基于医疗方向联邦学习的特征管理方法技术

本申请公开了一种基于医疗方向联邦学习的特征管理方法，包括如下步骤：将国际值域和地方值域进行映射以建立转换映射关系；根据转换映射关系将根据地方值域输入的医疗数据转化为按照国际值域的标准化数据；根据机器学习模型所针对的疾病名称设定标准特征模板，标准特征模板包含多个对应至标准化数据的国际值的检索条目；根据标准特征模板的检索条目检索获取所需的数据索引；根据对数据索引的选择操作向其他训练节点发起联邦学习训练机器学习模型的请求。本申请的有益之处在于提供了一种能快捷进行特征数据检索并能进行个性化设置的基于医疗方向联邦学习的特征管理方法。的基于医疗方向联邦学习的特征管理方法。的基于医疗方向联邦学习的特征管理方法。

【技术实现步骤摘要】
基于医疗方向联邦学习的特征管理方法


[0001]本申请涉及联邦学习领域，具体而言，涉及一种基于医疗方向联邦学习的特征管理方法。

技术介绍

[0002]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。
[0003]在对医疗系统的数据进行机器学习训练时，会对数据库中的病人数据进行特征选择，特征的选择往往影响训练的结果，现有的技术方案，无法方便进行数据的特征选择和筛选，从而给最终模型训练结果和联邦学习结果带来负面效果。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术的不足之处，本申请提供了一种基于医疗方向联邦学习的特征管理方法，包括如下步骤：制定数据标准化的统一参照标准，将其定义为国际值域；制定数据标准化的院方参考标准，将其定义为地方值域；将所述国际值域和所述地方值域进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于医疗方向联邦学习的特征管理方法，其特征在于：所述基于医疗方向联邦学习的特征管理方法包括如下步骤：制定数据标准化的统一参照标准，将其定义为国际值域；制定数据标准化的院方参考标准，将其定义为地方值域；将所述国际值域和所述地方值域进行映射以建立转换映射关系；根据所述转换映射关系将根据所述地方值域输入的医疗数据转化为按照所述国际值域的标准化数据；根据机器学习模型所针对的疾病名称设定标准特征模板，所述标准特征模板包含多个对应至所述标准化数据的国际值的检索条目；根据所述标准特征模板的检索条目检索获取所需的数据索引；根据对所述数据索引的选择操作向其他训练节点发起联邦学习训练机器学习模型的请求。2.根据权利要求1所述的基于医疗方向联邦学习的特征管理方法，其特征在于：所述基于医疗方向联邦学习的特征管理方法还包括如下步骤：根据用户输入的文字字段查询匹配对应的国际值；将该国际值及其对应标准字段添加至所述标准特征模板的检索条目中。3.根据权利要求2所述的基于医疗方向联邦学习的特征管理方法，其特征在于：所述基于医疗方向联邦学习的特征管理方法还包括如下步骤：设置所述标准特征模板中多个所述检索条目的逻辑关系；根据所述逻辑关系生成用于检索的检索式。4.根据权利要求3所述的基于医疗方向联邦学习的特征管理方法，其特征在于：所述基于医疗方向联邦学习的特征管理方法还包括如下步骤：根据所述检索式对应的国际值在各个联邦学习节点处获取所述数据索引。5.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：张豫元，王涛，林博，董科雄，王德健，
申请(专利权)人：杭州医康慧联科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：