[发明专利]医疗数据管理方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种医疗数据管理方法，包括：

响应于一个医院终端的模型训练请求信号，查询或创建所述模型训练请求信号所指向的云端机器学习模型；

响应于所述医院终端的训练数据请求信号，查询所述训练数据请求信号所指向的其他医院终端上传的数据索引并反馈至所述医院终端；

响应于所述医院终端的训练数据选择信号，向所述训练数据选择信号所指向的其他医院终端发送模型训练协助信号以使所述其他医院终端以所述训练数据选择信号所选择的医疗数据作为训练数据在各个所述其他医院终端的本地进行模型训练；

响应于其他医院终端反馈的模型梯度参数信号，将其他医院终端的模型梯度参数信号中的梯度参数进行聚合以更新云端机器学习模型并将更新后的云端机器学习模型反馈至所述医院终端。

2.根据权利要求1所述的医疗数据管理方法，其中，所述响应于一个医院终端的模型训练请求信号，查询或创建所述模型训练请求信号所指向的云端机器学习模型，包括：

解析所述模型训练请求信号中的模型类型和模型参数；

判断是否存在模型类型和模型参数均符合所述模型训练请求信号的云端机器学习模型；

如果是则将该云端机器学习模型作为查询结果，如果否则按照所述模型训练请求信号中的模型类型和模型参数创建一个云端机器学习模型。

3.根据权利要求2所述的医疗数据管理方法，其中，所述响应于所述医院终端的训练数据请求信号，查询所述训练数据请求信号所指向的其他医院终端上传的数据索引并反馈至所述医院终端，包括：

至少根据查询到的所述其他医院终端上传的数据索引的数目生成对应的积分数据；

将所述积分数据反馈至所述医院终端。

4.根据权利要求3所述的医疗数据管理方法，其中，所述响应于所述医院终端的训练数据请求信号，查询所述训练数据请求信号所指向的其他医院终端上传的数据索引并反馈至所述医院终端，还包括：

解析所述训练数据选择信号中所选择的数据索引；

获取所述数据索引所对应的积分数据并根据所述积分数据在所述医院终端和其他所述医院终端之间进行积分结算。

5.根据权利要求4所述的医疗数据管理方法，其中，所述响应于所述医院终端的训练数据选择信号，向所述训练数据选择信号所指向的其他医院终端发送模型训练协助信号以使所述其他医院终端以所述训练数据选择信号所选择的医疗数据作为训练数据在各个所述其他医院终端的本地进行模型训练，包括：

判断其他医院终端是否存在与所述云端机器学习模型匹配的本地机器学习模型；

如果是则为该本地机器学习模型查询训练数据，如果否则将所述云端机器学习模型发送至其他医院终端并使所述云端机器学习模型保存所述云端机器学习模型作为所述本地机器学习模型。

6.根据权利要求5所述的医疗数据管理方法，其中，所述响应于所述医院终端的训练数据选择信号，向所述训练数据选择信号所指向的其他医院终端发送模型训练协助信号以使所述其他医院终端以所述训练数据选择信号所选择的医疗数据作为训练数据在各个所述其他医院终端的本地进行模型训练，还包括：

其他医院终端根据所述训练数据选择信号中所选择的数据索引查询本地的医疗数据；

其他医院终端将查询到的本地的医疗数据作为训练数据输入至其他医院终端中的本地机器学习模型。

7.根据权利要求6所述的医疗数据管理方法，其中，所述响应于其他医院终端反馈的模型梯度参数信号，将其他医院终端的模型梯度参数信号中的梯度参数进行聚合以更新云端机器学习模型并将更新后的云端机器学习模型反馈至所述医院终端，包括：

对其他医院终端的模型梯度参数信号中的梯度参数进行解密；

将解密后的梯度参数进行汇总计算总梯度值并将总梯度值加密后反馈至其他医院终端的本地机器学习模型；

其他医院终端的本地机器学习模型根据解密后的总梯度值更新各自的模型参数；

迭代上述步骤直至其他医院终端的本地机器学习模型收敛。