摘要
本发明涉及医疗数据处理技术领域,公开了基于分布式计算的医疗数据源实时加工处理与质控方法。方法包括获取多源异构医疗数据流并分类,构建分布式并行处理框架,设定初始约束条件,执行分布式流式计算生成初步处理策略,再用联邦学习算法优化生成全局一致性加工策略。系统包含数据接入与分类、处理框架构建等多个模块。该发明能高效处理多源异构医疗数据,通过多维处理空间和动态任务分配实现实时计算,利用联邦学习优化策略,保障数据质量和隐私。还能监测设备异常、预测质量风险、管理任务调度,提高医疗数据处理的准确性、可靠性和可用性,为医疗决策等提供有力支持。
技术关键词
质控方法
分布式并行处理
学习算法
节点
动态优先级队列
双层调度策略
医疗数据处理技术
清洗规则
深度强化学习模型
数据一致性校验
差分隐私机制
模式匹配算法
任务调度策略
动态权重分配
数据采集周期
生命体征数据
跨模态数据
系统为您推荐了相关专利信息
单相接地故障
快速定位方法
故障预测模型
电力系统运行数据
系统运行状态
不确定性估计方法
深度强化学习算法
优化神经网络
样本
深度强化学习模型
遥感监测系统
光谱分析
影像
反射率差异
融合算法