医疗数据管理方法、装置、电子设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种医疗数据管理方法，包括：响应于一个医院终端的模型训练请求信号，查询或创建所述模型训练请求信号所指向的云端机器学习模型；响应于所述医院终端的训练数据请求信号，查询所述训练数据请求信号所指向的其他医院终端上传的数据索引并反馈至所述医院终端；响应于所述医院终端的训练数据选择信号，向所述训练数据选择信号所指向的其他医院终端发送模型训练协助信号以使所述其他医院终端以所述训练数据选择信号所选择的医疗数据作为训练数据在各个所述其他医院终端的本地进行模型训练；响应于其他医院终端反馈的模型梯度参数信号，将其他医院终端的模型梯度参数信号中的梯度参数进行聚合以更新云端机器学习模型并将更新后的云端机器学习模型反馈至所述医院终端。2.根据权利要求1所述的医疗数据管理方法，其中，所述响应于一个医院终端的模型训练请求信号，查询或创建所述模型训练请求信号所指向的云端机器学习模型，包括：解析所述模型训练请求信号中的模型类型和模型参数；判断是否存在模型类型和模型参数均符合所述模型训练请求信号的云端机器学习模型；如果是则将该云端机器学习模型作为查询结果，如果否则按照所述模型训练请求信号中的模型类型和模型参数创建一个云端机器学习模型。3.根据权利要求2所述的医疗数据管理方法，其中，所述响应于所述医院终端的训练数据请求信号，查询所述训练数据请求信号所指向的其他医院终端上传的数据索引并反馈至所述医院终端，包括：至少根据查询到的所述其他医院终端上传的数据索引的数目生成对应的积分数据；将所述积分数据反馈至所述医院终端。4.根据权利要求3所述的医疗数据管理方法，其中，所述响应于所述医院终端的训练数据请求信号，查询所述训练数据请求信号所指向的其他医院终端上传的数据索引并反馈至所述医院终端，还包括：解析所述训练数据选择信号中所选择的数据索引；获取所述数据索引所对应的积分数据并根据所述积分数据在所述医院终端和其他所述医院终端之间进行积分结算。5.根据权利要求4所述的医疗数据管理方法，其中，所述响应于所述医院终端的训练数据选择信号，向所述训练数据选择信号所指向的其他医院终端发送模型训练协助信号以使所述其他医院终端以所述训练数据选择信号所选择的医疗数据作为训练数据在各个所述其他医院终端的本地进行模型训练，包括：判断其他医院终端是否存在与所述云端机器学习模型匹配的本地机器学习模型；如果是则为该本地机器学习模型查询训练数据，如果否则将所述云端机器学习模型发送至其他医院终端并使所述云端机器学习模型保存所述云端机器学习模型作为所述本地机器学习模型。6.根据权利要求5所述的医疗数据管理方法，其中，所述响应于所述医院终端的训练数据选择信号，向所述训练数据选择信号所指向的其他医院终端发送模型训练协助信号以使
所述其他医院终端以所述训练数据选择信号所选择的医疗数据作为训练数据在各个所述其他医院终端的本地进行模型训练，还包括：其他医院终端根据所述训练数据选择信号中所选择的数据索引查询本地的医疗数据；其他医院终端将查询到的本地的医疗数据作为训练数据输入至其他医院终端中的本地机器学习模型。7.根据权利要求6所述的医疗数据管理方法，其中，所述响应于其他医院终端反馈的模型梯度参数信号，将其他医院终端的模型梯度参数信号中的梯度参数进行聚合以更新云端机器学习模型并将更新后的云端机器学习模型反馈至所述医院终端，包括：对其他医院终端的模型梯度参数信号中的梯度参数进行解密；将解密后的梯度参数进行汇总计算总梯度值并将总梯度值加密后反馈至其他医院终端的本地机器学习模型；其他医院终端的本地机器学习模型根据解密后的总梯度值更新各自的模型参数；迭代上述步骤直至其他医院终端的本地机器学习模型收敛。8.一种医疗数据管理装置，包括：第一查询模块，用于响应于一个医院终端的模型训练请求信号，查询或创建所述模型训练请求信号所指向的云端机器学习模型；第二查询模块，用于响应于所述医院终端的训练数据请求信号，查询所述训练数据请求信号所指向的其他医院终端上传的数据索引并反馈至所述医院终端；协助模块，用于响应于所述医院终端的训练数据选择信号，向所述训练数据选择信号所指向的其他医院终端发送模型训练协助信号以使所述其他医院终端以所述训练数据选择信号所选择的医疗数据作为训练数据在各个所述其他医院终端的本地进行模型训练；聚合模块，用于响应于其他医院终端反馈的模型梯度参数信号，将其他医院终端的模型梯度参数信号中的梯度参数进行聚合以更新云端机器学习模型并将更新后的云端机器学习模型反馈至所述医院终端。9.一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述处理器实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。

技术总结
本申请公开了一种医疗数据管理方法、装置、设备和存储介质，其中，所述方法包括：查询或创建模型训练请求信号所指向的云端机器学习模型；查询训练数据请求信号所指向的其他医院终端上传的数据索引并反馈至医院终端；向训练数据选择信号所指向的其他医院终端发送模型训练协助信号以使其他医院终端以训练数据选择信号所选择的医疗数据作为训练数据在各个其他医院终端的本地进行模型训练；将其他医院终端的模型梯度参数信号中的梯度参数进行聚合以更新云端机器学习模型并将更新后的云端机器学习模型反馈至医院终端。本申请的有益之处在于通过联邦学习和积分激励的方法实现医疗数据不出医院本地而能进行基于数据协作的机器模型训练。的机器模型训练。的机器模型训练。


技术研发人员：王德健 周华铭 林博 赵宝龙 周惠丽
受保护的技术使用者：杭州医康慧联科技股份有限公司
技术研发日：2021.09.23
技术公布日：2021/10/28