[发明专利]基于联邦学习的疾病数据处理方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 201910774155.3 | 申请日： | 2019-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN110444263A | 公开（公告）日： | 2019-11-12 |
| 发明（设计）人： | 鞠策;李丽萍;魏锡光;刘洋;刘筠璨;陈天健;吴文霞;李权;康焱 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G16H10/60 | 分类号： | G16H10/60;G16H50/70;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 杨雪梅 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的疾病数据处理方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取本地数据库中已确诊病患的电子健康记录和所患疾病数据；对所述电子健康记录进行特征提取，得到各病患的患病特征向量；根据各病患的所述患病特征向量和所述所患疾病数据构建本地训练样本集；基于所述本地训练样本集参与各医院数据端的联邦学习，得到患病预测模型。本发明通过将各医院端的数据联合起来，进行联邦训练，在不泄露医院端病患隐私的基础上，能够训练出优质的患病预测模型，从而在医生的诊断过程发挥积极的辅助作用。 | ||
| 搜索关键词： | 病患 训练样本集 电子健康 疾病数据 特征向量 预测模型 数据处理 辅助作用 数据联合 特征提取 疾病 构建 记录 学习 隐私 泄露 数据库 诊断 医生 | ||
【主权项】：
1.一种基于联邦学习的疾病数据处理方法，其特征在于，所述基于联邦学习的疾病数据处理方法包括：获取本地数据库中已确诊病患的电子健康记录和所患疾病数据；对所述电子健康记录进行特征提取，得到各病患的患病特征向量；根据各病患的所述患病特征向量和所述所患疾病数据构建本地训练样本集；基于所述本地训练样本集参与各医院数据端的联邦学习，得到患病预测模型。
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