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龙图腾网获悉苏州系统医学研究所申请的专利基于混合智能技术的医学知识图谱构建方法和装置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：CN119782555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510284401.2，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于混合智能技术的医学知识图谱构建方法和装置是由邓立宗;蒋太交;陈禄明设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合智能技术的医学知识图谱构建方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于混合智能技术的医学知识图谱构建方法和装置，涉及人工智能与医学交叉的知识图谱构建技术领域，该方法包括利用混合智能模型识别医学知识材料中的关键实体并提取语义关系，自动构建知识图谱；通过基于大语言模型驱动的专家交互校对机制，生成初步校对建议，专家在可视化界面进行调整与反馈，同时记录校对过程并进行版本化管理；将专家校对信息积累并重新导入训练集，更新混合智能模型，循环上述步骤，实现人机协同提升模型性能，将专家经验融入知识图谱。本发明采用混合智能技术融合人工智能与专家协作，高效构建高精度医学知识图谱，支持动态更新并降低数据依赖，提升可解释性与跨领域适用性。

本发明授权基于混合智能技术的医学知识图谱构建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于混合智能技术的医学知识图谱构建方法，其特征在于，包括： 利用混合智能模型进行医学实体识别与关系提取，以及知识图谱构建，所述混合智能模型包括大语言模型、多模态模型、时间序列模型及影像大模型，对医学知识材料中的关键知识实体进行识别，并提取其间的语义关系，实现知识图谱的自动构建；其中所述利用混合智能模型进行医学实体识别与关系提取，包括： 结合大语言模型与多模态模型，从文本数据和影像数据中提取关键医学实体，包括疾病名称、药物信息、发作部位、异常描述； 设计基于时间序列模型与文本数据相结合的机制，实现关键医学知识概念的实体化提取与对齐，将从文本中挖掘的医学实体之间的描述性关系相结合，实现医学实体的对齐及其相关关系的关联； 通过基于大语言模型驱动的专家交互校对机制，对构建的知识图谱进行校对优化，大语言模型生成初步校对建议，专家通过可视化校对界面进行交互式调整与反馈，同时，记录校对过程并进行版本化管理；其中所述大语言模型生成初步校对建议，包括： 大语言模型根据语义分析和关系推理，为每个实体与关系提供初步的校对建议，并标注低置信度区域； 大语言模型输出每个校对建议的逻辑依据，包括文本来源、推理路径以及参考的知识基础，为专家提供决策辅助信息； 所述记录校对过程并进行版本化管理，包括： 对校对的每一步操作和决策进行详细记录，包括操作时间、涉及的知识实体或关系、专家的修订内容及其依据； 每次校对完成后，生成知识图谱的新版本，并与先前版本进行对比，标记变化点； 将专家校对过的图谱信息积累并重新导入训练集，对所述混合智能模型进行更新，循环进行上述步骤，通过人机协同不断提升所述混合智能模型性能，并将专家经验知识吸收进知识图谱中。

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