一种医疗认知智能科研平台的算法管理方法技术

本发明专利技术公开了一种医疗认知智能科研平台的算法管理方法，涉及医疗认知智能科研平台算法技术领域，包括以下步骤：S1、开发者管理，能够对新用户注册，且根据个人身份信息获取一个专属序列号，S2、算法管理，注册结束之后后台管理人员根据算法模拟管理进程。该医疗认知智能科研平台的算法管理方法，通过算法管理、数据采集、服务器资源管理和开发者管理，所述算法管理用于结束开发者在数据开发系统提交算法或者管理员在后台上传的算法，还用于接收算法需求信息，同时还能够对接收算法信息模拟管理进程，对管理的进程与正确的模拟进程相对比，并对所述算法进行测试、标记和发布，且在开发者管理中能够对后续添加的算法进行独立通道的保存和加密。的保存和加密。的保存和加密。

【技术实现步骤摘要】
一种医疗认知智能科研平台的算法管理方法


[0001]本专利技术涉及医疗认知智能科研平台算法
，具体为一种医疗认知智能科研平台的算法管理方法。

技术介绍

[0002]随着信息化的发展，传统医疗行业正在向互联网+、云服务、AI智能等方向发展，基于大数据的各大业务系统也应运而生。
[0003]市场上的医疗认知智能科研平台的算法管理方法操作时不便对资源进行自主的添加，导致个人编写资源不能够便捷导入至平台中，为此，我们提出这样一种医疗认知智能科研平台的算法管理方法。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种医疗认知智能科研平台的算法管理方法，解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现，所述一种医疗认知智能科研平台的算法管理方法包括以下步骤：
[0006]S1、开发者管理
[0007]对新用户注册，且根据个人身份信息获取一个专属序列号，然后在注册信息时根据个人身份信息选择所需管理角色，且对专属序列选择的角色进行加密存储；
[0008]S2、算法管理
[0009]注册结束之后后台管理人员根据算法模拟管理进程，对管理的进程与正确的模拟进程相对比；
[0010]S3、切入管理
[0011]后台人员对在算法进程运行时，对出现错误的进程开辟独立通道切出，对错误数据进行独立通道修正，且对修正之后的数据导入至数据集中；
[0012]S4、数据集管理
[0013]在对数据修正之后能够对引入的数据进行统一的管理，同时对接收的数据算法进行测试、标记和发布；
[0014]S5、服务器资源管理
[0015]数据管理中的资源进行资源进行公开和非公开管理，对个人专属录入资源进行加密；
[0016]S6、数据更改
[0017]在注册用户发现算法问题时对发现问题的数据进行复制，同时对复制之后的数据更改或者移动，对更改和移动的数据进行记录，或者用于对自行添加至共有资源的数据进行记录，在用户更改、移动或者添加时对出现的结果进行初步测算；
[0018]S7、数据反馈
[0019]对用户更改、移动或者添加时出现的结果进行再测算，当测算结果具有实际或者可鉴意义时将最终测算的结果引入至公有资源中。
[0020]可选的，所述步骤S1开发者管理具体包括认证管理、角色管理和角色存储。
[0021]可选的，所述步骤S2算法管理具体包括模拟管理和校验管理。
[0022]可选的，所述步骤S3切入管理具体包括独立管理和导入管理，所述独立管理和导入管理用于对数据的修正和导入。
[0023]可选的，所述步骤S4数据集管理具体包括数据管理和数据确定，所述数据确定用于对接收的数据算法进行测试、标记和发布。
[0024]可选的，所述步骤S5服务器资源管理具体包括资源管理和资源加密，所述资源加密用于对个人编写资源进行独立通道加密。
[0025]可选的，所述步骤S6数据更改具体包括数据记录和数据估算，所述数据记录用于对原有数据复制之后进行更改保存。
[0026]可选的，所述步骤S7数据反馈具体包括数据测算和数据引入，所述数据测算用于对复制更改的数据进行模拟测算。
[0027]可选的，所述数据测算与资源加密属于同一独立通道。
[0028]本专利技术提供了一种医疗认知智能科研平台的算法管理方法，具备以下有益效果：
[0029]1.该医疗认知智能科研平台的算法管理方法，通过算法管理、数据采集、服务器资源管理和开发者管理，所述算法管理用于结束开发者在数据开发系统提交算法或者管理员在后台上传的算法，还用于接收算法需求信息，同时还能够对接收算法信息模拟管理进程，对管理的进程与正确的模拟进程相对比，并对所述算法进行测试、标记和发布，且在开发者管理中能够对后续添加的算法进行独立通道的保存和加密，并且能够在算法出现问题时，能够把出现错误的算法进程独立通道切出，便于在独立通道进行修正，修正之后的算法可进行再次模拟进程，当模拟进程正常之后可把修正之后的数据导入至数据集中。
[0030]2.对与用户对算法信息复制，复制之后的数据更改、移动或者对算法进行添加时，能够通过数据记录进行存储记录，且能够利用数据估算对变更的信息进行运行结果进行初步测算，并且可利用数据测算再次对数据进行模拟测算，同时可直接联系后台管理人员人工模拟测算，当测算结果与原算法数据吻合程度高时，把数据引入至算法的公有资源中，便于其他人进行借鉴和使用。
附图说明
[0031]图1为本专利技术一种医疗认知智能科研平台的算法管理方法整体流程结构示意图。
具体实施方式
[0032]下面将结合本专利技术的具体实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0033]一种医疗认知智能科研平台的算法管理方法包括以下步骤：
[0034]S1、开发者管理
[0035]对新用户注册，且根据个人身份信息获取一个专属序列号，然后在注册信息时根据个人身份信息选择所需管理角色，且对专属序列选择的角色进行加密存储，步骤S1开发
者管理具体包括认证管理、角色管理和角色存储。
[0036]S2、算法管理
[0037]注册结束之后后台管理人员根据算法模拟管理进程，对管理的进程与正确的模拟进程相对比，步骤S2算法管理具体包括模拟管理和校验管理。
[0038]S3、切入管理
[0039]后台人员对在算法进程运行时，对出现错误的进程开辟独立通道切出，对错误数据进行独立通道修正，且对修正之后的数据导入至数据集中，步骤 S3切入管理具体包括独立管理和导入管理，独立管理和导入管理用于对数据的修正和导入。
[0040]S4、数据集管理
[0041]在对数据修正之后能够对引入的数据进行统一的管理，同时对接收的数据算法进行测试、标记和发布，步骤S4数据集管理具体包括数据管理和数据确定，数据确定用于对接收的数据算法进行测试、标记和发布。
[0042]S5、服务器资源管理
[0043]数据管理中的资源进行资源进行公开和非公开管理，对个人专属录入资源进行加密，步骤S5服务器资源管理具体包括资源管理和资源加密，资源加密用于对个人编写资源进行独立通道加密。
[0044]S6、数据更改
[0045]在注册用户发现算法问题时对发现问题的数据进行复制，同时对复制之后的数据更改或者移动，对更改和移动的数据进行记录，或者用于对自行添加至共有资源的数据进行记录，在用户更改、移动或者添加时对出现的结果进行初步测算，步骤S6数据更改具体包括数据记录和数据估算，数据记录用于对原有数据复制之后进行更改保存。
[0046]S7、数据反馈
[0047]对用户更改、移动或者添加时出现的结果进行再测算，当测算结果与原算法数据吻合程度高时，把数据引入至算法的公本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医疗认知智能科研平台的算法管理方法，其特征在于，所述一种医疗认知智能科研平台的算法管理方法包括以下步骤：S1、开发者管理对新用户注册，且根据个人身份信息获取一个专属序列号，然后在注册信息时根据个人身份信息选择所需管理角色，且对专属序列选择的角色进行加密存储；S2、算法管理注册结束之后后台管理人员根据算法模拟管理进程，对管理的进程与正确的模拟进程相对比；S3、切入管理后台人员在算法进程运行时，对出现错误的进程开辟独立通道切出，对错误数据进行独立通道修正，且对修正之后的数据导入至数据集中；S4、数据集管理在对数据修正之后能够对引入的数据进行统一的管理，同时对接收的数据算法进行测试、标记和发布；S5、服务器资源管理数据管理中的资源进行资源进行公开和非公开管理，对个人专属录入资源进行加密；S6、数据更改在注册用户发现算法问题时对发现问题的数据进行复制，同时对复制之后的数据更改或者移动，对更改和移动的数据进行记录，或者用于对自行添加至共有资源的数据进行记录，在用户更改、移动或者添加时对出现的结果进行初步测算；S7、数据反馈对用户更改、移动或者添加时出现的结果进行再测算，当测算结果与原算法数据吻合程度高时，把数据引入至算法的公有资源中。2.根据权利要求1所述的一种医疗认知智能科研平台的算法管理方法，其特征在于：所述步骤S...

【专利技术属性】
技术研发人员：向飞，秦航宇，曾欢，朱志委，贺涛，杨陈羽，
申请(专利权)人：四川数愈医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：