浙江大學俞剛獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于大語言模型的臨床試驗受試者篩選方法及裝置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：CN120032774B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510100495.3，技術領域涉及：G16H10/20；該發明授權一種基于大語言模型的臨床試驗受試者篩選方法及裝置是由俞剛;朱珠;趙永根;黃堅;齊國強;胡哲焓設計研發完成，并于2025-01-22向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于大語言模型的臨床試驗受試者篩選方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于大語言模型的臨床試驗受試者篩選方法及裝置，包括：獲取第一文書數據；將任務指令、第一文書數據以及臨床試驗的篩選標準詞列表構造大語言模型的輸入文本；大語言模型根據輸入文本獲取每個篩選標準詞的概率值；將正確的篩選標準詞作為接受樣本，剔除掉正確的篩選標準詞后，按概率值從高到低采樣若干個其他篩選標準詞得到拒絕樣本集合；利用接受樣本和拒絕樣本集合對大語言模型進行偏好訓練，通過反向傳播方式更新大語言模型的參數值；重復上述步驟，迭代訓練大語言模型，并利用訓練好的大語言模型，進行臨床試驗受試者篩選。利用本發明，可以提高模型在臨床試驗的受試者篩選任務中的準確性。
本發明授權一種基于大語言模型的臨床試驗受試者篩選方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的臨床試驗受試者篩選方法，其特征在于，包括： 獲取第一文書數據，所述的第一文書數據為臨床電子病歷的文本； 將任務指令、第一文書數據以及臨床試驗的篩選標準詞列表構造大語言模型的輸入文本；其中，所述任務指令用于告訴大語言模型生成的任務類型，所述臨床試驗的篩選標準詞列表用于限定大語言模型生成分類范圍； 大語言模型根據輸入文本預測得到概率矩陣結果，并從概率矩陣中獲取每個篩選標準詞的概率值； 將正確的篩選標準詞作為接受樣本，剔除掉正確的篩選標準詞后，按概率值從高到低采樣若干個其他篩選標準詞得到拒絕樣本集合，進行負采樣偏好； 利用接受樣本和拒絕樣本集合對大語言模型進行偏好訓練，通過反向傳播方式更新大語言模型的參數值； 重復上述步驟，迭代訓練大語言模型，并利用訓練好的大語言模型，進行臨床試驗受試者篩選。
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浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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