一种基于联邦学习和知识图谱的痛风病分期预测方法、系统及存储介质

本发明一种基于联邦学习和知识图谱的痛风病分期预测方法、系统及存储介质，涉及智能医疗领域，为解决现有的机器学习模型难以全面、准确地捕捉病例数据中的关键信息，且存在隐私数据泄露的风险，及医院之间的数据孤岛问题。本发明客户端基于患者病历数据集构建关键词相关的知识图谱子图；中心服务端构建有R‑GCN模型，客户端采用知识图谱子图对R‑GCN模型进行训练，模型参数经加密后发送至中心服务端聚合，至模型满足训练条件。采用训练后的模型对知识图谱子图进行编码，得到编码信息R1；对数据集中的文本特征数据进行向量化编码与数值特征进行横向连接得到编码信息R2；横向连接编码信息R1与R2后，经过深度学习网络模型对痛风病的不同分期进行分类预测。