成果与应用技术主题展，全面展示我国卫生健康信息领域卓越实力和水平。本届大会上将发布第三届CHITEC数字医疗健康创新服务典型案例征集结果。
第三届CHITEC数字医疗健康创新服务典型案例征集活动启动以来，得到全国各医疗卫生机构、高等院校、科研院所的积极响应。现将征集的典型案例陆续刊登，以进一步推广卫生健康信息化领域建设成效，促进经验分享和交流合作。
案 例 名 称：
基于区块链与隐私计算打造分布式跨域科研数据服务平台
主体申报单位：
武汉市卫生健康信息中心(武汉市人口信息监测站）
联合申报单位：
1. 武汉市中心医院
联合申报单位：
2. 上海信医科技有限公司
单位简介
武汉市卫生健康信息中心构建“1+5+2”全市卫生健康平台框架体系，实现“1”个数智化全民健康信息平台支撑、“5”个全市统筹云业务应用系统、“2”个平急结合医防融合应急指挥应用，形成覆盖医卫协同、慢病协同、远程医疗协同、院前急救协同等全市互联互通协同应用。实现全市“同城同管”数据采集，覆盖全市913家医疗机构、200余家社区卫生服务中心、25家委办局等数据，奠定了高质量数据基石。武汉市卫生健康信息化发展指数评价连续三年排名全国前十。已通过国家互联互通五乙测评，相关建设成果入选国家卫健委数字健康典型案例，承担国家重点攻关计划课题、国家卫健委信息团体标准项目及卫生健康统计工作高质量发展揭榜攻关计划项目。
针对问题/应用场景
单中心或者单机构的科学研究和数据分析无论从样本数量和样本的代表性方面都有局限性，而且单中心也常常因为样本量的问题限制了研究方向。所以多中心研究已经是一种趋势，但多中心研究需要解决数据的多点分布的安全应用问题，传统集中化的模式将数据汇聚后再进行治理和模型训练，存在数据应用安全隐患、隐私泄露风险、无法存证溯源等方面问题。所以跨机构的数据共享和科研服务常常存在困难，难以满足AI、大模型等运算的数据需要，导致多中心的科研和AI模型训练成效甚微，也无法真正发挥出数据要素化的科研价值。
本案例主要通过探索区块链+隐私计算的新技术赋能，基于武汉市的全民健康大数据平台，将医疗卫生机构、科研院校、研究所、企业等内部自有数据进行跨域虚拟融合，形成武汉市全域的分布式数据底座，打造分布式跨域科研数据服务平台，进行数据的分布式加密计算和模型训练，解决多中心模式下的数据安全计算、数据安全应用及数据可控共享的科研数据模式。
创新点
技术创新：将区块链、隐私计算等新技术与临床研究、AI建模应用深度融合，建立分布式多中心科研数据服务平台，打造了区域化联盟多中心模式下的存证溯源、安全可信的科学研究应用环境；
模式创新：通过融合区块链与隐私计算技术，建立一种武汉市全域内机构共同参与、共同产出的多中心协同共享共建的机制，充分利用全民健康信息平台已经汇聚的医疗健康数据，结合全域医疗机构自有数据进行有效安全融合，打造“共建共享共用”的分布式科研数据平台，形成一种数据“可用不可见”的科研数据服务新模式。在数据要素化市场的背景下，充分发挥健康医疗大数据在科研服务上的效率和价值，促进新技术、新业务的产出，为数据要素赋能健康医疗提供新的参考模式。
关键技术及其先进性
本案例将区块链与隐私计算技术融合，打造分布式跨域科研数据服务平台。综合利用全民健康平台已经汇聚的医疗健康数据及各中心机构的自有数据，通过对研究病例进行脱敏加密以及将病例索引上链，构建基于区块链的虚拟专病库，并进行存证确权；通过部署多方安全计算节点，用于隐私计算的算法管理，支撑开展加密查询、加密计算等，并对运算过程进行监控；通过机构管理，对参与多中心的各家机构进行管理，包括用户、权限等；通过多中心课题管理模块，筛选符合课题研究条件的人群队列，管理课题的研究数据，执行隐私计算完成课题研究，管理课题的研究成果，支撑开展多中心的科研服务。
图-区块链+隐私计算的功能应用架构
关键技术和先进性表现：
1. 依托全民健康信息平台和武汉全域相关机构的自有数据，将大数据、区块链及隐私计算等技术进行了有效融合，构建分布式跨域融合科研数据服务平台，实现了数据的有效存证、加密共享及全流程溯源，在数据安全可控的模式下有效支撑多中心科研服务。
2. 基于分布式技术架构，建立多中心模型训练平台，引入分布式密文患者主索引、分布式密文医疗数据主索引等链上数据索引目录，形成多中心模式的虚拟融合数据集，保证数据在“可用不可见”模式下通过隐私计算开展联合AI模型训练和科学研究服务。
3. 围绕科研数据服务应用，应用大数据的数据治理架构，依据国际、国内的标准规范，实现数据的标准化治理，建立统一数据模型、统一数据元、统一术语标准及统一文本标注规范等。
应用效果
案例创新性地将大数据、区块链、隐私计算等技术进行融合，通过打造“共建共享共用”的区域化分布式科研数据服务平台，形成一种数据“可用不可见”的科研服务新模式。通过技术积累和模式探索，成果已经在承担的国家重点研发计划课题《新发突发传染病多点触发预警信息系统的研发》中进行实践和应用。该课题由武汉市卫生健康信息中心牵头，建立武汉病毒所、武汉协和、武汉卫健委、同济医学院公卫学院等区块链及隐私计算的服务网络，解决了跨域、跨机构之间新发突发传染病数据的多源异构整合应用、样本数据多样性和可利用度、数据处理能力和验证的效率等问题。同时，通过将预警AI模型，内置到分布式科研数据平台，构建基于多源涉疫融合数据的新发突发传染病多点触发预警模型，形成分布式重大传染病智能预警平台，支撑多点触发智能预警、自动化驱动的应急处置协同应用服务，开展日常预警。
基于区块链与隐私计算赋能，有效地保护了数据的隐私性，降低了数据泄露的风险，也为多中心重点专病科学研究提供了一种新模式。目前正在与武汉市中心医院等医疗机构合作共建跨区域的专病科研平台，提升医疗机构在专病方面的特色化管理能力，形成行业标准和应用规范，进行全域范围推广。
社会效益（推广性）
案例探索形成了“共建共享共用”的分布式跨域科研服务模式，解决了武汉全市范围的医疗机构、科研院校、研究所以及企业等多中心跨域数据共享共用问题。基于承担的国家重点研发计划课题，已完成了区域内不同类型多家机构的接入，未来可以拓展到更多医疗机构甚至实现全域范围推广。同时，案例还探索了一种可追溯循证的上链存证模式，打造了专属于科研领域的区块链应用，推动了区块链在医疗卫生健康行业的发展，促进新技术在不同领域的深化应用。
除此之外，通过探索多中心数据研究和共享的新模式，并在多中心场景下进行数据的交换共享和权益机制的研究，为未来数据资产化、要素化的生态建设提供理论基础和实践模式，促进了数字资产化生态建设。
问题与展望
案例通过新技术的赋能，在限定范围内实现了分布式的多中心研究，但是从具体的数据应用、数据共享、数据交易层面等还未能够形成数据要素化的权限分配模式，缺乏跨机构间的价值交换机制，无法有效提升机构数据共享的积极性，推动多中心数据交换共享的大范围落地应用。
未来将在现有研究成果的基础上进一步推广，扩大应用范围。同时，通过整合全民健康信息平台的数据资源和全域机构的自有数据，构建多源异构融合数据资产化平台，围绕武汉市级的数据资产化、要素化服务建立管理体系，探索数据资产的权益机制和服务模式，形成卫生健康数据要素、数据服务产品形态，建立数据对外的交易模式，完善卫生健康领域的数据资产化机制，推动生态多方的深度合作。
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