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龙图腾网获悉山东财经大学;神思(山东)医疗信息技术有限责任公司申请的专利基于预训练大模型的中文医学报告生成方法、系统及终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119207694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411308793.3，技术领域涉及：G16H15/00；该发明授权基于预训练大模型的中文医学报告生成方法、系统及终端是由刘慧;李恒泰;孙晓雯;闫子申;刘大伟;陈公冠;张彩明设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练大模型的中文医学报告生成方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明提供基于预训练大模型的中文医学报告生成方法、系统及终端，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：S1、获取待生成报告的X光医学图像；S2、获取用户输入的中文医学报告生成要求；S3、将获取的X光医学图像和用户输入的中文医学报告生成要求导入预先训练好的大模型，得到所述X光医学图像的中文医学报告；所述大模型包括医学视觉编码器、医学大语言模型和相似报告检索模块。本发明基于预训练大模型能够充分理解医学图像中的复杂内容和病变特征，提高了生成的医学报告在病变描述、诊断建议方面的准确性，减缓了在模型生成报告时幻觉问题的出现，有效提升了医学报告的质量与效率。

本发明授权基于预训练大模型的中文医学报告生成方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练大模型的中文医学报告生成方法，其特征在于， S1、获取待生成报告的X光医学图像； S2、获取用户输入的中文医学报告生成要求； S3、将获取的X光医学图像和中文医学报告生成要求导入预先训练好的大模型，得到所述X光医学图像的中文医学报告；所述大模型包括医学视觉编码器、医学大语言模型和相似报告检索模块； 医学视觉编码器用于对输入的X光医学图像进行编码，得到X光医学图像的视觉特征，所述视觉特征包括全局特征和局部特征； 相似报告检索模块用于根据编码得到的X光医学图像的全局特征在预先设置的图像记忆存储器和待查询的医学报告文件中检索与所述X光医学图像相似的X光医学图像所对应的医学报告，将检索到的医学报告输入医学大语言模型中；图像记忆存储器中存有历史X光医学图像的全局特征向量及其对应的索引号；待查询的医学报告文件中存有历史X光医学图像所对应的医学报告及历史X光医学图像的全局特征向量的索引号； 医学大语言模型用于根据医学视觉编码器得到的X光医学图像的视觉特征，并根据输入的中文医学报告生成要求和检索到的医学报告生成所述X光医学图像的中文医学报告； 医学大语言模型的构建方法，包括： 创建Qwen-7b模型作为初始模型，进行模型初始化； 医学大语言模型的训练方法，包括： 构建样本训练集：获取MIMIC-CXR数据集中的数据作为域内数据，获取Vision-FLAN数据集中的数据，将获取的Vision-FLAN数据集中的数据进行预处理，得到VFLAN-Caption数据和VFLAN-Instruct数据，将VFLAN-Caption数据和VFLAN-Instruct数据作为通用数据，将获取的域内数据和得到的通用数据进行汇集，得到模型样本训练集； 指令微调训练：将模型样本训练集中的数据导入初始模型后，将导入的数据使用多模态模板进行数据转换，之后利用转换后的数据中的部分数据和损失函数对医学大语言模型进行损失值的计算，使用反向传播算法计算医学大语言模型的梯度，之后使用低秩适配微调方法更新除了医学大语言模型的lm_head层之外的其他线性层的模型参数，直至完成预设迭代训练次数或者计算得到的医学大语言模型的损失值不再下降，完成医学大语言模型训练，得到训练好的医学大语言模型； 其中，表示模型样本训练集中数据的图像的视觉特征，表示模型样本训练集中数据的图像的文本描述，表示医学大语言模型的模型角色和模型的能力，表示用户标签，表示用户输入医学大语言模型的报告生成要求，表示助手标签，表示医学大语言模型回答用户输入医学大语言模型的报告生成要求结束的停止标记。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东财经大学;神思(山东)医疗信息技术有限责任公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区二环东路7366号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。