一种基于全同态加密的跨医院脑疾病预警机制和方法技术

本说明书实施例中提供一种基于全同态加密的跨医院脑疾病预警机制和方法

【技术实现步骤摘要】
一种基于全同态加密的跨医院脑疾病预警机制和方法


[0001]本说明书涉及数据处理领域，特别涉及一种基于全同态加密的跨医院脑疾病预警机制和方法
。

技术介绍

[0002]医疗相关的数据
(
如对象的扫描数据
、
历史病例
、
个人信息
)
是重要的研究分析资源
。
通过收集多个医院的医疗数据，可以更好地理解疾病的发病机制
、
病情进展和治疗效果，为临床实践提供更有力的支持
。
同时，多个医院之间的医疗数据共享可以帮助研究人员发现新的诊断和治疗方法，开发更有效的药物和治疗方案
。
但是，医疗数据的共享以及分析过程中，存在着隐私保护风险
。
[0003]因此，希望提供一种基于全同态加密的跨医院脑疾病预警机制和方法，能够在实现隐私保护的前提下保证数据的无损失性
、
节省计算开销
。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例之一提供一种基于全同态加密的跨医院脑疾病预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于全同态加密的跨医院脑疾病预警方法，所述方法包括：获取客户端发送的目标特征数据，所述目标特征数据与对象的病灶相关，且通过加密获得；基于所述目标特征数据，通过同态加密利用训练好的识别模型确定识别结果，所述识别结果以密文形式呈现；将所述识别结果的至少部分发送给所述客户端，以便所述客户端基于解密后的识别结果确定所述对象的病灶类型和
/
或治疗方案
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别模型包括第一部分和第二部分，所述第一部分用于特征提取，获取所述目标特征数据包括：由所述客户端基于所述对象的目标数据，利用所述第一部分确定相应的特征向量；对所述特征向量进行加密，确定所述目标特征数据
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述特征向量进行加密，确定所述目标特征数据包括：基于所述目标数据的类型确定相应的加密算法；利用确定的所述加密算法对所述特征向量进行加密，确定所述目标特征数据
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标特征数据，通过同态加密利用训练好的识别模型确定识别结果包括：将所述目标特征数据的密文形式转换为目标密文形式；基于所述目标密文形式的目标特征数据，确定所述识别结果
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述加密算法包括
CKKS
加密算法或
TFHE
加密算法，所述目标密文形式包括
CKKS
密文形式
。6.
根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：高婷，李鹏博，钟永海，郭龙飞，程撰，焦寅，樊浩杰，
申请(专利权)人：东莞市湾科智算信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：