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龙图腾网恭喜中国人民解放军总医院;清华大学申请的专利基于持续学习的医疗数据隐私保护与资源利用方法及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：CN114329580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111435156.9，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于持续学习的医疗数据隐私保护与资源利用方法及装置是由徐枫;薄子豪;娄昕;郭雨晨;吕晋浩;戴琼海设计研发完成，并于2021-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于持续学习的医疗数据隐私保护与资源利用方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于持续学习的医疗数据隐私保护与资源利用方法及装置，其中，方法包括：初始化医学任务所需的数据，该数据来自n个机构，其中，n为大于1的整数，此n个机构的数据相对独立，之后，初始化医学任务的深度模型，该深度模型包括特征采样模型、数据回顾模型与任务表达模型，最后依次根据来自n个机构的数据对深度模型进行训练。该方法能够克服数据共享障碍的医学知识共享的智能医疗系统将在未来大大提高现有医疗技术水平，解决现有技术中无需数据共享条件下进行知识共享的深度学习方法的技术问题。

本发明授权基于持续学习的医疗数据隐私保护与资源利用方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于持续学习的医疗数据隐私保护与资源利用方法，其特征在于，包括以下步骤：初始化医学任务所需的数据，所述数据来自n个机构，其中，n为大于1的整数，所述n个机构的数据相对独立；初始化医学任务的深度模型，所述深度模型包括特征采样模型、数据回顾模型与任务表达模型；依次根据来自n个机构的数据对所述深度模型进行训练；所述根据来自n个机构的数据对所述深度模型进行训练，包括：确定机构i，其中，i≤n，且i为正整数；当i为1时，使用机构i的数据对所述深度模型进行训练；当i不为1时，使用机构i的数据对所述深度模型进行训练，并且根据多尺度回顾样本特征对所述深度模型的隐藏空间进行训练；直至n个机构的数据全部训练完毕；在根据多尺度回顾样本特征对所述深度模型的隐藏空间进行训练之前，还包括：在机构1至机构i-1的数据分布空间中使用机构i-1的特征采样模型均采样多个样本编码；将所述多个样本编码经过机构i-1的数据回顾模型，生成所述多尺度回顾样本特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军总医院;清华大学，其通讯地址为：100036 北京市海淀区复兴路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。