[发明专利]训练模型用于对医学数据执行任务在审
| 申请号： | 202180049170.7 | 申请日： | 2021-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN115803751A | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | R·B·帕蒂尔;C·库尔卡尼;D·迈索尔·西杜;M·Y·潘迪亚 | 申请（专利权）人： | 皇家飞利浦有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 王茂华 |
| 地址： | 荷兰艾恩*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 根据一个方面，提供了一种训练模型的方法，用于使用分布式机器学习过程对医学数据执行任务，由此全局模型基于在多个临床站点处对模型的本地副本所执行的训练而被更新。该方法包括：a)向多个临床站点发送(302)信息，以使得多个临床站点中的每个临床站点能够创建模型的本地副本，并且根据在相应的临床站点处的训练数据训练相应的模型的本地副本。然后，该方法包括b)从多个临床站点中的每个临床站点接收(304)：i)对模型中的参数的本地更新，该本地更新是通过根据在相应的临床站点处的训练数据训练模型的本地副本而被获得，以及ii)与在相应的临床站点处所执行的训练的质量相关的元数据；以及c)基于所接收的对参数的本地更新和所接收的元数据，更新(306)全局模型中的参数。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 模型 用于 医学 数据 执行 任务 | ||
【主权项】：
暂无信息
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