基于迁移学习的跨院医疗数据适配系统

本申请涉及医疗人工智能领域，公开了基于迁移学习的跨院医疗数据适配系统，包括：领域自适应层，对源医院与目标医院数据编码并实现分布对齐；动态特征权重调整机制，基于编码特征动态计算目标医院特征权重；持续适配优化框架，进行在线增量学习并保留历史经验，向跨医院协同训练机制提供更新参数；跨医院协同训练机制，保持数据私密下联合训练并融合全局模型；多模态数据融合模块，聚合多医院不同模态数据并传入领域自适应层。本发明采用基于生成对抗网络的领域自适应层设计，实现了源医院与目标医院数据分布的自动对齐，通过引入多粒度特征编码和对抗式判别机制，使模型在不同医院间迁移时无需人工干预。