CN113468133A - 适用于数据模型的在线共享*** - Google Patents

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章灵晖
石培泽
林博
王德健
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Abstract

本申请提供一种适用于数据模型的在线共享***，包括：若干用户终端设备，至少用于采集本地的医疗数据并提供用户发起机器学***台服务器，至少用于接收用户终端设备上传的至少部分医疗数据并管理用户终端设备上传的医疗数据；平台服务器根据用户终端设备选定训练数据范围的操作向多个用户终端设备发出联邦学习指令；接收到联邦学习指令的用户终端设备在本地进行基于联邦学习的机器学习模型训练并导出训练完成的机器学习模型并最终反馈至发起机器学习模型训练的用户终端设备。本申请的有益之处在于提供了一种既能使用各方数据产生协作同时又能保证各方数据安全的适用于数据模型的在线共享***。

Description

适用于数据模型的在线共享***
技术领域
本申请涉及一种适用于数据模型的在线共享***。
背景技术
随着国家政策对医疗互联网的扶持以及医疗互联网的自身发展，越来越多的医院、信息安全机构以及医疗互联网公司开始注重医疗数据的共享性和有用性。
在训练模型时需要大量的数据，多方参与是必要的，在使用数据时需要保证各方数据无法被他人获取，并保证数据来源方拥有训练所需要的数据以完成训练。
现在尚没有一种能够解决以上问题的***。
发明内容
为了解决现有技术的不足之处，本申请提供一种适用于数据模型的在线共享***，包括：若干用户终端设备，至少用于采集本地的医疗数据并提供用户发起机器学***台服务器，至少用于接收用户终端设备上传的至少部分医疗数据并管理用户终端设备上传的医疗数据；其中，用户终端设备与多个平台服务器构成数据交互以使平台服务器根据用户终端设备选定训练数据范围的操作向多个用户终端设备发出联邦学习指令；接收到联邦学习指令的用户终端设备在本地进行基于联邦学习的机器学习模型训练并导出训练完成的机器学习模型并最终反馈至发起机器学习模型训练的用户终端设备。
进一步地，用户终端设备包括：终端数据校验模块，用于检验所采集的本地的医疗数据的完整性。
进一步地，用户终端设备包括：终端数据存储模块，用于按照标准化的数据结构存储本地的医疗数据。
进一步地，用户终端设备还包括：终端数据分类模块，用于将终端数据存储模块所存储的医疗数据分类为公开数据和隐私数据。
进一步地，用户终端设备还包括：终端数据加密模块，用于将隐私数据加密为加密数据。
进一步地，用户终端设备还包括：终端数据上链模块，至少用于将公开数据进行数据上链。
进一步地，用户终端设备还包括：联邦学习节点模块，用于使用户终端设备加入联邦学习任务并在本地进行加密的联邦计算。
进一步地，用户终端设备还包括：训练数据选定模块，用于根据输入的查询语句从平台服务器处获取所需训练数据的列表以供用户选定数据范围。
进一步地，用户终端设备还包括：训练数据检索模块，用于根据平台服务器发送的联邦学习指令在本地检索训练所需的医疗数据。
进一步地，平台服务器包括：联邦学习融合模块，用于将参与联邦学习的各个用户终端设备所导出的机器学习模型融合为一个用于发送至发起训练的用户终端的机器学习模型。
本申请的有益之处在于：提供了一种既能使用各方数据产生协作同时又能保证各方数据安全的适用于数据模型的在线共享***。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请一种实施例的适用于数据模型的在线共享***的架构示意图；
图2是根据本申请一种实施例的适用于数据模型的在线共享***的模块组成示意图；
图3是根据本申请一种实施例的适用于数据模型的在线共享***中用户终端设备一个交互界面示意图；
图4是根据本申请一种实施例的适用于数据模型的在线共享***中用户终端设备另一个交互界面示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
参照图1和图2所示，本申请的适用于数据模型的在线共享***包括：若干用户终端设备，至少用于采集本地的医疗数据并提供用户发起机器学***台服务器，至少用于接收用户终端设备上传的至少部分医疗数据并管理用户终端设备上传的医疗数据；其中，用户终端设备与多个平台服务器构成数据交互以使平台服务器根据用户终端设备选定训练数据范围的操作向多个用户终端设备发出联邦学习指令；接收到联邦学习指令的用户终端设备在本地进行基于联邦学习的机器学习模型训练并导出训练完成的机器学习模型并最终反馈至发起机器学习模型训练的用户终端设备。
具体而言，用户终端设备包括：终端数据校验模块，用于检验所采集的本地的医疗数据的完整性。
具体而言，用户终端设备包括：终端数据存储模块，用于按照标准化的数据结构存储本地的医疗数据。
具体而言，用户终端设备还包括：终端数据分类模块，用于将终端数据存储模块所存储的医疗数据分类为公开数据和隐私数据。
具体而言，用户终端设备还包括：终端数据加密模块，用于将隐私数据加密为加密数据。
具体而言，用户终端设备还包括：终端数据上链模块，至少用于将公开数据进行数据上链。
具体而言，用户终端设备还包括：联邦学习节点模块，用于使用户终端设备加入联邦学习任务并在本地进行加密的联邦计算。
具体而言，用户终端设备还包括：训练数据选定模块，用于根据输入的查询语句从平台服务器处获取所需训练数据的列表以供用户选定数据范围。
具体而言，用户终端设备还包括：训练数据检索模块，用于根据平台服务器发送的联邦学习指令在本地检索训练所需的医疗数据。
具体而言，平台服务器包括：联邦学习融合模块，用于将参与联邦学习的各个用户终端设备所导出的机器学习模型融合为一个用于发送至发起训练的用户终端的机器学习模型。
作为本申请的另一方面，本申请还提供一种基于以上***的适用于数据模型的在线共享方法，该方法包括如下步骤：
在用户终端设备的数据保留可公开的特征信息，然后对其他数据加密，至少将公开的特征信息上链；用户终端设备用户训练时需在统一的数据结构中选定需要训练的数据范围；用户终端设备用户根据区块***息检索其他方上链的数据是否有该范围内的数据；用户终端设备根据数据范围自动生成可执行的查询语句，查询各方该数据范围数据量大小；用户终端设备用户查看其他用户终端设备数据量，选定他方数据并申请并开始进行联邦计算；各方用户终端设备执行查询语句将数据传输至本地的联邦学习节点；加入训练的用户终端设备开始加密联邦计算；训练方用户终端设备导出模型。
这里所指的终端用户可以医院用户也可以是其他类型的用户。
如图3所示，用户可以在进行模型训练时，选择对应的模型类型并进行参数设置。如图4所示，用户可以根据模型训练的需要通过查询等方式选定训练的数据范围。在选定其他用户的数据时，并不显示数据内容本身而显示索引信息、费用信息以及区块链信息等。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种适用于数据模型的在线共享***，其特征在于：
所述适用于数据模型的在线共享***包括：
若干用户终端设备，至少用于采集本地的医疗数据并提供用户发起机器学习模型训练的交互界面；
平台服务器，至少用于接收所述用户终端设备上传的至少部分医疗数据并管理所述用户终端设备上传的医疗数据；
其中，所述用户终端设备与多个所述平台服务器构成数据交互以使所述平台服务器根据所述用户终端设备选定训练数据范围的操作向多个所述用户终端设备发出联邦学习指令；接收到所述联邦学习指令的所述用户终端设备在本地进行基于联邦学习的机器学习模型训练并导出训练完成的机器学习模型并最终反馈至发起机器学习模型训练的用户终端设备。
2.根据权利要求1所述的适用于数据模型的在线共享***，其特征在于：
所述用户终端设备包括：
终端数据校验模块，用于检验所采集的本地的医疗数据的完整性。
3.根据权利要求2所述的适用于数据模型的在线共享***，其特征在于：
所述用户终端设备包括：
终端数据存储模块，用于按照标准化的数据结构存储本地的医疗数据。
4.根据权利要求3所述的适用于数据模型的在线共享***，其特征在于：
所述用户终端设备还包括：
终端数据分类模块，用于将所述终端数据存储模块所存储的医疗数据分类为公开数据和隐私数据。
5.根据权利要求4所述的适用于数据模型的在线共享***，其特征在于：
所述用户终端设备还包括：
终端数据加密模块，用于将所述隐私数据加密为加密数据。
6.根据权利要求5所述的适用于数据模型的在线共享***，其特征在于：
所述用户终端设备还包括：
终端数据上链模块，至少用于将所述公开数据进行数据上链。
7.根据权利要求6所述的适用于数据模型的在线共享***，其特征在于：
所述用户终端设备还包括：
联邦学习节点模块，用于使所述用户终端设备加入联邦学习任务并在本地进行加密的联邦计算。
8.根据权利要求7所述的适用于数据模型的在线共享***，其特征在于：
所述用户终端设备还包括：
训练数据选定模块，用于根据输入的查询语句从所述平台服务器处获取所需训练数据的列表以供用户选定数据范围。
9.根据权利要求8所述的适用于数据模型的在线共享***，其特征在于：
所述用户终端设备还包括：
训练数据检索模块，用于根据所述平台服务器发送的联邦学习指令在本地检索训练所需的医疗数据。
10.根据权利要求9所述的适用于数据模型的在线共享***，其特征在于：
所述平台服务器包括：
联邦学习融合模块，用于将参与联邦学习的各个所述用户终端设备所导出的机器学习模型融合为一个用于发送至发起训练的所述用户终端的机器学习模型。
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