【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机领域，尤其涉及一种医疗大数据训练设施便捷集成框架和方法。
技术介绍
1、现代gpu架构每隔一年左右的时间就会面临算力的巨大提升，同时随着各类大放类医疗设备到基层的下沉，实际临床诊疗中积累了海量的医疗数据；为了帮助医生加速诊疗效率、提高诊疗精度，越来越多的人工智能厂商将眼光落在计算机辅助诊断的领域，试图通过现代深度学习模型和海量医疗数据的结合、在医疗领域实现agi(通用人工智能)。
2、然而，现有的人工智能算法和平台、多专注于少量数据、单一模型的训练和使用，既不能灵活的对模型进行替换升级、以满足医院新业务新业态的要求，有也无法快捷的使用新接入的数据、实现模型的快速迭代，根本不能应对综合医院和医联体等每天数以tb甚至pb级别的海量数据。
3、当前，存在多种深度学习训练平台，能够便捷的基于已有数据进行现状模型的训练和调试，但是它们大多只能依赖小批量已有数据和模型、进行多次训练和调优，灵活性受到巨大限制；尤其在当今医疗快速发展的大环境下，面对新的场景、新的需求，就必须有足够灵活的框架和足够鲁棒的训练基...
【技术保护点】
1.一种医疗大数据训练设施便捷集成框架，其特征在于，包括基础训练平台和实际业务模块，基础训练平台与实际业务模块使用相同的文件目录规范，通过统一文件形式进行信息交互，其中：
2.根据权利要求1所述的一种医疗大数据训练设施便捷集成框架，其特征在于，所述文件分为只读模式和读写模式，其中：
3.一种医疗大数据训练设施便捷集成方法，其特征在于，包括基于文件的信息交互方法，所述方法包括以下步骤：
4.一种医疗大数据训练设施便捷集成方法，其特征在于，包括热更新方法，所述热更新方法用于实际业务模块与基础训练平台软件的热更新，利用开发平台与版本管理软...
【技术特征摘要】
1.一种医疗大数据训练设施便捷集成框架，其特征在于，包括基础训练平台和实际业务模块，基础训练平台与实际业务模块使用相同的文件目录规范，通过统一文件形式进行信息交互，其中：
2.根据权利要求1所述的一种医疗大数据训练设施便捷集成框架，其特征在于，所述文件分为只读模式和读写模式，其中：
3.一种医疗大数据训练设施便捷集成方法，其特征在于，包括基于文件的信息交互方法，所述方法包括以下步骤：
4.一种医疗大数据训练设施便捷集成方法，其特征在于，包括热更新方法，所述热更新方法用于实际业务模块与基础训练平台软件的热更新，利用开发平台与版本管理软件来实现热更新过程管理，支持不同模块版本间的灵...
【专利技术属性】
技术研发人员：何萍，夏寒，徐博，李晓洁，姚华彦，魏明月，钟臻，胡佳迎，张亚男，范骏翔，邵瀚臣，
申请(专利权)人：上海申康医院发展中心，
类型：发明
国别省市：
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