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龍圖騰網獲悉川北醫學院附屬醫院申請的專利一種基于LLM的MDT自動化輔助問診方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120319456B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510806845.8，技術領域涉及：G16H50/20；該發明授權一種基于LLM的MDT自動化輔助問診方法是由謝杰斌;婁君夷;龐月姍;先桔銳;羅子甯;黎旭;吳艾佳;黎香鈺;楊佳怡;熊麗君;周杰民;羅明偉設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于LLM的MDT自動化輔助問診方法在說明書摘要公布了：本發明屬于醫學輔助問診技術領域，具體涉及一種基于LLM的MDT自動化輔助問診方法，通過建立患者個人病例加密系統，獲取病例數據生成提示詞，通過LLM模型進行擬人化和非擬人化多學科輔助診療得到優化輔助診療方案，對比分析LLM模型與醫生的診療報告，評估診斷準確率和治療方案合理性，篩選出最佳LLM輔助診療模型；獲取當前患者病例數據輸入最佳LLM輔助診療模型生成輔助診療方案。提升了多科室聯合診治的診斷準確性和治療方案的合理性，通過開發數據整合技術，打破科室間的數據壁壘，實現多源數據的標準化處理。同時增強了LLM在復雜醫療場景中的透明度和可信度，構建LLM與人類醫生的協作機制，探索最佳的協作模式。

本發明授權一種基于LLM的MDT自動化輔助問診方法在權利要求書中公布了：1.一種基于LLM的MDT自動化輔助問診方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：基于醫學大數據獲取歷史患者的全生命周期病例數據，并進行預處理后整合至患者病例整合加密系統中； S2：獲取患者病例數據，建立患者個人病例加密系統，并對患者病例進行分類； S3：從所述患者個人病例加密系統中調取患者病例生成至少兩種提示詞，所述兩種提示詞包括第一提示詞組和第二提示詞組，將第一提示詞組錄入非擬人化LLM組中，將第二提示詞組錄入擬人化LLM組中； S4：通過LLM模型進行擬人化和非擬人化多學科輔助診療得到優化輔助診療方案； S5：對比分析LLM模型與醫生的診療報告，評估診斷準確率和治療方案合理性，篩選出最佳LLM輔助診療模型； S6：獲取當前患者病例數據輸入所述最佳LLM輔助診療模型生成輔助診療方案； 步驟S1中還包括患者病例整合加密系統對預處理后的全生命周期病例數據進行加密處理，具體過程如下： S14：隨機產生一個指定位數的原始密鑰，對所述原始密鑰進行密鑰擴展，將原始密鑰分成4×8的矩陣； S15：對所述矩陣進行字節替換、行移位、列混合和輪常量加操作生成指定個子密鑰，每個子密鑰用于一個加密輪次； S16：輸入指定位數的明文數據和第一個子密鑰，將所述明文數據分成4×4的矩陣，基于4×4矩陣進行指定輪加密操作； 步驟S15中的具體過程如下： S151：按照指定非線性變換規則對所述矩陣中的每個字節進行替換； S152：使所述矩陣中的第1行不變，第2行左移1個字節，第3行左移2個字節，第4行左移3個字節； S153：對矩陣中的列進行線性變換，將每列的4個字節通過一個指定的矩陣乘法進行變換，具體公式如下： ； 其中，a 0-a 3分別為操作前的原始向量中的各元素，b 0-b 3分別為操作后得到的輸出列向量的各元素； 步驟S2中獲取目標患者病例數據還包括對目標患者病例數據進行解密操作，具體過程如下： S21：使用逆序的擴展密鑰對目標患者病例數據進行逆輪常量加； S22：使用逆序的擴展密鑰對目標患者病例數據進行逆列混合操作，具體公式如下： ； 其中，a 0-a 3分別為操作前的原始向量中的各元素，b 0-b 3分別為操作后得到的輸出列向量的各元素； S23：進行逆列移位操作和逆字節變換操作，最后通過初始輪的逆操作，與的第一個子密鑰進行異或運算恢復明文，具體公式如下： ； 其中，0x1B是有限域GF28的不可約多項式x 8+x 4+x 3+x+1的表示，a為元素，a?1：是對a進行左移1位的位運算操作，為異或運算； 步驟S4中通過LLM模型進行擬人化和非擬人化多學科輔助診療得到優化輔助診療方案的具體過程如下： S41：LLM模型根據輸入的第一提示詞組組和第二提示詞組，模擬不同科室醫生的角色，生成多角度全面輔助診療方案； S42：LLM模型分析第一提示詞組和第二提示詞組中的提示詞的信息，調取內設的醫療知識庫，對所述輔助診療方案進行優化，生成優化的輔助診療方案。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人川北醫學院附屬醫院，其通訊地址為：637000 四川省南充市順慶區文化路63號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。