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龍圖騰網恭喜中國人民解放軍總醫院;清華大學申請的專利基于持續學習的醫療數據隱私保護與資源利用方法及裝置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：CN114329580B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202111435156.9，技術領域涉及：G06F21/62；該發明授權基于持續學習的醫療數據隱私保護與資源利用方法及裝置是由徐楓;薄子豪;婁昕;郭雨晨;呂晉浩;戴瓊海設計研發完成，并于2021-11-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于持續學習的醫療數據隱私保護與資源利用方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于持續學習的醫療數據隱私保護與資源利用方法及裝置，其中，方法包括：初始化醫學任務所需的數據，該數據來自n個機構，其中，n為大于1的整數，此n個機構的數據相對獨立，之后，初始化醫學任務的深度模型，該深度模型包括特征采樣模型、數據回顧模型與任務表達模型，最后依次根據來自n個機構的數據對深度模型進行訓練。該方法能夠克服數據共享障礙的醫學知識共享的智能醫療系統將在未來大大提高現有醫療技術水平，解決現有技術中無需數據共享條件下進行知識共享的深度學習方法的技術問題。

本發明授權基于持續學習的醫療數據隱私保護與資源利用方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于持續學習的醫療數據隱私保護與資源利用方法，其特征在于，包括以下步驟：初始化醫學任務所需的數據，所述數據來自n個機構，其中，n為大于1的整數，所述n個機構的數據相對獨立；初始化醫學任務的深度模型，所述深度模型包括特征采樣模型、數據回顧模型與任務表達模型；依次根據來自n個機構的數據對所述深度模型進行訓練；所述根據來自n個機構的數據對所述深度模型進行訓練，包括：確定機構i，其中，i≤n，且i為正整數；當i為1時，使用機構i的數據對所述深度模型進行訓練；當i不為1時，使用機構i的數據對所述深度模型進行訓練，并且根據多尺度回顧樣本特征對所述深度模型的隱藏空間進行訓練；直至n個機構的數據全部訓練完畢；在根據多尺度回顧樣本特征對所述深度模型的隱藏空間進行訓練之前，還包括：在機構1至機構i-1的數據分布空間中使用機構i-1的特征采樣模型均采樣多個樣本編碼；將所述多個樣本編碼經過機構i-1的數據回顧模型，生成所述多尺度回顧樣本特征。

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中國人民解放軍總醫院;清華大學，其通訊地址為：100036 北京市海淀區復興路28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”。