基于持续学习的医疗数据隐私保护与资源利用方法及装置
实质审查的生效
摘要

本发明提出一种基于持续学习的医疗数据隐私保护与资源利用方法及装置,其中,方法包括:初始化特定医学任务所需的数据,该数据来自n个机构,其中,n为大于1的整数,此n个机构的数据相对独立,之后,初始化特定医学任务的深度模型,该深度模型包括特征采样模型、数据回顾模型与任务表达模型,最后依次根据来自n个机构的数据对深度模型进行训练。该方法能够克服数据共享障碍的医学知识共享的智能医疗系统将在未来大大提高现有医疗技术水平,解决现有技术中无需数据共享条件下进行知识共享的深度学习方法的技术问题。

基本信息
专利标题 :
基于持续学习的医疗数据隐私保护与资源利用方法及装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114329580A
申请号 :
CN202111435156.9
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2021-11-29
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
徐枫薄子豪娄昕郭雨晨吕晋浩戴琼海
申请人 :
中国人民解放军总医院;清华大学
申请人地址 :
北京市海淀区复兴路28号
代理机构 :
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
单冠飞
优先权 :
CN202111435156.9
主分类号 :
G06F21/62
IPC分类号 :
G06F21/62  G16H40/20  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F21/00
防止未授权行为的保护计算机、其部件、程序或数据的安全装置
G06F21/60
保护数据
G06F21/62
通过一个平台保护数据存取访问,例如使用密钥或访问控制规则
法律状态
2022-04-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 21/62
申请日 : 20211129
2022-04-12 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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