基于联邦学习的健康状态监测方法、装置、设备及介质

本发明涉及数字医疗技术领域，尤其涉及一种基于联邦学习的健康状态监测方法、装置、设备及介质。该方法对客户端聚类得到聚类集合，在聚类集合中，统计每个客户端与其他客户端的相似度总和，确定相似度统计值最大的客户端为代表客户端，代表客户端将神经网络权重发送至服务端，服务端根据接收的神经网络权重计算参考网络权重发送至代表客户端，代表客户端根据神经网络权重和参考网络权重，计算更新网络权重，将更新网络权重发送至其他客户端，每个其他客户端采用更新网络权重更新本地模型。服务端仅需与代表客户端通信，降低通信成本，将参考网络权重与神经网络权重结合，为客户端提供更适应本地患者数据的权重，提高患者健康状态检测的准确率。