[发明专利]基于联邦学习构建心血管急危重症大模型的方法在审
| 申请号： | 202311018516.4 | 申请日： | 2023-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN116741388A | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 孙宇慧;何昆仑 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军总医院 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G16H50/70;G06F18/241;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/086;G06N3/098;G06N3/006 |
| 代理公司： | 北京预立生科知识产权代理有限公司 11736 | 代理人： | 李红伟 |
| 地址： | 100853*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请涉及智能医疗领域，具体涉及基于联邦学习构建心血管急危重症大模型的方法。联邦学习由中央服务器端和m个用户端组成，用户端从自身存储的心血管急危重症数据集中训练本地模型；所述中央服务器端与所述用户端通过不同的安全通信通道连接，用户端从所述本地模型中导出本地模型参数上传至所述中央服务器端；所述中央服务器端接收m个用户端的本地模型参数并进行加权聚合得到全局模型，再导出所述全局模型的全局参数传输至用户端；所述用户端接收所述中央服务器端发送的所述全局参数，并更新所述本地模型得到本地更新模型；重复上述步骤直至训练结束，本发明提出分布式机器学习，解决隐私性问题，实现疾病分类，具有很好临床价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 构建 心血管 危重 模型 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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