一种基于大数据的慢病模型轻量化推广方法及系统

本发明涉及人工智能和医疗大数据技术领域，公开了一种基于大数据的慢病模型轻量化推广方法及系统，其中，一种基于大数据的慢病模型轻量化推广方法包括：采用差分隐私保护的多级联邦蒸馏，使各医疗机构在不共享原始数据的情况下协作训练基础模型；基于地理位置和疾病谱特征对医疗机构进行分组，构建区域自适应层；对终端设备进行资源画像并生成相应复杂度的模型变体；实时监测设备资源状态，动态选择适合的模型变体；通过差分隐私保护的模型更新机制实现持续优化；本发明在保护患者隐私的同时实现了慢病预测模型的轻量化和广泛推广，使模型能够在从高性能服务器到资源受限的边缘设备等各类终端上高效运行。