隱私計算在醫療行業中的應用

第1章 隱私計算概述
1.1 隱私計算基本概念
1.2 隱私計算發展脈絡
1.2.1 隱私權的發展歷程
1.2.2 技術發展歷程
1.2.3 政策演進歷程
1.3 隱私計算技術分類
1.3.1 聯邦學習
1.3.2 多方安全計算
1.3.3 可信執行環境
1.3.4 零知識證明
1.3.5 差分隱私
1.3.6 區塊鏈技術
1.3.7 數據脫敏和去標識化
1.3.8 技術組合

第2章 隱私計算領域近年科研成果
2.1 標準情況
2.2 論文專利情況
2.3 研究熱點趨勢分析

第3章 醫療大數據應用
3.1 醫療大數據相關政策
3.2 醫療大數據來源及特徵
3.2.1 醫療大數據的來源
3.2.2 醫療大數據產業在數據采集環節的趨勢性特徵
3.2.3 醫療大數據產業的應用場景
3.3 醫療大數據開放共享應用現狀
3.3.1 醫療大數據資源分散
3.3.2 醫療大數據相關法律倫理規範需要進一步完善
3.3.3 醫療大數據共享開放機制需要進一步健全
3.4 醫療大數據共享面臨的風險與挑戰

第4章 國外醫療行業隱私計算現狀
4.1 國外隱私計算最新技術發展態勢
4.1.1 隱私計算技術體系基本完善
4.1.2 注重算法效率優化和性能提升
4.1.3 注重增強與其他技術的融合
4.1.4 國外隱私計算最新醫療場景應用
4.2 國外隱私計算最新政策進展
4.2.1 美國
4.2.2 歐盟
4.2.3 英國
4.3 國外隱私計算發展對我國的啟示
4.3.1 明確數據信息安全法律責任
4.3.2 強化行業標準。規範隱私計算技術
4.3.3 注重對隱私計算技術的評測和監管

第5章 國內醫療行業隱私計算現狀
5.1 國內隱私計算技術研究進展
5.2 國內隱私計算技術在醫療行業應用現狀
5.2.1 標準無法統一.限制數據融合
5.2.2 激勵機制缺乏.降低共享意願
5.2.3 隱私洩露風險.阻礙數據共享

第6章 隱私計算合規探討
6.1 隱私計算的應用目標
6.2 隱私計算的應用價值
6.3 隱私計算的應用路徑

第7章 隱私計算醫療行業應用邏輯
7.1 隱私計算助力醫學科研
7.2 隱私計算助力新藥研發
7.3 隱私計算助力智慧醫療
7.3.1 醫學影像信息化趨勢及面臨的問題
7.3.2 臨床決策系統信息化趨勢及面臨的問題
7.3.3 隱私計算生態體系助力智慧醫療發展
7.4 隱私計算助力醫療健康數據安全防護

第8章 隱私計算醫療行業應用場景
8.1 醫療應用
8.1.1 理論研究：基於聯邦學習的心電異常檢測
8.1.2 理論研究：隱私保護狀態下的醫療影像模型研究
8.1.3 理論研究：基於隱私計算的急性白血病輔助診斷研究
8.1.4 基因組關聯分析應用
8.1.5 多中心科研協作平臺
8.1.6 多中心隱私計算平臺(PCP)
8.1.7 傳染病疫情防疫系統
8.1.8 醫院數據資產管理
8.1.9 多中心臨床輔助決策建模
8.1.10 基於隱私計算的第三方癌症篩查
8.1.11 基於隱私計算的患者線上問診平臺
8.2 醫藥應用
8.2.1 受試者招募
8.2.2 藥物發現模型
8.2.3 化合物篩選
8.3 醫保應用
8.3.1 客戶風險評估
8.3.2 保險精准定價
8.3.3 疾病預測和防控
8.3.4 醫療費用管理
8.3.5 預防醫療保險欺詐
8.3.6 健康管理
8.3.7 商業健康保險應用
8.3.8 精准健康管理應用
8.3.9 醫保DRG分組控費
8.3.10 醫療保險風控應用

第9章 隱私計算發展態勢
9.1 隱私計算市場發展迅速
9.2 產業環境配套正在改善
9.2.1 法律法規層面
9.2.2 國家政策層面
9.2.3 資本市場層面
9.3 隱私計算技術體系逐漸成熟

第10章 隱私計算展望
10.1 挑戰和難題
10.1.1 產品成熟度需持續提升
10.1.2 數據合規痛點需持續規避
10.2 技術發展趨勢
10.2.1 趨勢一：多元技術融合
10.2.2 趨勢二：泛在場景融合
10.2.3 趨勢三：產業互聯互通融合
10.3 政策佈局趨勢
10.3.1 趨勢一：標準體系建立引領行業規範發展
10.3.2 趨勢二：政策持續向好驅動多場景融合應用
縮略詞表
結束語
參考文獻