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龙图腾网恭喜中国人民解放军总医院申请的专利基于生物信息数据的生物信息模型训练方法和装置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：CN119539032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510082012.1，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于生物信息数据的生物信息模型训练方法和装置是由姜明明;徐洪丽;李上;乌日力格;刘俞奇;刘洋;刘英华设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生物信息数据的生物信息模型训练方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于生物信息数据的生物信息模型训练方法和装置，一般涉及计算机技术领域。该方法包括：通过用户集合中第一用户的第一数据集对初始生物信息模型进行训练，生成第一生物信息模型，第一数据集为第一用户的本地数据；筛选用户集合中的第二用户，第一用户和第二用户为用户集合中的不同用户；通过第二用户的第二数据集对第一生物信息模型进行训练，生成第二生物信息模型，并获取第二生物信息模型的收敛值，第二数据集为第二用户的本地数据；在第二生物信息模型的收敛值小于第一预设阈值的情况下，确认第二生物信息模型为目标生物信息模型，目标生物信息模型为训练完成的模型。能够大幅提高训练效率，并且降低训练过程所需要的通信资源。

本发明授权基于生物信息数据的生物信息模型训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于生物信息数据的生物信息模型训练方法，其特征在于，包括：通过用户集合中第一用户的第一数据集对初始生物信息模型进行训练，生成第一生物信息模型，所述第一数据集为所述第一用户的本地数据，所述第一用户的本地数据包括第一生物信息数据；筛选用户集合中的第二用户，所述第一用户和第二用户为所述用户集合中的不同用户；通过所述第二用户的第二数据集对所述第一生物信息模型进行训练，生成第二生物信息模型，并获取所述第二生物信息模型的收敛值，所述第二数据集为所述第二用户的本地数据，所述第二用户的本地数据包括第二生物信息数据；在第二生物信息模型的收敛值小于第一预设阈值的情况下，确认第二生物信息模型为目标生物信息模型，所述目标生物信息模型为训练完成的模型；其中，所述收敛值用于表征所述第二生物信息模型相较于所述第一生物信息模型的变化幅度；所述筛选用户集合中的第二用户，包括：确定所述用户集合中第一用户的相邻用户集，并向相邻用户集中的每个相邻用户发送第一请求信息，所述第一请求信息用于请求所述每个相邻用户发送当前用户状态参数；接收所述相邻用户集中的相邻用户发送的第一响应信息，并根据接收到所述每个相邻用户发送的第一响应信息的时间点确认所述每个相邻用户发送第一响应信息的发送时长；根据预设加权值，对所述每个相邻用户发送第一响应信息的发送时长和所述每个相邻用户的当前用户状态参数进行加权平均，确认加权平均值，所述当前用户状态参数包括：算力状态参数和空闲状态参数；根据所述加权平均值，确认相邻用户集中的目标用户作为第二用户。

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