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龙图腾网获悉川北医学院附属医院申请的专利一种基于LLM的MDT自动化辅助问诊方法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：CN120319456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510806845.8，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于LLM的MDT自动化辅助问诊方法是由谢杰斌;娄君夷;庞月姗;先桔锐;罗子甯;黎旭;吴艾佳;黎香钰;杨佳怡;熊丽君;周杰民;罗明伟设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LLM的MDT自动化辅助问诊方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学辅助问诊技术领域，具体涉及一种基于LLM的MDT自动化辅助问诊方法，通过建立患者个人病例加密系统，获取病例数据生成提示词，通过LLM模型进行拟人化和非拟人化多学科辅助诊疗得到优化辅助诊疗方案，对比分析LLM模型与医生的诊疗报告，评估诊断准确率和治疗方案合理性，筛选出最佳LLM辅助诊疗模型；获取当前患者病例数据输入最佳LLM辅助诊疗模型生成辅助诊疗方案。提升了多科室联合诊治的诊断准确性和治疗方案的合理性，通过开发数据整合技术，打破科室间的数据壁垒，实现多源数据的标准化处理。同时增强了LLM在复杂医疗场景中的透明度和可信度，构建LLM与人类医生的协作机制，探索最佳的协作模式。

本发明授权一种基于LLM的MDT自动化辅助问诊方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LLM的MDT自动化辅助问诊方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于医学大数据获取历史患者的全生命周期病例数据，并进行预处理后整合至患者病例整合加密系统中； S2：获取患者病例数据，建立患者个人病例加密系统，并对患者病例进行分类； S3：从所述患者个人病例加密系统中调取患者病例生成至少两种提示词，所述两种提示词包括第一提示词组和第二提示词组，将第一提示词组录入非拟人化LLM组中，将第二提示词组录入拟人化LLM组中； S4：通过LLM模型进行拟人化和非拟人化多学科辅助诊疗得到优化辅助诊疗方案； S5：对比分析LLM模型与医生的诊疗报告，评估诊断准确率和治疗方案合理性，筛选出最佳LLM辅助诊疗模型； S6：获取当前患者病例数据输入所述最佳LLM辅助诊疗模型生成辅助诊疗方案； 步骤S1中还包括患者病例整合加密系统对预处理后的全生命周期病例数据进行加密处理，具体过程如下： S14：随机产生一个指定位数的原始密钥，对所述原始密钥进行密钥扩展，将原始密钥分成4×8的矩阵； S15：对所述矩阵进行字节替换、行移位、列混合和轮常量加操作生成指定个子密钥，每个子密钥用于一个加密轮次； S16：输入指定位数的明文数据和第一个子密钥，将所述明文数据分成4×4的矩阵，基于4×4矩阵进行指定轮加密操作； 步骤S15中的具体过程如下： S151：按照指定非线性变换规则对所述矩阵中的每个字节进行替换； S152：使所述矩阵中的第1行不变，第2行左移1个字节，第3行左移2个字节，第4行左移3个字节； S153：对矩阵中的列进行线性变换，将每列的4个字节通过一个指定的矩阵乘法进行变换，具体公式如下： ； 其中，a 0-a 3分别为操作前的原始向量中的各元素，b 0-b 3分别为操作后得到的输出列向量的各元素； 步骤S2中获取目标患者病例数据还包括对目标患者病例数据进行解密操作，具体过程如下： S21：使用逆序的扩展密钥对目标患者病例数据进行逆轮常量加； S22：使用逆序的扩展密钥对目标患者病例数据进行逆列混合操作，具体公式如下： ； 其中，a 0-a 3分别为操作前的原始向量中的各元素，b 0-b 3分别为操作后得到的输出列向量的各元素； S23：进行逆列移位操作和逆字节变换操作，最后通过初始轮的逆操作，与的第一个子密钥进行异或运算恢复明文，具体公式如下： ； 其中，0x1B是有限域GF28的不可约多项式x 8+x 4+x 3+x+1的表示，a为元素，a≪1：是对a进行左移1位的位运算操作，为异或运算； 步骤S4中通过LLM模型进行拟人化和非拟人化多学科辅助诊疗得到优化辅助诊疗方案的具体过程如下： S41：LLM模型根据输入的第一提示词组组和第二提示词组，模拟不同科室医生的角色，生成多角度全面辅助诊疗方案； S42：LLM模型分析第一提示词组和第二提示词组中的提示词的信息，调取内设的医疗知识库，对所述辅助诊疗方案进行优化，生成优化的辅助诊疗方案。

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