亚马逊云科技助力翼方健数化解数据安全和开放应用的矛盾

翼方健数（BaseBit.ai）成立于2016年，是“数据和计算互联网”的先行者，是一家快速发展中的数据和人工智能高科技公司。翼方健数旨在通过核心技术“隐私安全计算”，实现数据可用不可见，不分享原始数据，输出数据价值，打造数据生态，搭建数据要素与数据价值间的桥梁，为医疗、政务、金融、营销等行业的数据资产提供安全计算，为应用开放赋能。
翼方健数是“隐私计算”四小龙之一，其解决方案可以服务于各行各业，尤其在大健康、医疗医药领域，翼方健数积累了丰富的经验并打造了优秀的产品线，解决方案涵盖了分子诊断公司一站式分析和数据报告的安全交付、城市级临床多模态数据治理和挖掘、医院药厂的安全数据合作、数据联盟的隐私安全计算分析、创新药物研发、AI驱动靶点发现，以及真实世界数据的研究等多个领域。
医疗、金融、政务都是对数据高度敏感，对数据安全高度重视的企业，市场上的隐私安全技术流派那么多，是什么让用户对翼方健数情有独钟？

在翼方健数看来，一方平台若想受到其用户的青睐，除了有隐私安全计算技术的加持，还需要有可以让用户提取价值的数据。尤其在医疗领域，数据是高价值的生产要素，但医疗数据一直存在严重的数据孤岛问题，共享数据极为稀有，公共数据集就成为了重要的分析资源。
翼方健数与亚马逊云科技合作，在一方平台托管了多个公开数据集，包括GATK测试数据集 (GATK Test Data)，亚马逊云科技的常用参考基因组（Amazon iGenomes）、纳米孔人类参考基因组（Nanopore Reference Human Genome）、瓶中基因组（Genome in a Bottle）和博德研究院参考基因组（Broad Genome References)。一方平台的使用者可以直接使用这五个数据集，从中挖掘数据价值，不仅加速了分析过程，而且还减少了因数据线下传输导致的低效和费用。
另外，一方平台客户对计算资源的需求是不定时的，但是一旦需要一定是密集型的计算场景。特别是医药行业常用的新一代高通量测序（NGS）样本数据量大，需要一系列的转换、比对、识别等数据分析过程，对算力要求非常高。翼方健数利用Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 基于亚马逊云科技海量算力搭建了弹性可扩展的高性能计算环境，能够随时满足客户不同样本量不同时间的分析需求。同时支持Spark on Amazon EKS直接编程查询，也支持客户直接通过检索界面进行检索，并且具有自动伸缩扩展机制。

目前，翼方健数基于亚马逊云科技的一方平台已经帮助医药医疗、金融、政务、营销等多行业的企业解决了数据共享中的安全问题，其中企业A与企业B就是典型的数据持有者和模型持有者客户。
企业A是一家生命科学公司，专注于科研及临床医学领域，致力于面向精准医学的创新性多组学技术的研发及推广。企业A拥有具有自主知识产权的“药物-细胞-基因”数据库DGDB(Drug Gene Data Base)，这些数据是公司珍贵的资产，它将数据共享给他人时希望数据可以自己管控，他人对数据只能进行搜索、检索和计算，不能拿走原始数据，一方平台正好满足了它的需求。
企业B是一家致力于运用人工智能和机器学习方法系统性赋能创新生物医药研发的新一代平台型技术公司，它曾在数据中挖掘出价值上亿美元的创新药物，可见数据对其的重要性，而且它也需要大量的数据支持其迭代AI算法，锁定药物靶点等工作。然而，它与合作的数据公司同样面临着数据共享问题，也是一方平台保障了双方的顺利合作。
除此之外，亚马逊云科技还帮助翼方健数快速拓展了新客户。例如，翼方健数协助某科技园区在亚马逊云科技上部署了生物医药隐私计算平台，为企业和科研用户提供生信和临床等多维度、多组学数据的处理和挖掘流程，并让数据在隐私安全、所有权得到严格保护之下进行共享和授权使用，释放数据价值。