精准防控、疫情推演--疫情大数据分析和隐私保护

抗击新冠病毒大数据采集和分析对疫情联防联控至关重要,各个社区和机构大量收集和汇总分析公众的个人信息包括行程、地址位置和健康信息。对公众来说,坦白行程和轨迹无疑有利于对于疫情的防控和管制,但是却面临着个人敏感信息不当散布和泄露滥用的风险。个人和疫情数据敏感,高危人群筛选疫情传播仿真分析急需隐私计算技术保障。

富数安全多方计算技术和隐私保护下的联邦学习助力制定实用有效的防控决策,为抗击新冠疫情大数据分析和隐私保护提供科技保障。

实现数据隐私保护下安全统计分析和数据隐私保护下机器学习模拟仿真和预判。通过机器学习防控筛查模型精准筛查高风险易感人群。构建潜在传染的关系网结合病患信息,快速追溯传染路径方向和传播源。

医学研究分析—病历数据不出医院私域实现医学统计与研究

当前各医院病历数据无法互联互通,个人健康等隐私数据不能泄露在保护隐私的前提下安全地统计某种疾病的发病率,治疗效果对比统计、归因分析和预测等。

个人健康检测监控-用户隐私保护下的医护和健康服务

可穿戴设备流行和健康检测智能终端的云端一体化服务云,实时收集的海量数据成为用户个人隐私泄露的一个薄弱环节; 对可穿戴设备和健康智能终端以及健康服务云等新型健康服务医护模式的发展,在享受更及时精准智能的个人健康服务的同时,隐私保护刻不容缓!

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