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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院申请的专利一种医疗模型联邦学习框架的数据处理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120633889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510814777.X，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种医疗模型联邦学习框架的数据处理系统是由王万玲;庄严;何昆仑设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医疗模型联邦学习框架的数据处理系统在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种医疗模型联邦学习框架的数据处理系统，所述系统包括：中心网络和多个一、二类机构网络；中心网络包括中心服务器和基座模型，中心服务器与基座模型以及各个第一、第二机构服务器分别连接；一类机构网络包括第一机构服务器、第一样本集和第一本地模型，第一机构服务器分别与第一样本集、第一本地模型连接；二类机构网络包括第二机构服务器、第二样本集和第二本地模型，第二机构服务器分别与第二样本集、第二本地模型连接、还与另一个或多个第一、第二机构服务器互联。本发明系统能扩大训练样本范围，能为纵向传输的模型参数提供安全传输保障，能在横向机构共享训练数据时为共享信息提供安全传输保障、为非共享信息提供隐私保护。

本发明授权一种医疗模型联邦学习框架的数据处理系统在权利要求书中公布了：1.一种医疗模型联邦学习框架的数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：中心网络、多个一类机构网络、多个二类机构网络； 所述中心网络与一个数据中心对应；所述中心网络包括中心服务器和基座模型；所述中心服务器与所述基座模型连接；所述中心服务器还与各个一、二类机构网络的第一、第二机构服务器分别连接； 所述基座模型为一类预设的医疗模型； 所述中心服务器用于根据预设的密钥协商协议与各个所述第一、第二机构服务器分别建立一个安全数据传输通道记为对应的第一通道； 所述中心服务器还用于定期通过所有所述第一通道向所有机构服务器同步所述医疗模型的模型特征集和不经意传输协议所需的公共参数集； 所述中心服务器还用于定期将所述基座模型的最新版模型参数作为对应的前版基座参数集；并基于预设的参数聚合模式为所述前版基座参数集生成一对用于同态加解密计算的公私钥对，记为对应的公、私钥、；并通过所有所述第一通道将携带了公钥和所述前版基座参数集的模型训练通知向所有机构服务器分发；所述参数聚合模式包括非加权模式和加权模式； 所述中心服务器还用于在通过所有所述第一通道收到所有机构服务器回发的机构参数集密文之后，基于所述参数聚合模式、所述私钥、所述前版基座参数集和所有所述机构参数集密文进行新版参数聚合处理得到对应的新版基座参数集；并将所述新版基座参数集作为所述基座模型的最新版模型参数并保存； 所述一类机构网络与一个医疗结构对应；所述一类机构网络包括第一机构服务器、第一样本集和第一本地模型；所述第一机构服务器分别与所述第一样本集、所述第一本地模型连接； 所述第一本地模型与所述基座模型的模型结构一致但模型参数各异； 所述第一机构服务器用于对接收到的所述模型特征集、所述公共参数集和所述模型训练通知进行存储； 所述第一机构服务器还用于在每收到一个新的所述模型训练通知时，就基于所述模型训练通知和所述第一样本集对所述第一本地模型进行一轮本地训练得到对应的所述机构参数集密文向所述中心服务器回发； 所述二类机构网络与一个医疗结构对应；所述二类机构网络包括所述第二机构服务器、第二样本集和第二本地模型；所述第二机构服务器分别与所述第二样本集、所述第二本地模型连接；每个所述第二机构服务器还与另一个或多个所述第一、第二机构服务器互联； 所述第二本地模型与所述基座模型的模型结构一致但模型参数各异； 所述第二机构服务器用于对接收到的所述模型特征集、所述公共参数集和所述模型训练通知进行存储； 所述第二机构服务器还用于在每收到一个新的所述模型训练通知时，就从当前所述模型训练通知中提取出对应的所述公钥和所述前版基座参数集；并基于所述前版基座参数集对所述第二本地模型进行参数初始化；并基于所述模型特征集和所述第二样本集进行缺失特征检查得到对应的缺失特征集X；并根据所述公共参数集和所述缺失特征集X与同自身连接的其他机构服务器进行一轮互动并通过本轮互动对所述第二样本集进行样本特征补齐处理得到对应的第三样本集；并基于所述第三样本集对所述第二本地模型进行一轮本地训练得到对应的所述机构参数集密文向所述中心服务器回发。

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