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龍圖騰網(wǎng)獲悉寧波寧帆信息科技有限公司申請的專利一種融合醫(yī)療知識圖譜的大模型優(yōu)化方法及系統(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：CN120356694B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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：202510846794.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/70；該發(fā)明授權(quán)一種融合醫(yī)療知識圖譜的大模型優(yōu)化方法及系統(tǒng)是由章杰標(biāo);李君設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種融合醫(yī)療知識圖譜的大模型優(yōu)化方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及自然語言處理與醫(yī)療人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種融合醫(yī)療知識圖譜的大模型優(yōu)化方法及系統(tǒng)，其方法包括：構(gòu)建時間模糊性?置信度聯(lián)合建模網(wǎng)絡(luò)模型，其中，輸入包括當(dāng)前主訴癥狀對應(yīng)的時間信息、上下文主訴內(nèi)容以及患者個體信息，輸出為正態(tài)估計時間預(yù)測結(jié)果，基于醫(yī)學(xué)知識圖譜中的因果路徑信息對正態(tài)估計時間預(yù)測結(jié)果進(jìn)行聯(lián)合校準(zhǔn)，得到圖譜側(cè)的時間先驗分布；基于正態(tài)估計時間預(yù)測結(jié)果和圖譜側(cè)的時間先驗分布構(gòu)建聯(lián)合分布，并將聯(lián)合分布的期望作為時間點(diǎn)預(yù)測結(jié)果，將時間點(diǎn)預(yù)測結(jié)果輸入大模型輸出結(jié)構(gòu)化建議并將其反饋至醫(yī)療知識圖譜中進(jìn)行更新。從而解決了因無法識別語義依賴或忽略患者背景因素而推理錯誤的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種融合醫(yī)療知識圖譜的大模型優(yōu)化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種融合醫(yī)療知識圖譜的大模型優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟： 提取主訴文本中模糊時間關(guān)鍵詞以及病癥關(guān)鍵詞； 基于所述模糊時間關(guān)鍵詞以及病癥關(guān)鍵詞的對應(yīng)關(guān)系，從醫(yī)學(xué)知識圖譜中提取子圖并利用圖注意力網(wǎng)絡(luò)對所述子圖進(jìn)行節(jié)點(diǎn)表示學(xué)習(xí)，其中，輸入為所述主訴文本中的關(guān)鍵詞集合，輸出為當(dāng)前主訴癥狀對應(yīng)的時間信息； 構(gòu)建時間模糊性-置信度聯(lián)合建模網(wǎng)絡(luò)模型，其中，輸入包括當(dāng)前主訴癥狀對應(yīng)的時間信息、上下文主訴內(nèi)容以及患者個體信息，輸出為正態(tài)估計時間預(yù)測結(jié)果，并構(gòu)造聯(lián)合損失函數(shù)對所述時間模糊性-置信度聯(lián)合建模網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中，所述時間模糊性-置信度聯(lián)合建模網(wǎng)絡(luò)模型由兩個核心分支組成，均為簡易神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中主分支輸出癥狀實際發(fā)生的時間點(diǎn)，副分支輸出該推測結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差，輸出正態(tài)估計時間預(yù)測結(jié)果，在損失函數(shù)階段構(gòu)造聯(lián)合損失函數(shù)，主損失采用Smooth-L1函數(shù)，衡量模型輸出時間點(diǎn)與人工標(biāo)注精化時間點(diǎn)之間的誤差，強(qiáng)調(diào)對中心點(diǎn)預(yù)測的精度控制，其中，副損失對正態(tài)估計構(gòu)造對數(shù)似然損失，基于模型輸出的時間分布標(biāo)準(zhǔn)差，構(gòu)建正態(tài)分布概率密度函數(shù)，并計算真實精化時間點(diǎn)在該分布下的負(fù)對數(shù)似然損失,以動態(tài)學(xué)習(xí)不同模糊表達(dá)所對應(yīng)的不確定度，在術(shù)后恢復(fù)時間預(yù)測高敏感度場景下，副損失項能夠系統(tǒng)輸出不僅包括時間點(diǎn)預(yù)測值，還包括可解釋的預(yù)測置信度范圍； 基于醫(yī)學(xué)知識圖譜中的因果路徑信息對所述正態(tài)估計時間預(yù)測結(jié)果進(jìn)行聯(lián)合校準(zhǔn)，得到圖譜側(cè)的時間先驗分布，包括：基于所述正態(tài)估計時間預(yù)測結(jié)果，在醫(yī)學(xué)知識圖譜中識別與當(dāng)前主訴中目標(biāo)癥狀存在因果關(guān)聯(lián)的候選路徑集合，對于所述候選路徑集合中的每一條路徑上的實體與關(guān)系邊提取對應(yīng)的參考時間分布；計算所述參考時間分布對應(yīng)的有效性權(quán)重，并基于所述有效性權(quán)重構(gòu)造所述圖譜側(cè)的時間先驗分布； 基于所述正態(tài)估計時間預(yù)測結(jié)果和所述圖譜側(cè)的時間先驗分布構(gòu)建聯(lián)合分布，并將所述聯(lián)合分布的期望作為時間點(diǎn)預(yù)測結(jié)果； 將所述時間點(diǎn)預(yù)測結(jié)果輸入大模型輸出結(jié)構(gòu)化建議，并將所述結(jié)構(gòu)化建議反饋至醫(yī)療知識圖譜中進(jìn)行更新。

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