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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇匯智智能數(shù)字科技有限公司申請的專利一種面向智能就醫(yī)指引的推理智能體構(gòu)建方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120525065B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202511024974.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/04；該發(fā)明授權(quán)一種面向智能就醫(yī)指引的推理智能體構(gòu)建方法及系統(tǒng)是由孫志明;周滔;高明;陳海濤;洪長貴;葉森;王健設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種面向智能就醫(yī)指引的推理智能體構(gòu)建方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能、醫(yī)療決策系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種面向智能就醫(yī)指引的推理智能體構(gòu)建方法及系統(tǒng)，其中，一種面向智能就醫(yī)指引的推理智能體構(gòu)建方法包括：構(gòu)建層級化模態(tài)補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)及模態(tài)相關(guān)性知識圖譜；基于對比學(xué)習(xí)構(gòu)建醫(yī)學(xué)特征跨模態(tài)映射網(wǎng)絡(luò)，將不同模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)映射到共享特征空間；根據(jù)補(bǔ)全數(shù)據(jù)的不確定性，構(gòu)建不確定性量化模型并自動調(diào)整診斷置信度閾值；針對不同疾病類型和癥狀組合，構(gòu)建疾病模態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣和模態(tài)可靠性評估網(wǎng)絡(luò)；通過加權(quán)投票、證據(jù)匯聚和專科權(quán)威性評估，實現(xiàn)多專科知識的交叉驗證與協(xié)同決策，形成最終診斷建議；本發(fā)明解決了醫(yī)療資源受限環(huán)境下缺失醫(yī)療數(shù)據(jù)導(dǎo)致的診斷能力受限問題。

本發(fā)明授權(quán)一種面向智能就醫(yī)指引的推理智能體構(gòu)建方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向智能就醫(yī)指引的推理智能體構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟： 構(gòu)建層級化模態(tài)補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò)及模態(tài)相關(guān)性知識圖譜，實現(xiàn)醫(yī)療資源受限環(huán)境下缺失醫(yī)療數(shù)據(jù)模態(tài)的智能補(bǔ)全及質(zhì)量評估，包括： 構(gòu)建采用編碼器解碼器結(jié)構(gòu)的模態(tài)補(bǔ)全子網(wǎng)絡(luò)，對不同類型缺失醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全； 通過分析大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)集，量化不同醫(yī)療數(shù)據(jù)模態(tài)間的相互預(yù)測能力和依賴關(guān)系，構(gòu)建模態(tài)相關(guān)性知識圖譜； 對生成的模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評估，通過質(zhì)量評估函數(shù)量化其可靠性和不確定性邊界： ； 其中，為生成的數(shù)據(jù)，為已觀測數(shù)據(jù)，評估內(nèi)容合理性，評估與已觀測數(shù)據(jù)的一致性，評估符合醫(yī)學(xué)規(guī)律的程度，、、分別表示內(nèi)容合理性評估的權(quán)重系數(shù)、與已觀測數(shù)據(jù)一致性評估的權(quán)重系數(shù)，符合醫(yī)學(xué)規(guī)律程度評估的權(quán)重系數(shù)，且滿足，表示在已觀測數(shù)據(jù)條件下生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量評估函數(shù)； 基于補(bǔ)全的醫(yī)療數(shù)據(jù)，利用對比學(xué)習(xí)構(gòu)建醫(yī)學(xué)特征跨模態(tài)映射網(wǎng)絡(luò)，將不同模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)映射到共享特征空間，實現(xiàn)多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)融合與自校準(zhǔn)； 對融合后的多模態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)補(bǔ)全數(shù)據(jù)的不確定性，構(gòu)建不確定性量化模型并自動調(diào)整診斷置信度閾值，實現(xiàn)自適應(yīng)決策閾值調(diào)整； 結(jié)合調(diào)整后的置信度閾值，針對不同疾病類型和癥狀組合，構(gòu)建疾病模態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣和模態(tài)可靠性評估網(wǎng)絡(luò)，動態(tài)調(diào)整各模態(tài)在推理過程中的權(quán)重； 基于動態(tài)調(diào)整的模態(tài)權(quán)重，通過加權(quán)投票、證據(jù)匯聚和專科權(quán)威性評估，實現(xiàn)多專科知識的交叉驗證與協(xié)同決策，形成最終診斷建議。

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