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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种面向医疗数据的差分隐私知识迁移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：CN115985433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202211296875.1，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种面向医疗数据的差分隐私知识迁移方法及系统是由唐飞;罗威;张欢;凌国玮;肖云鹏;王国胤设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向医疗数据的差分隐私知识迁移方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及差分隐私机器学习技术领域，具体涉及一种面向医疗数据的差分隐私知识迁移方法及系统，方法包括数据拥有者将拥有的隐私医疗数据划分为n份，每份分别采用逻辑回归训练一个医疗诊断分类模型，n个模型组成医疗诊断teacher模型，完成训练的该模型对数据使用者发送的无标签医疗数据进行预测，得到数据的分类结果；将n个模型的投票结果聚合在一起后，在聚合后的投票结果上加上高斯噪声扰动，并将加上扰动后投票数最多的标签发送给数据使用者为无标签数据打上标签；数据使用者利用获得的带标签的数据在本地进行训练，得到student模型；本发明解决了现有技术在医疗中心的强隐私要求下模型准确率低下的问题。

本发明授权一种面向医疗数据的差分隐私知识迁移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向医疗数据的差分隐私知识迁移方法，其特征在于，具体包括以下步骤：数据使用者拥有公开的无标签医疗数据，数据拥有者本地储存有隐私医疗数据；数据拥有者将拥有的隐私医疗数据划分为n份，利用每一份数据分别采用逻辑回归训练一个医疗诊断分类模型，n个模型一起组成医疗诊断teacher模型；数据使用者将无标签医疗数据发送给数据拥有者，数据拥有者利用完成训练的teacher模型对所有无标签医疗数据进行预测，给出每一条样本的分类结果，分类结果表现为一系列标签的概率；每个模型对其得出的分类结构进行投票并投票给投票结果中概率最高的标签，将n个模型的投票结果聚合在一起后，在聚合后的投票结果上加上高斯噪声扰动，并将加上扰动后投票数最多的标签发送给数据使用者；数据使用者根据收到的预测结果将无标签数据打上标签，并采用k-NN算法对标签进行聚类，对无标签数据的标签进行优化；数据使用者利用获得的带标签的数据在本地进行训练，采用逻辑回归训练自身的分类模型，得到student模型，利用student模型对数据使用者端的医疗数据进行分类。

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