[发明专利]适用于隐私计算平台的离线预测方法

说明书

本申请公开了一种适用于隐私计算平台的离线预测方法，包括如下步骤：在采用一个人工神经网络模型进行数据预测之前，提供一个操作界面以供用户选择数据预测模式，数据预测模式包括：在线预测模式和离线预测模式；在用户选择离线预测模式后，通过操作界面提供上传离线预测模式所需的离线数据的操作窗口；在用户通过操作窗口上传离线数据后，判断离线数据是否符合预设的数据核验标准；如果符合预设的数据核验标准，则将上传的离线数据输入至人工神经网络模型进行数据预测；使人工神经网络模型输出数据预测的结果数据并显示或/和存储结果数据。本申请的有益之处在于提供一种能有效解决网络或数据库异常导致数据预测失败以及数据不同步的适用于隐私计算平台的离线预测方法。

技术领域

本申请涉一种适用于隐私计算平台的离线预测方法。

背景技术

在不久的将来医疗行业将融入更多人工智能、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智慧医疗正在走进寻常百姓的生活。

医疗行业数据存在隐私保护的需要，因此将人工智能应用于医疗领域进行研究、模型训练和数据预测时，往往需要多个医疗机构通过联网和数据协同的方式进行。

而在现有的隐私计算平台在使用人工神经网络模型进行数据预测时，往往会因为网络或数据库异常导致数据预测失败。

发明内容

为了解决现有技术的不足之处，本申请提供了一种适用于隐私计算平台的离线预测方法，包括如下步骤：在采用一个人工神经网络模型进行数据预测之前，提供一个操作界面以供用户选择数据预测模式，所述数据预测模式包括：在线预测模式和离线预测模式；在用户选择所述离线预测模式后，通过所述操作界面提供上传所述离线预测模式所需的离线数据的操作窗口；在用户通过所述操作窗口上传所述离线数据后，判断所述离线数据是否符合预设的数据核验标准；如果符合预设的数据核验标准，则将上传的所述离线数据输入至所述人工神经网络模型进行数据预测；使所述人工神经网络模型输出数据预测的结果数据并显示或/和存储所述结果数据。

进一步地，所述适用于隐私计算平台的离线预测方法还包括如下步骤：在采用一个人工神经网络模型进行数据预测之前，检测网络连接是否存在异常，如果网络连接存在异常，则提示用户仅能采用所述离线预测模式。

进一步地，所述适用于隐私计算平台的离线预测方法还包括如下步骤：在采用一个人工神经网络模型进行数据预测之前，检测数据库连接是否存在异常，如果数据库连接存在异常，则提示用户仅能采用所述离线预测模式。

进一步地，所述适用于隐私计算平台的离线预测方法还包括如下步骤：如果不符合预设的数据核验标准，则显示不符合数据核验标准的具体数据。

进一步地，所述离线数据为表格数据。

进一步地，如果不符合预设的数据核验标准，则显示不符合数据核验标准的具体的行、列或单元格。

进一步地，所述适用于隐私计算平台的离线预测方法还包括如下步骤：在用户通过所述操作窗口上传所述离线数据后，检测网络连接是否恢复，如果网络连接恢复，则根据已上传的离线数据在线查询训练所需的数据。

进一步地，所述适用于隐私计算平台的离线预测方法还包括如下步骤：比对用户在离线预测模式上传的离线数据和在网络连接回复后通过在线查询所获取的在线数据，判断所述离线数据和在线数据是否存在差异，如果不存在差异，则以所述离线数据作为所述人工神经网络模型训练的输入数据。

进一步地，所述适用于隐私计算平台的离线预测方法还包括如下步骤：如果所述离线数据和所述在线数据存在差异，则判断所述离线数据和在线数据哪一个数据完整度较高，以数据完整度较高的一个作为所述人工神经网络模型训练的输入数据。