北京芯高地生物科技有限公司陈威获国家专利权
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龙图腾网获悉北京芯高地生物科技有限公司申请的专利面向异构医疗数据的跨机构联邦协同建模方法及系统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：CN121391055B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511659517.6，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权面向异构医疗数据的跨机构联邦协同建模方法及系统是由陈威;曹棨;朱彤;王宁;郭有良设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向异构医疗数据的跨机构联邦协同建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供面向异构医疗数据的跨机构联邦协同建模方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括获取多机构异构医疗数据提取初始特征；通过对抗训练进行分布对齐；基于注意力机制和梯度敏感性计算特征重要性；根据特征重要性进行自适应融合；基于参数重要性分组聚合形成全局模型；最后通过知识蒸馏迁移全局知识至本地模型。本发明实现了异构医疗数据的高效融合与协同建模，提升了医疗机构间协作效率和医疗服务质量。
本发明授权面向异构医疗数据的跨机构联邦协同建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向异构医疗数据的跨机构联邦协同建模方法，其特征在于，包括： 获取多个医疗机构的异构医疗数据，通过结构化数据特征提取网络和非结构化数据特征提取网络得到初始特征； 基于对抗训练机制对所述初始特征进行分布对齐，所述对抗训练机制通过将不同来源的特征映射至统一特征空间得到对齐特征，基于注意力机制和梯度敏感性对所述对齐特征进行重要性计算得到特征重要性指标，根据所述特征重要性指标对所述对齐特征进行自适应融合得到融合特征； 各医疗机构基于所述融合特征训练本地模型，计算所述本地模型中每层网络参数对损失函数的敏感度得到参数重要性指标； 根据所述参数重要性指标对所述本地模型的参数进行分组，将参数重要性指标大于预设阈值的参数实时聚合，将参数重要性指标小于或等于预设阈值的参数周期性聚合，生成全局模型； 基于知识蒸馏方法将所述全局模型的知识迁移至各医疗机构的本地模型，当本地模型的验证性能达到预设要求时完成训练。
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