2021 年，我国十四五规划中明确提出将生物医疗健康大数据行业作为发展规划的重要内容，标志着生物医疗健康大数据的应用达到了新高度，生物医疗大数据作为精准医疗的基础，密切影响精准医疗、健康服务、基因工程等行业未来的发展。然而，由于医疗大数据具有重要且丰富的隐私信息，其传输、共享、发布、挖掘等过程存在严重的隐私泄露风险。正是因为隐私泄露问题，导致生物医疗行业数据封闭、分散且表示方式不一致，严重制约了医疗大数据的价值共享及应用。如何实现生物医疗健康大数据的安全共享及挖掘是加速医疗行业产业链各个环节数据积累与集聚的关键与重点，为医疗行业提升效率、降低成本、缩短周期等提供更有效的措施。本项目包含以下发明专利：
一种基于状态机实现访问控制的云平台服务方法及系统（发明专利）

一种集群自反馈式负载均衡调度系统及方法（发明专利）

一种分布式集群负载均衡并行调度系统及方法（发明专利）

一种具有抑制机制的流式生物数据隐私保护增量发布方法（发明专利）

一种增量发布流式生物数据的隐私保护方法（发明专利）

区分准标识符属性的二次 K-匿名隐私保护算法（发明专利）

面向微数据的快速匿名隐私算法（发明专利）

本项目依托徐州医科大学自主研发的医疗大数据可视化开源平台 MNSSp3（访问网址： http://mnssp3.xzhmu.edu.cn/），建立遵循隐私计算理念的数据存储、计算、协作的环境， 在数据安全、授权使用和隐私保护下提供了数据采集、清洗、分析、应用的数据全生命周期管理，打造多模态多组学数据的一站式分析协作平台；提供高质量工具的发布管理生态，让用户可一键完成数据分析，整合多元的公共数据集和第三方私有数据集，数据可公开发布， 也可通过白盒授权（可用可见）和黑盒授权（可用不可见）的方式进行分享，从而真正实现以数据保护为前提的隐私安全计算，实现数据联合查询和分析。数据科学模块为数据科学家提供了自助式 AI 建模和数据挖掘的完整环境，为多模态多组学数据分析协作提供一站式服务，大大地提高了科研和临床转化的效率；整合集聚更多科技创新资源，为科研机构、医疗机构提供端到端的全链条数据解决方案，为生命健康产业领域中各类企业、科研院所、医疗机构提供专业的挖掘分析、研发服务等“一站式”公共服务。
该项目联合国家人口与健康数据共享平台、中科院、北京协和医院及美国东北州立大学的信息安全研究团队，共同多模态多组学数据分析协作平台。团队核心技术成员具有扎实的科研素质及开发能力，为本项目的实施奠定了坚实的团队基础。