健康数据模型优化方法、系统和程序产品

本申请适用于数据隐私与模型优化技术领域，提供了一种健康数据模型优化方法、系统和程序产品，方法包括：执行跨模态因果不变量表征蒸馏，提取稳定因果特征并生成因果敏感度信息；基于该信息构建隐私预算拓扑结构，并结合多维度约束生成拓扑掩码以筛选有效模型参数分片；对有效分片执行差异化隐私增强与可验证加权聚合，生成全局模型；基于因果不变子空间对模型进行一致性校验并执行闭环回写，形成反馈数据；基于反馈数据对分配规则进行增量演化，并将操作凭证落链固化。本申请提升了模型精度与隐私保护水平，降低了计算开销，并满足合规审计要求。