在医疗数据共享中，隐私计算技术确保数据在加密状态下实现安全流通。
联邦学习：医院、药企和科研机构可在不泄露原始数据的前提下，联合训练疾病预测模型。例如，多家医院各自在本地训练糖尿病诊断模型，仅交换模型参数更新，最终聚合为全局模型。
同态加密：支持数据在加密状态下进行计算。如科研机构对加密的病历数据进行统计分析，得出疾病发病率，全程无需解密数据。
2. 智能合约：自动化规则执行智能合约用于制定数据共享规则，实现访问权限控制和计费自动化。
权限管理：设定数据访问策略，如只有具备特定资质的研究人员，在提交申请并通过多方签名后，才能获取脱敏后的部分数据。
自动计费：根据数据使用量、敏感程度自动计费。例如，药企查询一次基因数据扣除相应 Token，费用直接结算至数据提供医院的钱包。
3. 深圳医疗项目实践深圳某医疗项目通过联盟链连接 20 余家医院和科研机构，成效显著。
技术架构：采用 Fabric 联盟链，结合 MPC（安全多方计算）实现隐私保护，智能合约部署在链上执行规则。
应用成果：医疗研究数据获取效率提高 70%，以前需数月完成的数据收集，现在数周内即可实现。同时，患者隐私泄露风险降低 90%，推动了精准医疗研究的发展。
4. 推广与展望该模式已在部分城市推广，未来有望拓展至医保结算、远程诊疗等场景。随着隐私计算技术的成熟和监管政策的完善，联盟链将在医疗领域释放更大价值。