案例一:全国首例-儿童罕见病基因隐私查询网络

• 项目需求

  外显子组测试作为一种基因测序技术，对于儿科疾病的临床诊断有极大帮助。然而，现在使用的隐私保护手段很难保证在表型数据（phenotype）和基因型数据（genotype）匹配过程中基因数据的安全。某研究机构希望能在保证隐私安全的前提下，进行一项中国儿童致病变异表型的研究。

• 项目方案

  依托隐私保护计算平台为其开发了一个用于中国儿童群体变异表型遗传诊断研究的隐私保护在线系统（如图）。该系统利用可信执行环境等技术为单个变体提供表型谱的隐私保护查询（PIR），在数据匹配的过程中能够保护用于查询的数据信息的隐私安全，同时对后端模型和数据以及最终结果的隐私安全进行保护。

• 项目效果

  1.在兼具性能和安全性的前提下实现带有隐私保护的查询，本案例覆盖超大数据量，包含 20,909 例患者和 3,152,508 个变异体。
  2.针对荷载的均衡性进行了算法优化，更好地提升计算效率，避免在大样本量和高并发情况下可能导致的性能下降。

案例二:带隐私保护的AI医学影像深度分析

• 项目需求

  AI医学影像分析在临床诊断中具有重大意义，然而，大数据分享和分析带来了信息隐私和模型保护两方面的挑战。需求方需要平衡数据共享和隐私安全以更好地训练模型。

• 项目方案

  基于隐私保护计算平台，我们可以采用病灶识别和病灶分析两种方法，通过医学影像对新型冠状病毒感染进行识别。其中主要采用带有隐私保护的深度学习的医学图像分割算法、特征提取算法、定量分析和对比等算法。

• 项目效果

  实现对于新型冠状病毒感染肺炎的快速辅助诊断，帮助医务工作者找出病灶区域，避免人工操作带来的失误，并且可以节约人力成本，为医生的诊断提供快速、可靠和精准的辅助诊断参考。