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龙图腾网恭喜北京芯高地生物科技有限公司申请的专利基于人工智能的医疗数据隐私防护方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119577841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510135255.7，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于人工智能的医疗数据隐私防护方法及系统是由陈威;王宁设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的医疗数据隐私防护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于人工智能的医疗数据隐私防护方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括对医疗数据进行特征分析，建立评分矩阵，生成隐私风险评估结果，划分安全域，采用联邦学习建立分布式协作机制；在本地节点预处理数据，构建深度神经网络模型，使用动态密钥矩阵加密梯度信息，进行分布式聚合运算和验证；形成数据隐私保护方案；对访问请求进行身份验证和异常检测，动态调整访问粒度。本发明提高了医疗数据隐私保护的安全性和灵活性，同时保证了数据的可用性。

本发明授权基于人工智能的医疗数据隐私防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的医疗数据隐私防护方法，其特征在于，包括：对待处理的医疗数据进行特征分析得到敏感信息，所述敏感信息包括患者基本信息、临床诊断信息、医疗影像信息和医疗检验信息，基于所述敏感信息建立评分矩阵，根据评分矩阵结合历史数据泄露记录生成隐私风险评估结果，根据所述隐私风险评估结果将所述医疗数据划分为多个安全域，在每个安全域中建立本地数据存储节点，采用联邦学习方式在安全域间建立分布式协作机制；在所述本地数据存储节点对本地医疗数据进行预处理得到训练样本，构建深度神经网络模型，将训练样本的特征信息转换为向量空间并构建动态密钥矩阵，基于所述动态密钥矩阵对训练过程中产生的梯度信息进行分块加密，采用多方安全计算协议对加密后的梯度信息进行分布式聚合运算和完整性验证，验证通过后在联邦学习中心节点更新所述深度神经网络模型参数并同步至所述本地数据存储节点，直至达到预设的收敛条件；基于训练后的深度神经网络模型形成包含数据访问规则、数据脱敏规则和数据流转规则的医疗数据隐私保护方案；根据用户角色权限对访问请求进行身份验证和权限匹配，从访问时间特征、访问行为特征和访问内容特征对验证通过的访问请求进行异常检测，当检测到访问行为偏离正常行为基线时，计算异常程度得分，根据所述异常程度得分动态调整数据访问粒度，并触发所述医疗数据隐私保护方案中的相应防护规则。

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