四川省医学科学院·四川省人民医院向钱获国家专利权
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龙图腾网获悉四川省医学科学院·四川省人民医院申请的专利基于智能体的大模型医院感染判定方法及系统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:CN119324075B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202411864013.3,技术领域涉及:G16H50/80;该发明授权基于智能体的大模型医院感染判定方法及系统是由向钱设计研发完成,并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于智能体的大模型医院感染判定方法及系统在说明书摘要公布了:本申请公开了基于智能体的大模型医院感染判定方法及系统,涉及风险评估技术领域,包括:获取目标患者的目标生理特征;所述目标生理特征至少包括所述目标患者的病程描述、检查结果和检验结果中的一个;根据所述目标生理特征检索医院感染知识图谱,得到对应的目标子图谱;其中,所述医院感染知识图谱根据医院感染诊断标准文档构建得到;根据所述目标子图谱生成关系向量集,得到目标关系向量集;将所述目标生理特征和所述目标关系向量集输入预先训练好的医院感染预测模型,得到目标感染结局,降低了医院感染预测模型的数据集筛选难度,提高医院感染预测的预测准确率。
本发明授权基于智能体的大模型医院感染判定方法及系统在权利要求书中公布了:1.基于智能体的大模型医院感染判定方法,其特征在于,包括: 获取目标患者的目标生理特征;所述目标生理特征至少包括所述目标患者的病程描述、检查结果和检验结果中的一个; 根据所述目标生理特征检索医院感染知识图谱,得到对应的目标子图谱;其中,所述医院感染知识图谱根据医院感染诊断标准文档构建得到; 根据所述目标子图谱生成关系向量集,得到目标关系向量集; 将所述目标生理特征和所述目标关系向量集输入预先训练好的医院感染预测模型,得到目标感染结局; 所述医院感染知识图谱包括实体和关系;所述实体的实体类型包括症状、检验结果、检查结果和各感染部位的诊断结果;所述关系包括不同症状之间的关系、不同检验结果之间的关系、不同检查结果之间的关系、症状与检验结果之间的关系、症状与检查结果之间的关系、检验结果与检查结果之间的关系、症状与诊断结果之间的关系、检查结果与诊断结果之间的关系以及检验结果与诊断结果之间的关系; 所述关系向量集包括前提实体、结论实体和权重系数,所述权重系数用于评估根据患者的生理特征属于所述前提实体得到患者的生理特征属于所述结论实体的可信程度,可信程度越高的关系对应采用取值越大的所述权重系数; 当所述关系类型为从属关系时,对应关系的所述权重系数的取值等于正例占比;其中,所述正例占比根据属于所述前提实体的历史患者中属于所述结论实体的历史患者的占比得到;当所述关系类型为关联关系时,对应关系的所述权重系数的取值等于所述正例占比与负例占比之间差值的绝对值;其中,所述负例占比根据不属于所述前提实体的历史患者中属于所述结论实体的历史患者的占比得到; 在所述根据所述目标生理特征检索医院感染知识图谱之中,还包括: 根据所述目标生理特征匹配所述医院感染知识图谱中的实体,将匹配成功的实体作为目标实体; 判断所述目标实体的数量是否为0,若是,检索终止,若否,更新所述目标子图谱;查询所述医院感染知识图谱中所述前提实体为所述目标实体的所有关系,得到候选关系; 将每一所述候选关系与所述目标子图谱进行匹配,去除与所述目标子图谱匹配成功的所述候选关系; 将剩余所述候选关系对应的所述结论实体作为候选实体,根据所述结论实体将所有所述候选关系划分为若干个目标关系集;根据所述关系类型将每一所述目标关系集划分为若干个目标关系子集; 获取每一所述目标关系子集对应的筛选权重;若所述目标关系子集对应的所述关系类型为从属关系,取对应所述目标关系子集中所述权重系数的最大值作为所述权重系数;若所述目标关系子集对应的所述关系类型为关联关系,统计所述目标关系子集中所述正例占比的取值为0或所述负例占比取值为0的关系数量,得到第一数值,计算对应所述目标关系子集中所有所述权重系数之和与所述第一数值的相加结果,得到所述筛选权重; 获取每一所述目标关系子集对应的筛选阈值,所述筛选阈值的取值大于0;对比每一所述目标关系子集对应的所述筛选权重与对应的所述筛选阈值,当所述筛选权重小于所述筛选阈值时,将对应的所述目标关系子集的筛选结果设为不通过; 当所述目标关系集对应的所有筛选结果均为不通过时,从所述候选关系中去除对应关系,从所述目标实体中去除对应所述候选实体,将剩余的所述候选实体作为新的所述目标实体,返回判断所述目标实体的数量是否为0的步骤继续执行。
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