编者按：随着医疗信息科技等技术的日益完善，大数据推动人工智能发展勿容置疑，医疗数据安全、伦理十分敏感，需要万分谨慎的处置。所以作为HIT从业者来说，难免会困惑、会纠结。怎么样又能安全又能开放使用？我们与翼方健数CSO许晓峰先生，就医疗数据安全展开了一次简短的对话。
记者提问1：有没有一种可能性可以保证独立的医疗数据安全，又可以将医疗数据发挥出最大的价值？
目前这一代的人工智能就是以大数据为基础的。举个例子来说，医疗人工智能领域有很多做肺结节识别的公司，其原因是公开数据集发挥了很大的作用，一个数据集甚至能催生一个行业。换句话，要是没有这些数据，人工智能应用就无法实现。人工智能产业要发展，对数据的获取是一个必要条件。因为人工智能的发展需要大数据，那数据的安全风险就变得非常大，未授权使用、超授权使用，已成为行业表象。现行的数据使用方式往往会脱离数据所有者的视线，原始数据会离开数据平台，隐私和安全的保护就存在很大的风险。
我们一直在努力实现数据不离开平台，数据在平台内授权使用，平台只输出数据的价值和结果，好比将“数据挖掘利用”限定在一个空间里，所有的数据风险都是可控的。
记者提问2：对于医疗数据安全问题，最大的风险是来自于哪一块呢？
我们一讲安全，提到的最多的就是防火墙、防水墙、隔离......习惯性的把数据安全和网络安全等同起来。但其实网络安全≠数据安全，第三方报告显示，医疗行业是众多行业中一个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发现，近期超过一半以上的个人健康信息(PHI)数据泄露是由于医疗服务提供者的内部问题，53％是由医疗机构内部造成，黑客只占12%，网络安全非常非常重要，但数据安全也不单是网络安全，网络安全了未必数据就安全了。医学科研、数据挖掘、人工智能模型训练，一定会有第三方机构和临床医生的共同参与，依靠现有制度安全和流程安全是可以过滤一些安全风险，但是远远不够。正因为“技术手段”的缺位，才导致我们只能依赖制度正确和流程正确来保证数据安全，数据安全的隐患一直没有消退。
记者提问3：数据安全与数据开放真的是一组对立的矛盾吗？
听起来好像是的！但是人工智能和未来医学需要大踏步的发展，那这对矛盾必须化解，而且必须是用技术去化解。我们需要一种能够安全高效地发现数据、处理数据，部署智能服务的技术；我们需要一种可以实现数据使用权、所有权的分离技术解决方案。通过借鉴多方安全计算的理念，建立隐私计算的安全框架，我们就可以实现以上的设想。
通过隐私计算平台 “几乎”封闭的数据存储和计算环境。实现：原始数据不离开平台 ！数据在平台内授权使用，通过区块链建立“数据血缘”! 平台只输出数据的价值和成果!
记者：非常感谢许总今天对于我们这群小白的作出的专业的解答，也同样期待贵公司今后可以在数据安全上越战越勇，不断进步，感谢！
