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龙图腾网获悉烟台岸基网络科技有限公司申请的专利一种基于联邦学习的医疗数据隐私保护分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120705908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510830374.4，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于联邦学习的医疗数据隐私保护分析方法是由吕璐;马山设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的医疗数据隐私保护分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于联邦学习的医疗数据隐私保护分析方法。包括：将医疗机构作为医疗节点，获取并预处理本地数据集，得到预处理后的本地数据集；基于预处理后的本地数据集训练局部模型，并进行梯度更新，引入自适应动态噪声加密机制，得到加密后的本地梯度；将加密后的本地梯度上传至中央服务器，进行解密处理，得到解密后的梯度，并进行加权聚合操作，对全局模型进行更新，得到梯度更新后的全局模型的参数，并引入非线性调整机制，进行全局模型参数的调整。解决了在保护患者隐私的前提下不能有效安全地进行跨机构的数据协作与共享以及在确保医疗数据隐私性保护同时全局模型的训练效率和精度较低的技术问题。

本发明授权一种基于联邦学习的医疗数据隐私保护分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的医疗数据隐私保护分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.将医疗机构作为医疗节点，并分别部署联邦学习本地客户端，获取并预处理本地数据集，得到预处理后的本地数据集；基于预处理后的本地数据集训练局部模型，并对本地损失函数进行梯度更新，得到损失函数对局部模型参数的梯度；同时引入自适应动态噪声加密机制，得到加密后的本地梯度；在自适应动态噪声加密机制的实现过程中，引入调节因子和自适应调整系数，计算每个医疗节点上用于加密梯度的噪声标准差；基于每个医疗节点上用于加密梯度的噪声标准差和损失函数对局部模型参数的梯度，计算每个医疗节点加噪后的梯度；对加噪后的梯度进行对称加密处理，得到加密后的梯度，进而最终得到加密后的本地梯度； S2.将加密后的本地梯度上传至中央服务器，进行解密处理，得到解密后的梯度，并进行加权聚合操作，对全局模型进行更新，得到梯度更新后的全局模型的参数，并引入非线性调整机制，进行全局模型参数的调整；非线性调整机制根据全局模型当前的误差来动态调整更新步长，优化全局模型，得到经过非线性调整后的全局模型参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人烟台岸基网络科技有限公司，其通讯地址为：264003 山东省烟台市莱山区山海路117号内1号烟台总部经济基地企业服务中心4楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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