面向异构医疗数据的跨机构联邦协同建模方法及系统

本发明提供面向异构医疗数据的跨机构联邦协同建模方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括获取多机构异构医疗数据提取初始特征；通过对抗训练进行分布对齐；基于注意力机制和梯度敏感性计算特征重要性；根据特征重要性进行自适应融合；基于参数重要性分组聚合形成全局模型；最后通过知识蒸馏迁移全局知识至本地模型。本发明实现了异构医疗数据的高效融合与协同建模，提升了医疗机构间协作效率和医疗服务质量。