[发明专利]一种无患者数据共享的多中心生物医学数据协同处理系统及方法

权利要求书

1.一种无患者数据共享的多中心生物医学数据协同处理系统，其特征在于，该系统包括用于协同各医疗中心模型参数与异步计算的云端服务器和用于对数据开展本地高性能计算的医疗中心客户端；

所述医疗中心客户端具有发起者和参与者两个角色；作为发起者时，向云端服务器发出医学数据协同处理请求，同时传输用户预定义分析模型及模型参数，以及拟邀请协同处理的医疗中心名单，等待任务调度器传回的初始化协同分析模型及模型参数；作为参与者时，接收任务调度器下发的协同处理内容及邀请后，确定是否参与协同处理，若确定参与协同则向任务调度器发送确认参与协同指令，并将该参与者的初始化本地分析模型及模型参数发送给参数管理器，等待任务调度器传回的初始化协同分析模型及模型参数，否则结束该参与者的协同处理流程；

所述医疗中心客户端接收到初始化协同分析模型及模型参数后，准备本地医学数据，将本地医学数据和初始化协同分析模型及模型参数一起存入缓存中，在本地进行模型迭代计算，在每次到达预定义的迭代次数时或接收到任务调度器传回的更新后的协同分析模型及模型参数时，将计算得到的模型参数和计算进度上传到任务调度器；其中接收到任务调度器传回的更新后的协同分析模型及模型参数时，释放掉本地缓存，存入更新后的协同分析模型及模型参数；不断迭代直到计算精度满足设定阈值，终止计算；

所述云端服务器包括参数管理器和任务调度器；所述任务调度器接收医疗中心客户端发起的医学数据协同处理请求后，向从该请求解析出来的医疗中心名单中的所有医疗中心客户端发送协同处理内容及邀请；所述任务调度器对医疗中心名单中的所有医疗中心客户端的邀请响应情况进行判断，响应情况包括收到确认参与协同指令、收到拒绝参与协同指令及超时未处理；判断结束后开启参数管理器，在参数管理器根据发起者的预定义分析模型及模型参数，以及参与者的初始化本地分析模型及模型参数，构建初始化协同分析模型，并向确认参与协同的参与者以及发起者发送初始化协同分析模型和模型参数；

所述任务调度器接收到医疗中心客户端上传的模型参数和计算进度后，对该模型进行资源分割，同时将模型参数存入参数管理器中，计算状态存入任务调度器中；任务调度器在拿到对应医疗中心客户端上传的计算状态时，从参数管理器上取回当前模型参数并计算梯度，对模型及模型参数进行更新，将更新后的模型及模型参数覆盖之前该医疗中心客户端在参数管理器中存储的模型及模型参数，并将更新后的模型及模型参数传回该医疗中心客户端。

2.根据权利要求1所述的一种无患者数据共享的多中心生物医学数据协同处理系统，其特征在于，所述医疗中心客户端和云端服务器均具有各自的网络接口层，网络接口层基于python语言下Flask轻量级Web应用框架开发，用于实现医学数据协同处理请求和模型参数的通信。

3.根据权利要求1所述的一种无患者数据共享的多中心生物医学数据协同处理系统，其特征在于，所述医疗中心客户端将协同处理请求、模型和数据存储在缓存中，缓存采用Nosql数据库中的非关系型内存数据库Redis，缓解协同请求过于频繁造成的客户端处理压力。

4.根据权利要求1所述的一种无患者数据共享的多中心生物医学数据协同处理系统，其特征在于，所述医疗中心客户端使用GPU加速数据运算与处理；所述医疗中心客户端分析算法基于Python语言，包括Scala，C++，R，Julia，GO，用到的科学计算库包含Numpy、Pandas、Scipy、Breeze、Blitz++、POOMA、BLAS。

5.根据权利要求1所述的一种无患者数据共享的多中心生物医学数据协同处理系统，其特征在于，所述任务调度器给各医疗中心客户端分配一个服务节点和一个工作节点；所述服务节点只负责维护自己分配到的医疗中心客户端的模型参数和计算进度的管理和更新；当有新的医疗中心客户端加入协同处理时，新的服务节点使用系统中的分布式hash表随时动态地插入到服务组中；所述工作节点只负责自己分配到的医疗中心客户端的处理任务，其中参数被表示成(key,value)的集合，通过push和pull的操作实现各医疗中心和云端服务器之间梯度的同步和更新。