医学与人工智能的交叉融合催生了众多创新，但开发者如今正面临一项挑战：构建稳健的医疗人工智能工具，这些工具需经过多样化、真实世界患者数据的测试与评估，同时保护患者隐私。为解决这一问题，Google Cloud 正通过与 MLCommons 合作推进 MedPerf 倡议，该倡议利用机密计算技术，为人工智能模型的基准测试建立安全环境。由 MLCommons 于 2023 年推出的 MedPerf 倡议，旨在通过联邦评估方式标准化医疗人工智能的评估流程。借助 Google Cloud Confidential Space，专有人工智能模型可在硬件隔离的可信执行环境（Trusted Execution Environments）中进行评估，确保各方均无法查看模型代码或患者数据。Confidential VM 的保护范围不仅涵盖 CPU，还延伸至 GPU，在 GPU 加速推理过程中保护模型权重与患者数据。MedPerf 平台已推动关键研究，例如联邦肿瘤分割倡议（Federated Tumor Segmentation），该倡议致力于通过在全球范围内对私有脑部 MRI 数据验证人工智能模型，从而提升脑肿瘤研究水平。这种协作模式表明，人工智能工具可在真正具有代表性的患者群体中得到验证，从而赢得临床信任与认可。此次合作的影响深远，研究人员和临床医生对 Google Cloud 所提供的安全、可扩展且协作性强的云环境给予高度评价。医疗人工智能的未来充满巨大潜力，但其实现的前提是临床医生、研究人员和监管机构能够信任用于评估其性能的基准。通过使数据与模型的共享和评估更加安全便捷，MLCommons 与 Google Cloud 的合作正为更快、更安全且更公平的医疗突破开辟道路。