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龙图腾网获悉宁波宁帆信息科技有限公司申请的专利基于多模态医疗数据融合的大模型训练系统及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：CN120372296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510849286.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于多模态医疗数据融合的大模型训练系统及方法是由李君;章杰标设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态医疗数据融合的大模型训练系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于多模态医疗数据融合的大模型训练系统及方法，该方法包括：采集多模态医疗数据，对多模态医疗数据进行特征提取与预计算；对样本特征的信息区分价值评估与标签关联强度进行融合分析，得到样本数据的上下文适应性调节因子；对多模态医疗数据样本进行模态一致性分析与模态显著性分析，得到样本数据的信息价值深化调节因子；通过上下文适应性调节因子与信息价值深化调节因子对原始注意力分数进行优化调节，得到最终注意力分数；通过最终注意力分数进行多模态数据特征融合并进行模型训练，从而提升模型学习医疗知识的准确度，改善该训练系统所训练出的模型在目标任务上的最终性能。

本发明授权基于多模态医疗数据融合的大模型训练系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态医疗数据融合的大模型训练方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤S1：采集多模态医疗数据，并对多模态医疗数据进行特征提取与预计算； 步骤S2：通过对医疗数据的样本特征信息区分价值与医疗数据标签关联强度进行评估与融合分析，得到样本数据的上下文适应性调节因子； 步骤S3：通过对多模态医疗数据样本进行模态一致性分析与模态显著性分析，得到样本数据的信息价值深化调节因子； 步骤S4：通过上下文适应性调节因子与信息价值深化调节因子对原始注意力分数进行优化调节，得到最终注意力分数； 步骤S5：通过最终注意力分数进行多模态数据特征融合并进行模型训练； 所述通过对医疗数据的样本特征信息区分价值与医疗数据的标签关联强度进行评估与融合分析，得到样本数据的上下文适应性调节因子，包括：获取多模态医疗数据集中样本数据的特征向量与样本数据特征向量的所属类别；通过对样本数据的特征向量进行样本数据的类内差异分析，得到样本数据的第一典型性评估；通过对样本数据的特征向量进行异类中心差异分析，得到样本数据的第一异类分离评估；通过对样本数据的第一典型性评估与第一异类分离评估进行区分价值分析，得到样本数据的第一区分程度；通过对样本数据的特征向量进行目标标签关联分析，得到样本数据的标签关联强度；通过对样本数据的第一区分程度与标签关联强度进行融合分析，得到样本数据的上下文适应性调节因子。

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