公开(公告)号：CN114912136B

公开(公告)日：2022-10-28

申请号：CN202210825830.2

申请日：2022-07-14

Applicant: 之江实验室

Inventor： 李冠男 ,  李劲松 ,  陈松 ,  陆遥 ,  田雨 ,  周天舒

IPC: G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G16H10/60

Abstract: 本发明公开了一种基于竞争机制的区块链上医疗数据协同分析方法及系统，本发明通过引入纵向联邦学习，实现了数据不出机构即可进行模型构建，解决了在线学习模型训练方向错误的问题，因而能够构建更为准确的医疗预测模型，对特征纵向分布的数据集进行了更好的利用。本发明通过引入竞争机制，不同节点将通过样本的数据特征贡献值计算出相应的权重，并以此来争抢数据汇总权和模型梯度更新权。本发明能够根据样本的特征分布对协调方进行调整，从而能够对特征分布不固定的数据集进行更好的利用。

公开(公告)号：CN114912136A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210825830.2

申请日：2022-07-14

Applicant: 之江实验室

Inventor： 李冠男 ,  李劲松 ,  陈松 ,  陆遥 ,  田雨 ,  周天舒

IPC: G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G16H10/60

Abstract: 本发明公开了一种基于竞争机制的区块链上医疗数据协同分析方法及系统，本发明通过引入纵向联邦学习，实现了数据不出机构即可进行模型构建，解决了在线学习模型训练方向错误的问题，因而能够构建更为准确的医疗预测模型，对特征纵向分布的数据集进行了更好的利用。本发明通过引入竞争机制，不同节点将通过样本的数据特征贡献值计算出相应的权重，并以此来争抢数据汇总权和模型梯度更新权。本发明能够根据样本的特征分布对协调方进行调整，从而能够对特征分布不固定的数据集进行更好的利用。