深圳市小水滴健康科技有限公司

本发明涉及智能医疗与健康监测技术领域，公开了一种适老化健康小站交互与替测识别系统及方法，系统的跨模态验证模块在活体检测通过后，将非侵入式体征数据归一化并映射至与人脸特征向量同维的特征空间，得到映射体征向量，再与人脸特征向量进行同维比对，从而识别替测行为。预测性维护模块通过传感器调试接口、模数转换接口或驱动接口获取业务层处理前产生的原始采样信号，提前生成气泵性能衰减、电极氧化等维护预警。本地存储模块加密保存注册信息及人脸—体征绑定关系，原始生物特征数据不通过公共通信网络传输；独立通信模块仅上传脱敏运维预警信号，不访问原始生物特征数据，从而形成“本地绑定—本地验证—脱敏上传”的隐私保护闭环。

本发明适用于基层低资源场景下的居民健康档案、慢性病随访、妇幼保健、计划免疫等至少两种异构基层公卫系统的数据互通与隐私计算。系统包括数据标准化层、事件驱动路由层和隐私计算层。数据标准化层将异构原始数据转换为统一FHIR数据集，形成用于跨系统路由和本地联邦学习训练的统一数据底座，并生成路由展示假名与稳定对齐假名。事件驱动路由层在预设业务事件触发时按需路由标准化FHIR数据交换包，不进行周期性全量数据同步。隐私计算层基于纵向联邦学习框架协调多节点训练，节点代理轻量级部署；各节点通过基于布隆过滤器的轻量PSI对齐共同样本，仅交互加密模型参数，原始业务数据不出本地安全域。