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龍圖騰網恭喜重慶郵電大學申請的專利一種面向醫療數據的差分隱私知識遷移方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115985433B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211296875.1，技術領域涉及：G16H10/60；該發明授權一種面向醫療數據的差分隱私知識遷移方法及系統是由唐飛;羅威;張歡;凌國瑋;肖云鵬;王國胤設計研發完成，并于2022-10-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向醫療數據的差分隱私知識遷移方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及差分隱私機器學習技術領域，具體涉及一種面向醫療數據的差分隱私知識遷移方法及系統，方法包括數據擁有者將擁有的隱私醫療數據劃分為n份，每份分別采用邏輯回歸訓練一個醫療診斷分類模型，n個模型組成醫療診斷teacher模型，完成訓練的該模型對數據使用者發送的無標簽醫療數據進行預測，得到數據的分類結果；將n個模型的投票結果聚合在一起后，在聚合后的投票結果上加上高斯噪聲擾動，并將加上擾動后投票數最多的標簽發送給數據使用者為無標簽數據打上標簽；數據使用者利用獲得的帶標簽的數據在本地進行訓練，得到student模型；本發明解決了現有技術在醫療中心的強隱私要求下模型準確率低下的問題。

本發明授權一種面向醫療數據的差分隱私知識遷移方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種面向醫療數據的差分隱私知識遷移方法，其特征在于，具體包括以下步驟：數據使用者擁有公開的無標簽醫療數據，數據擁有者本地儲存有隱私醫療數據；數據擁有者將擁有的隱私醫療數據劃分為n份，利用每一份數據分別采用邏輯回歸訓練一個醫療診斷分類模型，n個模型一起組成醫療診斷teacher模型；數據使用者將無標簽醫療數據發送給數據擁有者，數據擁有者利用完成訓練的teacher模型對所有無標簽醫療數據進行預測，給出每一條樣本的分類結果，分類結果表現為一系列標簽的概率；每個模型對其得出的分類結構進行投票并投票給投票結果中概率最高的標簽，將n個模型的投票結果聚合在一起后，在聚合后的投票結果上加上高斯噪聲擾動，并將加上擾動后投票數最多的標簽發送給數據使用者；數據使用者根據收到的預測結果將無標簽數據打上標簽，并采用k-NN算法對標簽進行聚類，對無標簽數據的標簽進行優化；數據使用者利用獲得的帶標簽的數據在本地進行訓練，采用邏輯回歸訓練自身的分類模型，得到student模型，利用student模型對數據使用者端的醫療數據進行分類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區南山街道崇文路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。