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龙图腾网获悉湖南国科微电子股份有限公司申请的专利一种基于同态加密的医疗数据推理预测方法及相关设备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：CN119008029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411032723.X，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于同态加密的医疗数据推理预测方法及相关设备是由周士兵设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于同态加密的医疗数据推理预测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于同态加密的医疗数据推理预测方法及相关设备，通过同态加密对获取的目标患者的原始远程医疗数据进行加密，得到加密后的远程医疗数据；将加密后的远程医疗数据输入推理预测模型进行推理预测，得到目标患者的医疗预测结果；推理预测模型由对通过多项式加速算法优化后的卷积神经网络模型进行训练得到的；与现有技术相比，本发明利用同态加密技术确保目标患者的原始远程医疗数据始终处于加密状态，有效的保护了个人隐私，同时利用多项式加速算法对卷积神经网络模型进行优化，提升了模型对远程医疗数据的推理速度，进而提升了远程医疗服务的实时性。

本发明授权一种基于同态加密的医疗数据推理预测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于同态加密的医疗数据推理预测方法，其特征在于，包括： 获取目标患者的原始远程医疗数据，并通过同态加密对所述原始远程医疗数据进行加密，得到加密后的远程医疗数据； 将所述加密后的远程医疗数据输入推理预测模型进行推理预测，得到目标患者的医疗预测结果；所述医疗预测结果包括一个或多个生理指标数据； 所述推理预测模型由对通过多项式加速算法优化后的卷积神经网络模型进行训练得到的； 将所述加密后的远程医疗数据输入推理预测模型进行推理预测，包括： 选择初始化卷积神经网络模型； 通过多项式加速算法对所述初始化卷积神经网络模型进行优化，得到优化后的卷积神经网络模型； 通过多项式加速算法对所述初始化卷积神经网络模型进行优化，包括： 对所述初始化卷积神经网络模型的输入层进行优化，以使所述输入层并行处理输入的加密后的远程医疗数据； 通过为每个同态加密操作类型分配各自的实现策略，以对所述初始化卷积神经网络模型的数据处理过程进行优化； 对所述初始化卷积神经网络模型的输入层进行优化，包括： 在所述初始化卷积神经网络模型的输入层中为多个加密后的远程医疗数据分配线程块，并对所述线程块进行并行处理； 所述实现策略包括空间操作和非空间操作； 对于所述空间操作，用于在加密后的远程医疗数据的空间域上提取局部特征图和边缘特征图； 对于所述非空间操作，用于对所述局部特征图和所述边缘特征图进行非线性变换，提取一维特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南国科微电子股份有限公司，其通讯地址为：410138 湖南省长沙市长沙经济技术开发区泉塘街道东十路南段9号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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